EDA应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

章彬宏 著

图书标签:

• EDA
• 数据分析
• 数据挖掘
• 可视化
• 统计分析
• Python
• R语言
• 商业智能
• 数据科学
• 机器学习

店铺： 夜语笙箫图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564011314

商品编码：29691286178

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名：EDA应用技术

定价：32.00元

作者：章彬宏

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787564011314

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

---

内容提要

---

EDA技术作为现代电子设计*技术的结晶，给电子系统的设计带来了革命性的变化。本书着重介绍运用EDA技术进行电子系统设计的有关知识和相关EDA工具的应用，即如何应用Protel99 SE、Quartus II等EDA工具及 VHDL来完成印制电路板设计、可编程逻辑器件的设计与应用等，从而对EDA技术有一个较全面的了解。
本书可作为高等学校电子信息、通信、自动化、计算机等相关专业的教材及社会相关技术的培训教材，同时也可作为相关专业技术人员的参考书。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《数据探索与可视化指南》 内容简介： 在信息爆炸的时代，海量数据如同一座未开发的宝藏，蕴藏着洞察商业趋势、揭示科学规律、优化决策方案的无限可能。然而，如何从杂乱无章的数据中挖掘出有价值的信息，如何将抽象的数据转化为直观易懂的洞察，一直是摆在研究者、分析师和决策者面前的巨大挑战。《数据探索与可视化指南》便是在此背景下应运而生，它将带领读者踏上一场深度探索数据奥秘的旅程，掌握从原始数据到有价值洞察的关键技术。 本书并非一本枯燥的理论教材，而是一本实践性极强的操作手册。我们摒弃了晦涩难懂的数学推导，聚焦于数据分析中最实用、最核心的两个环节：探索性数据分析（EDA） 和 数据可视化。通过本书，你将学会如何系统地、有条不紊地对数据进行初步的了解和分析，发现数据中的模式、异常和潜在关系，从而为后续的建模和决策奠定坚实的基础。同时，你也将掌握如何利用各种可视化工具和技巧，将数据分析的结果以最清晰、最直观、最富有说服力的方式呈现出来，让数据“说话”，赋能你的决策。 本书的核心价值在于： 循序渐进的学习路径： 本书从零开始，逐步引导读者掌握数据分析的核心技能。无论你是初学者还是希望提升数据分析能力的研究人员，都能从中受益。 注重实践与应用： 我们提供了大量的真实案例和代码示例，涵盖了数据清洗、特征工程、统计分析、模式识别等多个方面。读者可以通过实践操作，真正理解和掌握书中的技术。 连接理论与实践的桥梁： 本书深入浅出地讲解了统计学原理在数据探索中的应用，并结合实际编程技巧，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 赋能数据驱动的决策： 通过掌握数据探索与可视化的技术，你将能够更自信、更准确地解读数据，从而做出更明智的商业决策、科研规划和策略制定。 本书内容涵盖： 第一部分：数据探索的基石——理解与清洗你的数据 在开始任何深入分析之前，对数据进行充分的理解和必要的清洗是至关重要的。