EDA技術實踐教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙艷華 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 數字電路
• 模擬電路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 驗證
• 測試
• 芯片設計

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512352001

商品編碼：29867679031

包裝：平裝

齣版時間：2014-02-01

基本信息

書名：EDA技術實踐教程

定價：28.00元

作者：趙艷華

齣版社：中國電力齣版社

齣版日期：2014-02-01

ISBN：9787512352001

字數：

頁碼：

版次：5

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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趙艷華主編的《EDA技術實踐教程(雙色印刷)》針對EDA的實驗教學環節的特點與需求，詳細介紹瞭EDA軟件QuartusⅡ的開發流程，並結閤課程進度和實踐環節的需要，編寫瞭實驗項目。軟件介紹中，除瞭基本操作流程，還將設計中常見的軟件問題進行瞭說明，能夠幫助學生盡快的掌握軟件使用方法。

內容提要

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本書根據電子設計自動化（EDA）實踐教學的特點，分基礎知識篇和實驗與課程設計篇，由淺入深的講解瞭EDA軟件Quartus II的開發流程，並結閤課程進度和實踐環節的需要，編寫瞭實驗項目。書中章和第2章介紹瞭Quartus II 6.0的開發流程和使用技巧，可供初學者進行基礎操作和入門學習。第3章簡明扼要的列齣瞭VHDL硬件描述語言和Verilog HDL語言的語法要素和語法格式，供實驗者速查參考。第4章和第5章介紹瞭兩種常見的EDA實驗係統的構成和使用方法。第6章是基礎實驗部分，根據課程進度，可選擇開展其中的部分實驗。第7章是綜閤實驗項目，可作為課程設計和實習實踐環節的選題進行設計。
　　本書采用雙色印刷，版麵活潑、明晰，易為學生接受。編寫融通用性、專業性、知識性、趣味性於一體，為EDA實驗課程的理想教材。

目錄

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作者介紹

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作者為青島農業大學老師，長期從事一綫教學實踐工作，工作經驗豐富，並撰寫多本教材著作，寫作經驗豐富。本書自上市以來，不斷重印，良好。

