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朱小祥 等 著

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• 芯片设计

店铺： 广影图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302286950

商品编码：29703980772

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：EDA技术与应用

定价：36.00元

作者：朱小祥 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787302286950

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.454kg

编辑推荐

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《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》由朱小祥、游家发主编，本书根据不断发展的EDA技术以及编者多年的教学经验和工程实践，并在参阅同类教材和相关文献的基础上编写完成。本书在内容结构、基本概念、应用实例等方面的安排和取舍上，既考虑了EDA技术理论的系统性、完整性和简洁性，又注重了EDA技术教学的可操作性和实践性，尽量做到用理论指导电子设计实践，用设计实例验证理论技术，实现了理论与实践的**结合，并利用多块不同的EDA开发板验证设计，使学生从不同的角度进行设计验证。

内容提要

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《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》由朱小祥、游家发主编，本书从应用的角度出发，首先介绍了EDA技术的基本概念、应用特点、可编程逻辑器件、硬件描述语言VHDL及常用逻辑单元电路的VHDL编程技术；然后以EDA应用为目的，通过EDA实例详细介绍了EDA技术的开发过程、开发工具软件QuartusⅡ的使用、EDA工程中典型的设计实例；后介绍了EDA小系统板的设计，使读者对其硬件有一个较充分的认识。本书各章节均配有习题及设计实例练习，便于读者学习和教学使用。书中程序考虑学生学习的多样性，在不同的EDA开发板上通过验证调试。《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》注重精讲多练，先进实用，可作为高职高专院校应用电子技术、电子信息技术等专业的教材，也可作为相关技术人员的设计参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数据洞察：从探索到决策的实践指南》 内容简介： 在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的数据中挖掘出有价值的洞见，并将其转化为切实的行动，已经成为衡量个人和组织竞争力的关键。本书《数据洞察：从探索到决策的实践指南》正是为应对这一挑战而生，它并非一本纯粹的技术手册，也不是一本枯燥的理论说教，而是一部融合了理论精髓、实战技巧和案例分析的行动指南。我们旨在带领读者踏上一场数据探索的旅程，从最初的数据理解，到深入的模式发现，再到最终的有效决策，让数据真正成为驱动进步的强大引擎。 本书的核心在于“洞察”。我们认为，单纯的统计分析和图表展示固然重要，但真正的价值在于能否从这些数据中提炼出深刻的理解，发现那些隐藏在数字背后的故事和规律。这需要一种思维方式，一种解决问题的策略，以及一套系统的方法论。本书将循序渐进地引导读者掌握这一能力。 第一部分：数据初探——理解你的起点 在任何数据驱动的探索开始之前，首要的任务是充分理解数据的本质。本部分将从最基础的层面出发，帮助读者建立对数据的初步认知。 数据的类型与结构： 我们将详细介绍不同类型的数据，包括结构化数据（如表格中的行和列）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像、音频）。理解数据的结构有助于我们选择合适的分析工具和方法。 数据质量的重要性： 数据质量是数据分析的基石。我们将深入探讨数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据一致性检查等关键步骤。一个不准确或不完整的数据集，即使使用了最先进的算法，也只能得出错误的结论。