本部分将带领你走进数据的世界，学会如何与数据“对话”，发现其内在的特质。 数据类型的识别与理解： 学习区分和理解不同类型的数据，包括数值型（离散、连续）、类别型（名义、有序）等。理解不同数据类型的特点，对于选择合适的分析方法至关重要。 数据的初步概览： 掌握查看数据基本信息的方法，如数据集的大小（行数、列数）、列名、各列的数据类型等。了解如何快速获取数据的整体印象。 描述性统计学的应用： 深入学习均值、中位数、众数、方差、标准差、最小值、最大值、四分位数等描述性统计量。理解这些统计量所代表的意义，以及它们如何帮助我们量化数据的中心趋势、离散程度和分布形状。 缺失值的处理策略： 识别数据中的缺失值，理解缺失值产生的原因，并学习多种处理策略，如删除、填充（均值、中位数、众数填充，插值填充）等。探讨不同处理策略的优缺点及其对后续分析的影响。 异常值的检测与处理： 学习识别数据中的异常值（离群点），理解异常值可能带来的问题。掌握多种异常值检测方法，如箱线图法、Z-score法、IQR法等。学习如何根据具体情况选择合适的异常值处理方法，如删除、截断或视为特殊值。 数据一致性检查： 学习检查数据中的不一致之处，例如同一实体在不同记录中存在差异、单位不统一、格式错误等。掌握数据规范化的方法，确保数据质量。 数据格式与类型转换： 学习如何进行数据类型之间的转换，例如将字符串转换为数值，将日期字符串解析为日期对象等，为后续的计算和分析做好准备。 第二部分：洞察数据深层结构——探索性数据分析（EDA）的核心技术 在完成数据的初步探索与清洗后，我们将进入更深层次的数据挖掘阶段。本部分将聚焦于如何利用各种统计方法和可视化技术，发现数据中隐藏的模式、关系和潜在规律。 单变量分析： 数值型变量的分布探索： 使用直方图、核密度估计图、箱线图等可视化工具，深入探索数值型变量的分布形态（正态分布、偏态分布、多峰分布等）。理解分布形态对统计推断的影响。 类别型变量的频率分析： 使用条形图、饼图等可视化工具，分析类别型变量的各个类别的频率和比例。发现最常见的类别和潜在的不平衡性。 双变量与多变量分析： 数值型变量之间的关系： 学习使用散点图、相关系数矩阵（Pearson、Spearman）等方法，探索两个数值型变量之间的线性或非线性关系。理解相关性的强弱和方向。 类别型变量之间的关系： 学习使用交叉表（Contingency Table）、卡方检验等方法，分析两个类别型变量之间的关联程度。 数值型与类别型变量之间的关系： 学习使用分组箱线图、小提琴图、分组直方图等方法，比较不同类别下数值型变量的分布差异。 探索特征之间的潜在依赖性： 学习利用相关矩阵、配对散点图矩阵等工具，快速概览多个变量之间的复杂关系，发现潜在的共线性或重要特征。 维度约简与特征提取（基础概念）： 简要介绍降维的思想，如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的核心思想，以及它们如何帮助我们理解数据在高维度下的结构。 数据分组与聚合： 学习使用分组（Group By）操作，根据某个或某几个变量对数据进行分组，并对每个分组进行聚合计算（求和、平均、计数等）。这是进行深入分析和特征工程的关键步骤。 时间序列数据的初步分析： 学习如何处理时间序列数据，如趋势分析、季节性分析、周期性分析等，并理解如何绘制时间序列图来观察数据的变化规律。 第三部分：让数据“开口说话”——数据可视化艺术与实践 数据可视化是将抽象数据转化为直观图形的关键。本部分将带你掌握各种强大的可视化工具和技巧，让你的数据分析结果更具感染力和说服力。 可视化原则与最佳实践： 学习通用的可视化设计原则，如清晰性、准确性、效率、美观性等。