文摘

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序言

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《揭秘數據分析：從零開始掌握探索性數據分析》 內容概要 這是一本麵嚮數據科學初學者和希望提升數據分析技能的專業人士的實踐性教程。本書將帶領讀者深入探索數據分析的核心環節——探索性數據分析（EDA）。通過循序漸進的講解和豐富多樣的案例，讀者將學會如何有效地理解、清洗、轉換和可視化數據，從而發現數據中的模式、異常和潛在關係。本書強調理論與實踐相結閤，不僅介紹EDA的基本概念和常用方法，更重要的是教授讀者如何將這些方法應用於實際的數據集，並從中提煉齣有價值的洞察。 本書亮點 全麵覆蓋EDA流程： 從數據加載、初步審視，到數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與處理）、特徵工程（數據轉換、創建新特徵），再到多維度數據可視化與探索，本書係統性地覆蓋瞭EDA的每一個重要階段。 豐富的實踐案例： 每一個概念和方法的講解都伴隨著精心設計的實際案例，覆蓋金融、電商、醫療、社交媒體等多個領域，讓讀者能夠觸類旁通，將所學知識應用於不同場景。 主流工具的實戰應用： 本書主要使用Python及其強大的數據科學庫（如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）進行講解和演示。讀者將學習如何利用這些工具高效地進行數據操作和可視化。 強調洞察力培養： EDA的最終目的是為瞭産生數據洞察。本書不僅僅教你如何“做”EDA，更注重引導讀者“思考”EDA，學會提齣有意義的問題，解讀分析結果，並將其轉化為業務上的建議。 麵嚮不同層次讀者： 無論你是完全沒有接觸過數據分析的新手，還是已有一定基礎但希望係統梳理EDA知識的從業者，本書都能為你提供有價值的學習路徑。 目標讀者 數據科學零基礎學習者： 想要進入數據科學領域，瞭解數據分析的基本流程和核心技能。 初級數據分析師/數據科學傢： 希望鞏固和深化EDA的理論知識，掌握更高級的分析技巧，提升工作效率。 業務分析師/産品經理： 需要通過數據來理解業務、評估産品錶現，並做齣數據驅動的決策。 市場營銷人員： 希望通過分析用戶數據來優化營銷策略，提升轉化率。 對數據驅動決策感興趣的所有人： 無論你的專業背景如何，隻要你希望掌握一種強大的分析工具來理解世界，本書都將是你理想的起點。 詳細內容前瞻 第一部分：數據世界的基石——理解與準備 第一章：數據分析的入口：為何要進行EDA？ 數據分析的生命周期概覽。 EDA在整個數據分析流程中的關鍵作用：是什麼，為什麼重要，能帶來什麼？ EDA的目標：發現模式、識彆異常、檢驗假設、準備數據。 EDA的思維模式：好奇心、批判性思維、迭代式探索。 第二章：工欲善其事：Python與核心庫的初識 Python環境搭建：Anaconda發行版的介紹與安裝。 Jupyter Notebook/Lab的使用：交互式編程環境的魅力。 Pandas庫：數據處理的瑞士軍刀。DataFrame和Series的深入理解。 NumPy庫：數值計算的基礎。數組操作與廣播機製。 第三章：數據的初見麵：加載、概覽與初步判斷 不同格式的數據加載：CSV, Excel, JSON, SQL數據庫。 初步審視數據：`head()`, `tail()`, `info()`, `describe()`。 理解數據結構：行、列、數據類型（數值型、類彆型、時間型等）。 檢查數據集的整體規模：行數、列數。 識彆數據是否存在明顯的問題：如數據類型錯誤、數值範圍異常。 第二部分：數據的“深度清潔”——清洗與轉換 第四章：去除汙垢：缺失值處理的藝術 缺失值的識彆：`isnull()`, `notnull()`, `sum()`。 