我们将介绍常用的数据质量评估指标和实用技巧。 探索性数据分析（EDA）的理念与目标： 在这一章，我们将明确EDA的定义、目的以及其在整个数据科学流程中的地位。EDA不仅仅是统计计算，更是一种思维模式——带着问题去探索，带着好奇心去发现。我们将强调EDA在识别数据模式、检验假设、发现异常、以及为后续建模提供方向方面的重要作用。 描述性统计的应用： 均值、中位数、方差、标准差、分位数等基本统计量的计算和解读将是本章的重点。我们将演示如何利用这些统计量快速了解数据的中心趋势、离散程度和分布特征。 可视化基础： 图形是理解数据的最直观方式。本书将介绍各类基础图表的绘制方法和适用场景，包括直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等。我们将讨论如何选择合适的图表来清晰地传达数据的分布、关系和趋势。 第二部分：深度挖掘——揭示数据中的奥秘 当对数据有了初步了解后，我们将进入更深入的探索阶段，运用更丰富的技术和方法来揭示数据中隐藏的模式和关联。 关系与相关性分析： 探索变量之间的关系是数据分析的核心。我们将学习如何计算和解读相关系数，识别线性相关、非线性相关以及无相关的情况。散点图矩阵将作为强大的可视化工具，帮助我们同时观察多个变量之间的两两关系。 数据分组与聚合： 很多时候，我们需要对数据进行分组，以比较不同类别或群体的特征。本章将讲解分组聚合（如按类别计算平均值、求和、计数）的技巧，以及如何利用这些聚合结果来发现群体间的差异。 异常检测与识别： 异常值可能代表着错误，也可能隐藏着重要的信息。我们将学习各种异常检测技术，包括基于统计的方法（如Z-score、IQR）、基于距离的方法（如KNN）、以及基于模型的方法。识别并理解异常值对于数据质量改进和欺诈检测等应用至关重要。 模式识别与特征工程初步： 识别数据中的重复模式和为模型提取有用的特征是数据分析的重要环节。本章将介绍一些常见的模式识别方法，例如使用滑动窗口寻找时间序列中的重复模式。同时，我们将初步探讨如何基于现有特征创造新的、更有预测能力的特征，为后续的建模打下基础。 非参数检验的应用： 在某些情况下，我们无法假设数据服从特定的概率分布。本章将介绍一些常用的非参数统计检验方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，它们在比较不同组别分布时非常有用。 第三部分：可视化进阶——让数据“开口说话” 有效的可视化能够极大地提升数据洞察的效率和传播力。本部分将带领读者掌握更高级、更具表现力的可视化技术。 多维度数据可视化： 如何有效地展示包含多个变量的数据？我们将介绍平行坐标图、雷达图、气泡图等技术，帮助读者处理和理解高维数据集。 交互式可视化： 静态图表只能提供有限的信息。本章将介绍如何创建交互式图表，允许用户通过缩放、平移、悬停提示、筛选等方式深入探索数据，发现隐藏的细节。 地理空间数据可视化： 如果你的数据包含地理位置信息，地图可视化将是必不可少的工具。我们将学习如何绘制热力图、点图、区域图等，直观地展示地理分布和空间模式。 时间序列可视化： 随着时间推移的数据具有其独特的分析需求。我们将展示如何绘制折线图、面积图、以及利用箱线图展示时间序列数据的周期性、趋势和季节性。 特定领域的可视化案例： 本章将结合具体应用场景，展示如何在销售分析、用户行为分析、金融市场分析等领域，运用恰当的可视化方法来揭示关键信息。 第四部分：从洞察到决策——赋能行动 数据分析的最终目的是驱动决策和行动。本部分将重点关注如何将数据洞察转化为可执行的计划。 数据驱动的假设检验： 我们将学习如何基于数据分析结果提出和检验假设。例如，通过A/B测试的数据来验证某个产品功能的有效性。 趋势预测与情景分析： 基于历史数据识别趋势，并对未来可能发生的情景进行预测。我们将讨论一些简单的预测方法，以及如何进行不同情景下的分析，为风险评估和战略规划提供支持。 关键绩效指标（KPI）的定义与监控： 如何选择、定义和跟踪对业务目标至关重要的指标？本章将指导读者如何通过数据分析来设定合理的KPI，并利用可视化仪表板来实时监控其变化。 案例研究：数据洞察在不同行业的应用： 我们将精选多个来自不同行业的真实案例，深入剖析这些案例中如何运用数据探索和分析来解决实际问题，例如： 市场营销： 如何通过用户行为数据进行精准营销，提升转化率。 产品开发： 如何分析用户反馈和使用数据来指导产品迭代。 运营管理： 如何通过数据优化供应链，降低成本，提高效率。 金融服务： 如何利用数据进行风险评估和欺诈检测。 数据沟通与故事讲述： 即使是最深刻的数据洞察，如果不能有效地传达给相关人员，也无法发挥其价值。