EDA工程方法学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:曾繁泰

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2003-6-1

价格:53.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787894940636

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 工程方法学
• 电子设计自动化
• 集成电路设计
• 数字电路设计
• 验证
• 综合
• 形式验证
• 低功耗设计
• 芯片设计

探索性数据分析（EDA）的实践指南 本书并非关于“EDA工程方法学”的概述，而是深入探讨数据驱动决策中探索性数据分析（EDA）的实际操作、技术应用与思维模式的一本实用手册。它旨在为数据分析师、数据科学家以及任何需要从原始数据中提取洞察力的专业人士，提供一套系统、可操作的分析框架和工具集。 全书的核心理念是：真正的洞察源于审慎的提问和细致的观察，而不仅仅是复杂的模型。 第一部分：奠定基础——理解数据与工具的选择 本部分首先确立了进行有效EDA的先决条件。我们不再讨论“为什么要做EDA”，而是直接进入“如何高效地开展EDA”。 第一章：数据画像的建立与预处理的艺术 本章强调，数据准备阶段的质量直接决定了后续分析的深度。我们详细拆解了数据导入后的初步检查流程，包括： 元数据解读与数据字典的重构： 如何快速理解字段含义、数据类型和业务约束，并构建一套便于协作和维护的内部数据文档。 缺失值管理的策略性选择： 探讨了不同类型缺失值（随机缺失、系统性缺失）背后的业务含义，并对比了删除、插补（均值、中位数、热忱编码、基于模型预测的插补）在不同场景下的优缺点及实施细节。特别关注了时间序列数据中的缺失处理。 异常值识别与处理的哲学： 区分统计学上的离群点与业务逻辑上的异常值。介绍基于箱线图、Z分数、IQR方法的同时，重点讲解了使用隔离森林（Isolation Forest）和局部异常因子（LOF）等无监督学习方法进行高维数据下的异常点挖掘。讨论了在不损失关键信息的前提下，如何温和地“修正”或“标记”异常值。 数据类型转换与特征编码实践： 详细介绍了类别变量编码（One-Hot, Target Encoding, Binary Encoding）在模型性能和维度爆炸之间的权衡。对于日期和时间数据，则提供了一套将时间戳转化为有意义特征（如：工作日/周末、季节、小时段）的实用技巧。 第二章：基础统计描述的深度挖掘 本章超越了简单的均值、标准差报告，专注于使用统计量来揭示数据的潜在结构。 分布形态的量化与可视化： 深入剖析偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布的影响，并展示如何使用Log转换、Box-Cox转换来近似正态分布。 集中趋势与离散程度的多元视角： 结合分位数图（Q-Q Plot）和百分位数报告，分析数据集中在哪些区间，以及数据波动性如何受业务周期影响。 相关性分析的陷阱与进阶： 探讨皮尔逊相关系数的局限性，引入斯皮尔曼等级相关和肯德尔 $ au$ 来处理非线性或非正态分布数据间的关系。特别强调了多重共线性的识别及其对回归模型稳定性的影响。 第二部分：可视化驱动的洞察——从单变量到多变量分析 本部分是全书的实操核心，专注于如何通过精心设计的图表，引导观察者发现数据中的故事。 第三章：单变量分析的艺术：一图胜千言 本章聚焦于理解单个变量的特征，确保每个维度都被充分探索。 数值型变量： 深入讲解直方图的“箱宽”选择对分布观察的影响，散点图矩阵的初步应用。 类别型变量： 不仅仅是条形图，而是强调如何使用帕累托图（Pareto Chart）来识别“关键的少数”类别，以及如何通过堆叠条形图来观察不同子类别的频率分布。 时间序列数据的初步探索： 介绍如何使用简单的折线图配合移动平均和平滑技术，快速识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Noise）。 第四章：双变量与多变量关系的解构 本章侧重于变量间的相互作用，这是发现因果线索的关键步骤。 连续变量对： 除了基础散点图，详细介绍了使用二维直方图（Heatmap）和核密度估计图（KDE Plot）来处理高密度重叠数据。 分类与连续变量的交互： 侧重于箱线图（Box Plots）和提琴图（Violin Plots）的对比应用，展示它们如何清晰地揭示不同组别之间分布的异同，并引入小提琴图的变体——使用中位数和IQR标记的增强型小提琴图。 多变量的降维可视化： 探讨如何使用散点图矩阵（Pair Plots）结合Hue/Size/Style映射，在二维空间中同时展示3到5个变量的信息。介绍主成分分析（PCA）和t-SNE的降维结果在二维散点图上的应用，用于观察高维数据的聚类结构。 第三部分：特定场景下的深度探索与报告 本部分针对实际工作中最常见的数据类型和分析任务，提供定制化的EDA流程。 第五章：时间序列数据的专业化探索 本章针对金融、运营和传感器数据等领域，提供专业的序列分析方法。 平稳性检验与分解： 详细讲解ADF检验和KPSS检验的实际操作与结果解读，并使用季节性分解（STL Decomposition）将序列拆解为趋势、季节和残差三个部分，对每一部分进行独立分析。 自相关与偏自相关分析（ACF/PACF）： 深入解释ACF和PACF图形的解读，它们如何帮助我们初步判断序列的依赖结构（如AR, MA过程的阶数）。 滞后分析与滚动窗口统计： 介绍如何使用滚动均值、滚动方差来观察时间依赖性的变化，以及如何通过滞后特征（Lagged Features）进行EDA。 第六章：文本数据的初步探索（文本EDA） 本章聚焦于非结构化文本数据的预处理和描述性分析。 词频与N-gram分析： 使用词云图（Word Clouds）的局限性分析，转而重点介绍基于频率的词汇表构建，以及双词（Bi-gram）和三词（Tri-gram）的共现分析。 停用词与词干提取/词形还原的影响： 展示在EDA阶段如何通过去除停用词和标准化词形，使频率统计结果更具业务意义。 文档长度与情感倾向的初步分布： 通过可视化文档长度分布和使用基础的情感词典进行初步情感打分，探查文本数据的整体倾向性。 第七章：洞察的提炼与交互式报告 本章是EDA的收尾，强调如何将发现转化为可被决策者理解的叙事。 交互式探索的优势： 介绍使用Plotly, Bokeh等工具创建可缩放、可过滤的交互式图表，允许业务用户自行深入挖掘数据。 叙事驱动的可视化流程： 讲解如何构建一个“问题-发现-结论”的叙事链条。强调“故事板”的构建，即如何组织图表顺序，确保逻辑连贯。 可重复性的工程实践： 探讨如何将EDA步骤脚本化、模块化，确保分析过程的可追溯性和未来数据的快速重复验证能力。 本书的每一章都辅以大量的Python（Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly）代码示例和真实的行业案例，旨在让读者在动手实践中掌握EDA的精髓，真正成为数据的“侦探”。

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