缺失值産生的原因分析。 處理策略： 刪除法：刪除含有缺失值的行或列，適用場景與權衡。 填充法：均值填充、中位數填充、眾數填充、固定值填充。 插值法：綫性插值、多項式插值等。 基於模型預測填充。 實際案例：在不同數據集中應用不同的缺失值處理方法。 第五章：辨彆“異類”：異常值檢測與處理 什麼是異常值？它們對分析可能産生的影響。 可視化檢測法：箱綫圖（Box Plot）、散點圖（Scatter Plot）。 統計學方法：Z-score, IQR（四分位距）法。 處理異常值：刪除、替換（如用均值、中位數）、截斷（Winsorizing）。 理解異常值背後的業務含義，避免誤判。 第六章：重塑與創新：特徵工程的基礎 特徵工程的定義與重要性。 數據類型轉換：數值型與類彆型的相互轉換，日期/時間類型的處理。 創建新特徵： 組閤現有特徵：如“收入/支齣”比率。 提取日期/時間信息：年、月、日、星期、小時。 分箱（Binning）：將連續數值離散化。 編碼（Encoding）： One-Hot Encoding（獨熱編碼）。 Label Encoding（標簽編碼）。 Target Encoding（目標編碼）。 標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）：為模型訓練做準備。 第三部分：數據的“視覺語言”——可視化與洞察 第七章：單變量探索：數據分布的描繪 Matplotlib庫：繪圖的基礎。 Seaborn庫：更美觀、更便捷的統計圖錶。 直方圖（Histogram）：展示數值型數據的分布形態。 核密度估計圖（KDE Plot）：平滑的分布麯綫。 箱綫圖（Box Plot）：揭示數據的中心趨勢、離散程度和異常值。 條形圖（Bar Plot）：展示類彆型數據的頻率或數值。 餅圖（Pie Chart）：展示各部分占總體的比例（謹慎使用）。 第八章：雙變量探索：變量間的關係透視 散點圖（Scatter Plot）：展示兩個數值型變量之間的關係。 摺綫圖（Line Plot）：展示數據隨時間或其他有序變量的變化趨勢。 柱狀圖（Grouped/Stacked Bar Chart）：比較不同類彆下的數值。 熱力圖（Heatmap）：可視化相關矩陣或二維頻率分布。 配對圖（Pair Plot）：一次性展示多變量之間的兩兩關係。 第九章：多變量探索：揭示隱藏的關聯 利用顔色、大小、形狀等視覺元素編碼第三個變量。 分組繪圖：`FacetGrid`與`PairGrid`的使用。 透視錶（Pivot Table）與交叉錶（Cross-tabulation）的結閤使用。 在多維數據中發現交互效應和潛在的子群體。 第十章：從數據到故事：提煉洞察與溝通 EDA發現的常見模式：趨勢、周期性、相關性、聚類、離群點。 如何將可視化結果轉化為有意義的業務洞察。 如何撰寫EDA報告：結構、重點、圖錶選擇。 嚮非技術人員解釋復雜的數據發現。 EDA的迭代性：基於洞察調整分析方嚮。 附錄：進階主題與資源 時間序列數據的EDA： 趨勢、季節性、周期性分解。 文本數據的EDA： 詞頻統計、N-gram模型、詞雲。 地理空間數據的EDA： 地圖可視化。 推薦的進一步學習資源： 在綫課程、書籍、社區論壇。 結語 掌握EDA技術，就如同獲得瞭一把能夠深入理解數據、發現隱藏規律的鑰匙。本書的目標是賦能讀者，讓他們能夠自信地踏上數據分析的旅程，從海量數據中挖掘齣寶貴的商業價值。無論你未來選擇從事數據科學、機器學習，還是僅僅希望在日常工作中做齣更明智的決策，紮實的EDA基礎都將是你不可或缺的財富。讓我們一起，開啓這段精彩的數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手裏時，其實是有點忐忑的。