本章将教授读者如何将数据分析结果以清晰、有说服力的方式呈现，并通过数据故事来影响决策者。 本书特点： 实践导向： 理论与实践紧密结合，提供大量可操作的技巧和代码示例（可根据实际需要选择特定编程语言，如Python或R）。 循序渐进： 从基础概念到高级技巧，逻辑清晰，易于读者理解和掌握。 案例丰富： 涵盖多个行业和应用场景的真实案例，帮助读者将所学知识应用于实际工作中。 强调思维： 不仅仅教授工具和技术，更注重培养读者的数据分析思维和解决问题的能力。 易于理解的语言： 避免使用过于专业和晦涩的术语，力求用最简洁明了的语言阐述复杂概念。 《数据洞察：从探索到决策的实践指南》将是任何希望在数据时代取得成功的专业人士、学生或数据爱好者不可或缺的学习资源。无论你是刚刚接触数据分析，还是希望提升自己的数据洞察能力，本书都将为你提供一条清晰、有效的学习路径，帮助你从海量数据中发现价值，驱动更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其对“洞察力”的强调，而不仅仅是“工具的堆砌”。很多市面上的书籍只教你如何使用某个库的函数，但这本书却教你如何“思考”数据。作者花了很大篇幅探讨了如何构建一个好的分析假设，如何设计实验来验证这些假设，以及如何识别数据中的偏见。我尤其喜欢书中关于“探索性分析的哲学”的讨论，它让我开始重新审视自己的工作流程——不再急于求成，而是先花足够的时间去“倾听”数据本身的声音。这种潜移默化的影响，对于提升一个数据分析师的专业素养至关重要。书中的案例往往非常贴近真实世界的复杂性，不像教科书那样理想化，这使得我们学到的知识可以直接应用到工作中去。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会集中在某个特定的应用场景，但它却非常全面地覆盖了从数据采集到结果解释的整个流程。我特别欣赏作者在理论与实践之间的平衡。它没有陷入纯粹的数学推导，而是将理论知识巧妙地融入到实际案例分析中。比如，在讲解聚类算法时，书中不仅分析了K-Means的优缺点，还引入了层次聚类和DBSCAN，并通过一个具体的市场细分案例展示了它们的应用效果。这种多角度的解析方式，极大地提升了我的理解效率。而且，书中的图示和代码示例都经过精心设计，非常直观，这对于我们这些需要动手操作的工程师来说，无疑是巨大的福音。读完后，我感觉自己的工具箱里多了一套完整的、可复用的分析框架。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和细节处理也印象深刻。纸张质量上乘，印刷清晰，即便是长时间阅读眼睛也不容易疲劳。更重要的是，书中引用了大量的经典文献和前沿研究成果，这显示出作者深厚的学术功底和紧跟时代步伐的敏锐度。在每一章的结尾，作者都设置了“深入思考”环节，这些问题往往能够激发读者进行更深层次的联想和拓展，而不是简单地停留在知识的记忆层面。这本书的价值在于它提供了一种系统性的、可迁移的思维模式。我敢肯定地说，这本书对我未来几年在数据科学领域的职业发展都会产生持续的影响，它提供的是一种方法论，一套可以应对未知挑战的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常巧妙，它采用了模块化的方式组织内容，让读者可以根据自己的需求灵活安排阅读顺序。我个人是从后往前翻了一部分，专门针对自己比较薄弱的统计推断章节进行了强化学习。作者在解释假设检验和置信区间时，用了很多类比和生活中的例子，使得原本枯燥的统计学变得生动有趣。而且，书中对于模型评估指标的讲解也非常细致入微，比如精确率、召回率、F1分数，它们之间的权衡和取舍，作者都给出了非常清晰的指导意见。这对于我们构建和优化预测模型时避免常见的误区非常有帮助。可以说，这本书不仅是工具书，更像是一位经验丰富、耐心指导的导师。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我就被它扎实的内容和清晰的逻辑深深吸引了。作者似乎对这个领域有着非常深刻的理解，从基础概念的梳理到复杂算法的深入剖析，都处理得恰到好处。特别是关于数据预处理那几章，简直就是一本实战宝典，里面详细介绍了如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程。我记得有一个章节专门讲了可视化技术，它不仅列举了各种图表类型，还非常贴心地解释了每种图表背后的统计学含义和适用场景。看完之后，我感觉自己对“用数据说话”有了更深层次的认识，不再是盲目地堆砌图表，而是能更有目的地去探索数据背后的故事。这本书的语言风格很严谨，但又不失亲和力，即便是初学者也能很快跟上节奏，而有经验的读者也能从中找到新的启发。