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赵艳华 著

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• EDA
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• 验证
• 测试
• 芯片设计

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出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512352001

商品编码：29867679031

包装：平装

出版时间：2014-02-01

基本信息

书名：EDA技术实践教程

定价：28.00元

作者：赵艳华

出版社：中国电力出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787512352001

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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赵艳华主编的《EDA技术实践教程(双色印刷)》针对EDA的实验教学环节的特点与需求，详细介绍了EDA软件QuartusⅡ的开发流程，并结合课程进度和实践环节的需要，编写了实验项目。软件介绍中，除了基本操作流程，还将设计中常见的软件问题进行了说明，能够帮助学生尽快的掌握软件使用方法。

内容提要

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本书根据电子设计自动化（EDA）实践教学的特点，分基础知识篇和实验与课程设计篇，由浅入深的讲解了EDA软件Quartus II的开发流程，并结合课程进度和实践环节的需要，编写了实验项目。书中章和第2章介绍了Quartus II 6.0的开发流程和使用技巧，可供初学者进行基础操作和入门学习。第3章简明扼要的列出了VHDL硬件描述语言和Verilog HDL语言的语法要素和语法格式，供实验者速查参考。第4章和第5章介绍了两种常见的EDA实验系统的构成和使用方法。第6章是基础实验部分，根据课程进度，可选择开展其中的部分实验。第7章是综合实验项目，可作为课程设计和实习实践环节的选题进行设计。
　　本书采用双色印刷，版面活泼、明晰，易为学生接受。编写融通用性、专业性、知识性、趣味性于一体，为EDA实验课程的理想教材。

目录

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作者介绍

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作者为青岛农业大学老师，长期从事一线教学实践工作，工作经验丰富，并撰写多本教材著作，写作经验丰富。本书自上市以来，不断重印，良好。