我是一名剛剛入門數據分析的從業者，之前接觸過一些零散的理論知識，但總感覺缺乏一種係統性的指導，尤其是在實際操作層麵，更是摸不著頭緒。市麵上關於EDA（探索性數據分析）的書籍不少，但很多要麼過於理論化，要麼例子不夠貼近實際，看完之後還是不知道如何下手。我尤其擔心這本書會像我之前看過的幾本一樣，講瞭很多“是什麼”，但就是沒告訴我“怎麼做”，或者給齣的例子雖然很酷，但離我工作中遇到的數據場景太遠，學瞭也用不上。所以，當翻開《EDA技術實踐教程》的扉頁，看到封麵設計和目錄結構時，我帶著一種“且看且珍惜”的心態，希望它能成為我手中那把真正能打開數據之門的鑰匙，而不是又一本束之高閣的“雞肋”。我希望它能教會我如何從雜亂無章的數據中抽絲剝繭，發現隱藏的模式和洞察，為後續的建模和決策打下堅實的基礎。那種一看到數據就頭疼，不知道從何處著手的感覺，真的讓我備受打擊，我渴望有一種方法，一種工具，能夠讓我自信地麵對任何數據集，並從中提取齣有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體我非常喜歡，閱讀起來很舒服，沒有那種密密麻麻的壓迫感，也不會因為字體太小而需要眯著眼睛。我一直認為，一本好的技術書籍，除瞭內容本身的深度和廣度，閱讀體驗也是一個非常重要的考量因素。畢竟，我們每天麵對電腦屏幕的時間已經夠多瞭，再用一本閱讀體驗糟糕的書籍來學習，那簡直是一種煎熬。我特彆欣賞作者在章節劃分上下的功夫，邏輯清晰，層層遞進，從基礎概念的引入，到各種常用EDA技巧的介紹，再到實際案例的應用，整個學習路徑都非常順暢，不會讓人感到突兀或者跟不上。對於我這種學習能力不算頂尖的讀者來說，這種精心設計的結構太重要瞭。我甚至可以想象，如果我遇到書中提到的某個具體問題，可以快速地定位到相應的章節，找到解決方案，而不用大海撈針一樣地翻找。這種“指引性”的設計，對於提高學習效率，避免走彎路，起到瞭至關重要的作用。我希望書中能夠有足夠多的代碼示例，並且這些示例都是可以直接復製粘貼到我的開發環境中運行的，這樣我就能一邊看一邊練，加深理解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名偏嚮理論研究的數據科學傢，雖然在理論層麵我對EDA有一定瞭解，但在將理論付諸實踐時，常常感到力不從心。我希望這本書能夠成為我連接理論與實踐的橋梁，讓我能夠將腦海中的抽象概念，轉化為實際操作中的具體步驟。我非常期待書中能夠深入講解各種EDA算法的原理，以及它們在實際應用中的具體實現方式。例如，在講解相關性分析時，我希望能夠看到如何計算各種相關係數，以及如何解讀這些係數的含義；在講解異常值檢測時，我希望能夠看到不同的檢測算法，比如基於統計的方法、基於模型的方法，以及它們各自的優劣勢。我還需要瞭解，在進行EDA時，如何評估分析結果的可靠性，以及如何避免因為數據本身的局限性而得齣錯誤的結論。這本書如果能在我心中建立起一套嚴謹的EDA分析框架，那將對我未來的研究工作有著極其重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望轉型進入數據分析領域的轉行者，我深知紮實的EDA基礎是多麼重要。我之前看瞭不少關於機器學習、深度學習的書，但總覺得基礎不牢，就像蓋房子沒有打好地基一樣。我希望《EDA技術實踐教程》能給我打下堅實的基礎，讓我明白數據分析的“道”與“術”。我希望書中不僅僅是羅列一些工具和方法，更能教會我一種分析的“思維模式”。我非常期待書中能夠包含一些關於如何識彆數據中的“噪聲”和“信號”的技巧，以及如何從數據中提煉齣業務洞察。我還需要瞭解，在進行EDA時，如何與業務人員進行有效的溝通，如何理解他們的需求，以及如何將數據分析的結果轉化為可執行的業務建議。如果這本書能夠讓我真正掌握“數據驅動決策”的能力，那將是我職業生涯中的一個重要轉摺點。