理解如何选择最适合数据类型和分析目标的图表类型。 常用图表的精通： 基本图表： 深入掌握条形图、折线图、饼图、散点图、箱线图、直方图的绘制与解读。 进阶图表： 学习绘制更复杂的图表，如热力图（Heatmap）、树状图（Treemap）、旭日图（Sunburst Chart）、地理图（Choropleth Map）、散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）等，以揭示更复杂的数据关系。 交互式可视化： 介绍如何利用交互式可视化技术，如工具提示（Tooltips）、缩放（Zooming）、平移（Panning）、筛选（Filtering）等，增强用户与数据的互动性，从而获得更深入的洞察。 构建富有洞察力的仪表盘（Dashboard）： 学习如何整合多个可视化图表，构建一个集数据概览、关键指标展示和趋势分析于一体的仪表盘。理解仪表盘设计的基本原则，如目标导向、信息层次、用户体验等。 可视化工具的介绍与使用（示例）： Python可视化库： 重点介绍Matplotlib、Seaborn、Plotly等Python主流可视化库，并通过大量代码示例，展示如何绘制各种类型的图表，以及如何进行图表的自定义和美化。 （可选）其他工具介绍： 简要提及 Tableau、Power BI 等商业可视化工具，并说明其在数据探索和报表制作中的优势。 案例研究： 通过实际数据分析案例，展示如何运用探索性数据分析和数据可视化技术，解决实际问题，例如： 市场营销分析： 分析用户行为数据，识别客户群体，优化营销策略。 金融风险评估： 探索股票价格数据，识别潜在的风险因素。 社交网络分析： 可视化社交关系，揭示网络结构和关键节点。 科学研究数据分析： 探索实验数据，发现科学规律。 学习本书，你将获得： 扎实的数据基础： 能够系统地理解和处理各种类型的数据。 敏锐的数据洞察力： 能够从数据中发现有价值的信息和规律。 强大的数据沟通能力： 能够用直观、有说服力的方式呈现数据分析结果。 解决实际问题的能力： 能够将数据分析技能应用于商业、科研、生活等各个领域。 《数据探索与可视化指南》是你迈向数据驱动决策的理想起点，也是提升你数据分析专业技能的得力助手。让我们一起，在数据的海洋中扬帆起航，发现无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦白说，简直是为我这种对数据探索和分析工具束手无策的人量身定制的。我之前尝试过很多教程和书籍，要么过于理论化，堆砌着晦涩的数学公式，让人望而却步；要么就是代码示例陈旧，运行起来一堆报错，让人心灰意冷。但《EDA应用技术》完全不一样，它就像一位经验丰富、耐心细致的导师，一步步把我领进了数据可视化的奇妙世界。 这本书的结构设计得非常巧妙，从最基础的数据清洗和预处理讲起，然后循序渐进地引入各种高级的统计图表。最让我印象深刻的是，作者没有仅仅停留在“告诉你怎么做”，而是深入探讨了“为什么这么做”。比如，在讲解散点图矩阵时，作者不仅展示了如何用Python快速生成，还结合实际案例分析了不同变量组合下，哪些图表更能揭示潜在的关联性。书中的代码库质量很高，每一个示例都配有详尽的注释和运行环境说明，让我几乎没有遇到卡壳的地方。特别是关于异常值检测和缺失值插补那一章，提供了多种实用的策略，并用真实数据集进行了对比演示，让我明白了不同业务场景下应该选用何种方法。这本书极大地提升了我的数据洞察力，让我不再惧怕面对那些“脏乱差”的原始数据，而是能自信地从中提炼出有价值的信息。对我来说，它不仅仅是一本技术手册，更是一本实用的决策支持工具书。