文摘

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序言

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《揭秘数据分析：从零开始掌握探索性数据分析》 内容概要 这是一本面向数据科学初学者和希望提升数据分析技能的专业人士的实践性教程。本书将带领读者深入探索数据分析的核心环节——探索性数据分析（EDA）。通过循序渐进的讲解和丰富多样的案例，读者将学会如何有效地理解、清洗、转换和可视化数据，从而发现数据中的模式、异常和潜在关系。本书强调理论与实践相结合，不仅介绍EDA的基本概念和常用方法，更重要的是教授读者如何将这些方法应用于实际的数据集，并从中提炼出有价值的洞察。 本书亮点 全面覆盖EDA流程： 从数据加载、初步审视，到数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、特征工程（数据转换、创建新特征），再到多维度数据可视化与探索，本书系统性地覆盖了EDA的每一个重要阶段。 丰富的实践案例： 每一个概念和方法的讲解都伴随着精心设计的实际案例，覆盖金融、电商、医疗、社交媒体等多个领域，让读者能够触类旁通，将所学知识应用于不同场景。 主流工具的实战应用： 本书主要使用Python及其强大的数据科学库（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）进行讲解和演示。读者将学习如何利用这些工具高效地进行数据操作和可视化。 强调洞察力培养： EDA的最终目的是为了产生数据洞察。本书不仅仅教你如何“做”EDA，更注重引导读者“思考”EDA，学会提出有意义的问题，解读分析结果，并将其转化为业务上的建议。 面向不同层次读者： 无论你是完全没有接触过数据分析的新手，还是已有一定基础但希望系统梳理EDA知识的从业者，本书都能为你提供有价值的学习路径。 目标读者 数据科学零基础学习者： 想要进入数据科学领域，了解数据分析的基本流程和核心技能。 初级数据分析师/数据科学家： 希望巩固和深化EDA的理论知识，掌握更高级的分析技巧，提升工作效率。 业务分析师/产品经理： 需要通过数据来理解业务、评估产品表现，并做出数据驱动的决策。 市场营销人员： 希望通过分析用户数据来优化营销策略，提升转化率。 对数据驱动决策感兴趣的所有人： 无论你的专业背景如何，只要你希望掌握一种强大的分析工具来理解世界，本书都将是你理想的起点。 详细内容前瞻 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 第一章：数据分析的入口：为何要进行EDA？ 数据分析的生命周期概览。 EDA在整个数据分析流程中的关键作用：是什么，为什么重要，能带来什么？ EDA的目标：发现模式、识别异常、检验假设、准备数据。 EDA的思维模式：好奇心、批判性思维、迭代式探索。 第二章：工欲善其事：Python与核心库的初识 Python环境搭建：Anaconda发行版的介绍与安装。 Jupyter Notebook/Lab的使用：交互式编程环境的魅力。 Pandas库：数据处理的瑞士军刀。DataFrame和Series的深入理解。 NumPy库：数值计算的基础。数组操作与广播机制。 第三章：数据的初见面：加载、概览与初步判断 不同格式的数据加载：CSV, Excel, JSON, SQL数据库。 初步审视数据：`head()`, `tail()`, `info()`, `describe()`。 理解数据结构：行、列、数据类型（数值型、类别型、时间型等）。 检查数据集的整体规模：行数、列数。 识别数据是否存在明显的问题：如数据类型错误、数值范围异常。 第二部分：数据的“深度清洁”——清洗与转换 第四章：去除污垢：缺失值处理的艺术 缺失值的识别：`isnull()`, `notnull()`, `sum()`。 缺失值产生的原因分析。 处理策略： 删除法：删除含有缺失值的行或列，适用场景与权衡。 填充法：均值填充、中位数填充、众数填充、固定值填充。 插值法：线性插值、多项式插值等。 基于模型预测填充。 实际案例：在不同数据集中应用不同的缺失值处理方法。 第五章：辨别“异类”：异常值检测与处理 什么是异常值？它们对分析可能产生的影响。 可视化检测法：箱线图（Box Plot）、散点图（Scatter Plot）。 统计学方法：Z-score, IQR（四分位距）法。 处理异常值：删除、替换（如用均值、中位数）、截断（Winsorizing）。 理解异常值背后的业务含义，避免误判。 第六章：重塑与创新：特征工程的基础 特征工程的定义与重要性。 数据类型转换：数值型与类别型的相互转换，日期/时间类型的处理。 创建新特征： 组合现有特征：如“收入/支出”比率。 提取日期/时间信息：年、月、日、星期、小时。 分箱（Binning）：将连续数值离散化。 编码（Encoding）： One-Hot Encoding（独热编码）。 Label Encoding（标签编码）。 Target Encoding（目标编码）。 标准化（Standardization）与归一化（Normalization）：为模型训练做准备。 第三部分：数据的“视觉语言”——可视化与洞察 第七章：单变量探索：数据分布的描绘 Matplotlib库：绘图的基础。 Seaborn库：更美观、更便捷的统计图表。 直方图（Histogram）：展示数值型数据的分布形态。 核密度估计图（KDE Plot）：平滑的分布曲线。 箱线图（Box Plot）：揭示数据的中心趋势、离散程度和异常值。 条形图（Bar Plot）：展示类别型数据的频率或数值。 饼图（Pie Chart）：展示各部分占总体的比例（谨慎使用）。 第八章：双变量探索：变量间的关系透视 散点图（Scatter Plot）：展示两个数值型变量之间的关系。 折线图（Line Plot）：展示数据随时间或其他有序变量的变化趋势。 柱状图（Grouped/Stacked Bar Chart）：比较不同类别下的数值。 热力图（Heatmap）：可视化相关矩阵或二维频率分布。 配对图（Pair Plot）：一次性展示多变量之间的两两关系。 第九章：多变量探索：揭示隐藏的关联 利用颜色、大小、形状等视觉元素编码第三个变量。 分组绘图：`FacetGrid`与`PairGrid`的使用。 透视表（Pivot Table）与交叉表（Cross-tabulation）的结合使用。 在多维数据中发现交互效应和潜在的子群体。 第十章：从数据到故事：提炼洞察与沟通 EDA发现的常见模式：趋势、周期性、相关性、聚类、离群点。 如何将可视化结果转化为有意义的业务洞察。 如何撰写EDA报告：结构、重点、图表选择。 向非技术人员解释复杂的数据发现。 EDA的迭代性：基于洞察调整分析方向。 附录：进阶主题与资源 时间序列数据的EDA： 趋势、季节性、周期性分解。 文本数据的EDA： 词频统计、N-gram模型、词云。 地理空间数据的EDA： 地图可视化。 推荐的进一步学习资源： 在线课程、书籍、社区论坛。 结语 掌握EDA技术，就如同获得了一把能够深入理解数据、发现隐藏规律的钥匙。本书的目标是赋能读者，让他们能够自信地踏上数据分析的旅程，从海量数据中挖掘出宝贵的商业价值。无论你未来选择从事数据科学、机器学习，还是仅仅希望在日常工作中做出更明智的决策，扎实的EDA基础都将是你不可或缺的财富。让我们一起，开启这段精彩的数据探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我之前接触过一些关于Python进行数据分析的书籍，但很多都侧重于讲解各种库的API，而忽略了EDA背后的思维方式和分析逻辑。我希望《EDA技术实践教程》能够填补这方面的空白，不仅仅是教我“怎么写代码”，更是教我“怎么思考”。我需要理解在面对一个新数据集时，我应该从哪些角度去审视它，应该关注哪些关键指标，应该提出哪些问题，以及如何根据数据反馈来调整我的分析方向。我希望书中能够有大量的案例，并且这些案例能够覆盖到不同的业务场景，比如用户行为分析、销售数据分析、产品性能分析等等，这样我才能将学到的知识灵活地运用到我的实际工作中。我还需要知道，在EDA过程中，哪些坑是新手最容易踩的，以及如何避免这些坑。例如，在处理缺失值、异常值时，有哪些不同的策略，各自的优缺点是什么，在什么情况下应该采用哪种策略。