評分☆☆☆☆☆

技術書籍的生命力在於它的時效性和實用性，而EDA技術又是數據科學領域發展最快的部分之一。我非常擔心這本書的內容會過於陳舊，無法跟上最新的技術和工具的發展。我希望作者能夠緊跟行業前沿，介紹一些當前主流的EDA工具和技術，比如使用Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等Python庫進行數據處理和可視化，或者介紹一些更高級的EDA方法，如降維、聚類分析在EDA中的應用。我還希望書中能夠包含一些關於如何構建可復用EDA流程的建議，這樣我就可以在未來的工作中提高效率，並且保證分析結果的一緻性。我希望這本書能夠讓我感覺到，我正在學習一套能夠讓我“站在巨人肩膀上”的技能，而不是僅僅停留在入門級的技能。讓我能夠真正感受到，數據分析的力量，以及它如何改變我們認識世界的方式。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的最大期待，是它能夠提供一套完整的、可復製的EDA流程。在我的實際工作中，我經常會遇到重復性的數據分析任務，如果能夠有一套標準化的流程，不僅可以提高效率，還能保證分析結果的一緻性。我希望《EDA技術實踐教程》能夠詳細介紹如何構建這樣一個可復用的EDA流程，包括數據清洗、特徵工程、探索性分析等各個環節。我還需要瞭解，在EDA過程中，如何進行文檔記錄，如何管理分析過程中的各種中間結果，以及如何與其他團隊成員進行協作。我希望這本書能夠幫助我建立起一種“工程化”的數據分析思維，讓我的EDA工作更加係統、規範、高效。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些關於Python進行數據分析的書籍，但很多都側重於講解各種庫的API，而忽略瞭EDA背後的思維方式和分析邏輯。我希望《EDA技術實踐教程》能夠填補這方麵的空白，不僅僅是教我“怎麼寫代碼”，更是教我“怎麼思考”。我需要理解在麵對一個新數據集時，我應該從哪些角度去審視它，應該關注哪些關鍵指標，應該提齣哪些問題，以及如何根據數據反饋來調整我的分析方嚮。我希望書中能夠有大量的案例，並且這些案例能夠覆蓋到不同的業務場景，比如用戶行為分析、銷售數據分析、産品性能分析等等，這樣我纔能將學到的知識靈活地運用到我的實際工作中。我還需要知道，在EDA過程中，哪些坑是新手最容易踩的，以及如何避免這些坑。例如，在處理缺失值、異常值時，有哪些不同的策略，各自的優缺點是什麼，在什麼情況下應該采用哪種策略。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化情有獨鍾的學習者，在我看來，數據可視化不僅僅是將數據呈現齣來，更是與數據進行一次深度的對話。我希望《EDA技術實踐教程》能夠在這方麵給我帶來驚喜，不僅僅是講解各種圖錶的繪製，更能教會我如何通過可視化來發現數據中的故事，如何讓圖錶“說話”。我期待書中能夠介紹一些高級的可視化技術，比如交互式可視化、地理空間可視化等，以及如何利用這些技術來更深入地探索數據。我還需要瞭解，在進行可視化EDA時，如何選擇最適閤的圖錶類型來呈現特定的數據特徵，如何避免圖錶的誤導性，以及如何設計齣既美觀又富有信息量的可視化圖錶。如果這本書能夠讓我成為一個“會講故事”的數據分析師，那將是莫大的榮幸。

評分☆☆☆☆☆

我非常看重一本書的“實踐性”，尤其是技術類的書籍。我希望《EDA技術實踐教程》不僅僅是紙上談兵，而是能夠提供大量的實戰案例，讓我能夠親自動手去實踐。我期待書中能夠包含一些從真實世界數據中提取的案例，並且這些案例能夠覆蓋到不同的行業和應用場景。我希望作者能夠詳細講解每個案例的分析過程，包括如何定義問題、如何收集和處理數據、如何進行EDA、如何解釋結果，以及如何將分析結果應用於實際業務。我還希望書中能夠提供相關的代碼實現，方便讀者進行模仿和學習。如果這本書能夠讓我真正地“學以緻用”，成為一個閤格的EDA實踐者，那將是我最大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，數據分析這門技術，最核心的魅力就在於它能夠將冰冷的數據轉化為有溫度的洞察，而EDA正是實現這一轉化的關鍵第一步。我曾多次嘗試用不同的方法去理解和應用EDA，但總覺得隔靴搔癢，無法真正觸及到它的精髓。我希望這本書能帶我走進數據背後那個充滿邏輯和規律的世界，讓我學會如何用數據“說話”，如何從數據中挖掘齣那些彆人看不到的價值。我期待這本書能夠提供一套行之有效的實戰方法論，讓我能夠自信地進行數據探索，發現潛在的問題，驗證假設，並最終為業務決策提供有力支持。我尤其關注書中關於如何選擇閤適的圖錶來可視化數據的部分，因為我深知，一張恰當的圖錶，往往能比韆言萬語更能直觀地展現數據特徵，也更能引起讀者的共鳴。我希望作者能夠提供一些關於不同圖錶適用場景的建議，以及如何避免常見的可視化誤區，讓我能夠用最有效的方式呈現我的分析結果。