MATLAB导入Excel数据并进行异常数据分析并可视化标注异常数据

步骤一：导入Excel数据

1. 打开MATLAB软件，并在当前工作目录下创建一个新的MATLAB脚本文件。

2. 使用MATLAB中的xlsread函数导入Excel文件数据，语法格式如下：

[data, text, raw] = xlsread('filename', 'sheet', 'range')

其中，filename为Excel文件名，sheet为要读取的工作表名称，range为要读取的数据范围。

示例代码如下：

[data, text, raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:D10');

这里读取了名为data.xlsx的Excel文件中的Sheet1工作表中A1到D10范围内的数据，并将其存储在data、text和raw三个变量中。

步骤二：进行异常数据分析

1. 对数据进行基本统计分析，例如计算均值、标准差、最大值、最小值等。

示例代码如下：

mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
max_data = max(data);
min_data = min(data);

2. 根据数据的分布情况，选择合适的异常值检测方法，例如基于正态分布的方法、基于箱线图的方法等。

示例代码如下：

% 基于正态分布的异常值检测
z_score = (data - mean_data) ./ std_data;
threshold = 3;
index = abs(z_score) > threshold;

% 基于箱线图的异常值检测
q1 = prctile(data, 25);
q3 = prctile(data, 75);
iqr = q3 - q1;
lower = q1 - 1.5*iqr;
upper = q3 + 1.5*iqr;
index = (data < lower) | (data > upper);

3. 标注异常数据

示例代码如下：

% 标注异常数据
x = 1:length(data);
y = data;
scatter(x(index), y(index), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r');

步骤三：可视化标注异常数据

1. 绘制原始数据的散点图。

示例代码如下：

scatter(x, y, 'filled');

2. 在散点图上标注异常数据。

示例代码如下：

scatter(x(index), y(index), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r');

3. 添加图例、坐标轴标签和标题等。

示例代码如下：

legend('Data', 'Outliers');
xlabel('Index');
ylabel('Value');
title('Outlier Detection');

完整代码示例：

[data, text, raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:D10');

mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
max_data = max(data);
min_data = min(data);

z_score = (data - mean_data) ./ std_data;
threshold = 3;
index = abs(z_score) > threshold;

q1 = prctile(data, 25);
q3 = prctile(data, 75);
iqr = q3 - q1;
lower = q1 - 1.5*iqr;
upper = q3 + 1.5*iqr;
index = (data < lower) | (data > upper);

x = 1:length(data);
y = data;
scatter(x, y, 'filled');
hold on;
scatter(x(index), y(index), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r');
hold off;

legend('Data', 'Outliers');
xlabel('Index');
ylabel('Value');
title('Outlier Detection');