评分☆☆☆☆☆

我是一名偏向理论研究的数据科学家，虽然在理论层面我对EDA有一定了解，但在将理论付诸实践时，常常感到力不从心。我希望这本书能够成为我连接理论与实践的桥梁，让我能够将脑海中的抽象概念，转化为实际操作中的具体步骤。我非常期待书中能够深入讲解各种EDA算法的原理，以及它们在实际应用中的具体实现方式。例如，在讲解相关性分析时，我希望能够看到如何计算各种相关系数，以及如何解读这些系数的含义；在讲解异常值检测时，我希望能够看到不同的检测算法，比如基于统计的方法、基于模型的方法，以及它们各自的优劣势。我还需要了解，在进行EDA时，如何评估分析结果的可靠性，以及如何避免因为数据本身的局限性而得出错误的结论。这本书如果能在我心中建立起一套严谨的EDA分析框架，那将对我未来的研究工作有着极其重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，数据分析这门技术，最核心的魅力就在于它能够将冰冷的数据转化为有温度的洞察，而EDA正是实现这一转化的关键第一步。我曾多次尝试用不同的方法去理解和应用EDA，但总觉得隔靴搔痒，无法真正触及到它的精髓。我希望这本书能带我走进数据背后那个充满逻辑和规律的世界，让我学会如何用数据“说话”，如何从数据中挖掘出那些别人看不到的价值。我期待这本书能够提供一套行之有效的实战方法论，让我能够自信地进行数据探索，发现潜在的问题，验证假设，并最终为业务决策提供有力支持。我尤其关注书中关于如何选择合适的图表来可视化数据的部分，因为我深知，一张恰当的图表，往往能比千言万语更能直观地展现数据特征，也更能引起读者的共鸣。我希望作者能够提供一些关于不同图表适用场景的建议，以及如何避免常见的可视化误区，让我能够用最有效的方式呈现我的分析结果。