评分☆☆☆☆☆

读完《EDA应用技术》后，我最大的感受是，它彻底颠覆了我过去对“数据分析”的刻板印象。我一直以为，数据分析就是盯着那些冰冷的数字表格，进行繁琐的计算，然后写出一份乏味枯燥的报告。这本书却展示了数据探索的艺术性——如何用色彩、形状和布局来“讲述”数据背<bos>。 书中关于探索性数据分析（EDA）的哲学思想部分尤其精彩，它强调了“先看后算”的重要性，倡导在构建复杂模型之前，必须对数据的分布、偏态、多重共线性等特征有一个直观的认识。书里用了大量的篇幅去介绍各种“非标准”的可视化方法，比如小提琴图、密度图以及热力图在分类数据处理中的应用。我特别喜欢其中关于“数据故事板”的章节，它教我们如何构建一个逻辑清晰、视觉冲击力强的分析流程图，让非技术背景的同事也能迅速理解分析结论。那些关于颜色选择和信息层级设计的建议，简直是为我这种常年“配色灾难”的人士量身定做的救星。这本书的案例选取也非常贴近实际业务，不像有些教材那样只用鸢尾花或波士顿房价这种老掉牙的例子。它真正教会我如何像侦探一样，从数据的蛛丝马迹中发现线索，而不是盲目地套用公式。这绝对是一本能让你的分析报告“活”起来的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，我原本以为它会聚焦于某一个特定库的使用，比如Pandas或Matplotlib的某个特定功能，但它提供的却是一个宏观且全面的生态系统视图。《EDA应用技术》的厉害之处在于，它不仅仅局限于代码的实现，更注重方法论的构建。 我过去在处理时间序列数据时，总是被滞后项和季节性分解搞得晕头转向，总觉得结果不太靠谱。但是这本书里关于时间序列数据的EDA部分，用非常清晰的图示解释了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的意义，配上清晰的Python实现，让我茅塞顿开。它没有回避复杂性，而是将复杂性拆解成易于理解的小模块。另外，书中关于高维数据可视化的介绍，比如使用t-SNE或UMAP进行降维可视化，简直是为我目前负责的基因表达数据分析项目带来了曙光。作者对不同降维算法的优缺点做了非常客观的比较，避免了“一招鲜吃遍天”的误区。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习操作，更是在建立一套严谨的、可复用的分析框架。这本书的专业性毋庸置疑，对于希望从初级用户迈向中高级数据科学家的读者来说，它是一份不可或缺的路线图。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上很多关于数据分析的书籍，要么是面向初学者的入门指南，内容浅尝辄止；要么就是面向专家的参考手册，语言过于精炼，缺乏必要的上下文铺垫。《EDA应用技术》成功地找到了一个完美的平衡点，它既能让新手快速上手，也能让资深从业者发现新的视角。 这本书在数据质量评估方面下了很大功夫，这一点非常实用。它不仅仅罗列了检查缺失值和重复值的标准代码，还详细阐述了如何根据业务逻辑来定义“异常”——例如，在金融风控领域，一个看似正常的收入数字，在特定的时间点或特定群体中，可能就是极端的异常信号。书中提供的交互式数据探索框架，尤其令人称道。通过结合Plotly和Dash，作者展示了如何构建一个实时的、用户可以拖拽参数进行钻取的EDA仪表盘。这对于需要频繁向管理层汇报分析结果的我来说，简直是雪中送炭。我立刻采纳了书中的一个建议，将原本静态的直方图替换成交互式的核密度估计图，结果听取汇报的领导的反馈积极了很多，因为他们可以自己聚焦感兴趣的区间进行观察。这本书的价值在于，它将技术工具与实际的沟通需求紧密地结合了起来。

评分☆☆☆☆☆

我向来认为，数据分析的效率，很大程度上取决于你对工具链的熟练程度。《EDA应用技术》无疑是提升效率的一剂强效猛药。这本书的排版和示例代码的组织方式非常高效，没有丝毫的拖泥带水。 它非常注重“效率优化”，比如在处理大规模数据集时，如何利用Dask或Spark进行分布式EDA，而不是仅仅停留在Pandas的单机操作上。其中关于数据摘要生成的章节，介绍了很多自动化工具，可以一键生成包含所有关键统计指标和基础图表的报告模板，这为我节省了大量重复劳动的时间。我过去可能需要花费半天时间整理的数据摘要，现在通过书中的模板和脚本，几分钟就能搞定，而且信息量更全面。此外，书中还穿插了一些关于版本控制和结果可复现性的最佳实践，这对于团队协作至关重要。它教会我们如何将EDA过程版本化，确保任何人在任何时候都能重现我们得出的每一个视觉结论。总而言之，这本书不仅仅是教你如何“做分析”，更是教你如何“专业且高效地管理你的分析流程”，对于追求工作流极致效率的专业人士来说，这是一次物超所值的投入。