评分☆☆☆☆☆

我非常看重一本书的“实践性”，尤其是技术类的书籍。我希望《EDA技术实践教程》不仅仅是纸上谈兵，而是能够提供大量的实战案例，让我能够亲自动手去实践。我期待书中能够包含一些从真实世界数据中提取的案例，并且这些案例能够覆盖到不同的行业和应用场景。我希望作者能够详细讲解每个案例的分析过程，包括如何定义问题、如何收集和处理数据、如何进行EDA、如何解释结果，以及如何将分析结果应用于实际业务。我还希望书中能够提供相关的代码实现，方便读者进行模仿和学习。如果这本书能够让我真正地“学以致用”，成为一个合格的EDA实践者，那将是我最大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体我非常喜欢，阅读起来很舒服，没有那种密密麻麻的压迫感，也不会因为字体太小而需要眯着眼睛。我一直认为，一本好的技术书籍，除了内容本身的深度和广度，阅读体验也是一个非常重要的考量因素。毕竟，我们每天面对电脑屏幕的时间已经够多了，再用一本阅读体验糟糕的书籍来学习，那简直是一种煎熬。我特别欣赏作者在章节划分上下的功夫，逻辑清晰，层层递进，从基础概念的引入，到各种常用EDA技巧的介绍，再到实际案例的应用，整个学习路径都非常顺畅，不会让人感到突兀或者跟不上。对于我这种学习能力不算顶尖的读者来说，这种精心设计的结构太重要了。我甚至可以想象，如果我遇到书中提到的某个具体问题，可以快速地定位到相应的章节，找到解决方案，而不用大海捞针一样地翻找。这种“指引性”的设计，对于提高学习效率，避免走弯路，起到了至关重要的作用。我希望书中能够有足够多的代码示例，并且这些示例都是可以直接复制粘贴到我的开发环境中运行的，这样我就能一边看一边练，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手里时，其实是有点忐忑的。我是一名刚刚入门数据分析的从业者，之前接触过一些零散的理论知识，但总感觉缺乏一种系统性的指导，尤其是在实际操作层面，更是摸不着头绪。市面上关于EDA（探索性数据分析）的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么例子不够贴近实际，看完之后还是不知道如何下手。我尤其担心这本书会像我之前看过的几本一样，讲了很多“是什么”，但就是没告诉我“怎么做”，或者给出的例子虽然很酷，但离我工作中遇到的数据场景太远，学了也用不上。所以，当翻开《EDA技术实践教程》的扉页，看到封面设计和目录结构时，我带着一种“且看且珍惜”的心态，希望它能成为我手中那把真正能打开数据之门的钥匙，而不是又一本束之高阁的“鸡肋”。我希望它能教会我如何从杂乱无章的数据中抽丝剥茧，发现隐藏的模式和洞察，为后续的建模和决策打下坚实的基础。那种一看到数据就头疼，不知道从何处着手的感觉，真的让我备受打击，我渴望有一种方法，一种工具，能够让我自信地面对任何数据集，并从中提取出有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望转型进入数据分析领域的转行者，我深知扎实的EDA基础是多么重要。我之前看了不少关于机器学习、深度学习的书，但总觉得基础不牢，就像盖房子没有打好地基一样。我希望《EDA技术实践教程》能给我打下坚实的基础，让我明白数据分析的“道”与“术”。我希望书中不仅仅是罗列一些工具和方法，更能教会我一种分析的“思维模式”。我非常期待书中能够包含一些关于如何识别数据中的“噪声”和“信号”的技巧，以及如何从数据中提炼出业务洞察。我还需要了解，在进行EDA时，如何与业务人员进行有效的沟通，如何理解他们的需求，以及如何将数据分析的结果转化为可执行的业务建议。如果这本书能够让我真正掌握“数据驱动决策”的能力，那将是我职业生涯中的一个重要转折点。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化情有独钟的学习者，在我看来，数据可视化不仅仅是将数据呈现出来，更是与数据进行一次深度的对话。我希望《EDA技术实践教程》能够在这方面给我带来惊喜，不仅仅是讲解各种图表的绘制，更能教会我如何通过可视化来发现数据中的故事，如何让图表“说话”。我期待书中能够介绍一些高级的可视化技术，比如交互式可视化、地理空间可视化等，以及如何利用这些技术来更深入地探索数据。我还需要了解，在进行可视化EDA时，如何选择最适合的图表类型来呈现特定的数据特征，如何避免图表的误导性，以及如何设计出既美观又富有信息量的可视化图表。如果这本书能够让我成为一个“会讲故事”的数据分析师，那将是莫大的荣幸。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的最大期待，是它能够提供一套完整的、可复制的EDA流程。在我的实际工作中，我经常会遇到重复性的数据分析任务，如果能够有一套标准化的流程，不仅可以提高效率，还能保证分析结果的一致性。我希望《EDA技术实践教程》能够详细介绍如何构建这样一个可复用的EDA流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析等各个环节。我还需要了解，在EDA过程中，如何进行文档记录，如何管理分析过程中的各种中间结果，以及如何与其他团队成员进行协作。我希望这本书能够帮助我建立起一种“工程化”的数据分析思维，让我的EDA工作更加系统、规范、高效。

评分☆☆☆☆☆

技术书籍的生命力在于它的时效性和实用性，而EDA技术又是数据科学领域发展最快的部分之一。我非常担心这本书的内容会过于陈旧，无法跟上最新的技术和工具的发展。我希望作者能够紧跟行业前沿，介绍一些当前主流的EDA工具和技术，比如使用Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等Python库进行数据处理和可视化，或者介绍一些更高级的EDA方法，如降维、聚类分析在EDA中的应用。我还希望书中能够包含一些关于如何构建可复用EDA流程的建议，这样我就可以在未来的工作中提高效率，并且保证分析结果的一致性。我希望这本书能够让我感觉到，我正在学习一套能够让我“站在巨人肩膀上”的技能，而不是仅仅停留在入门级的技能。让我能够真正感受到，数据分析的力量，以及它如何改变我们认识世界的方式。