MATLAB数据分析实战：从基础到进阶，掌握数据分析核心技能

# 1. MATLAB基础

MATLAB（矩阵实验室）是一种强大的技术计算语言，广泛用于数据分析、建模和可视化。本章将介绍MATLAB的基础知识，包括：

- **MATLAB环境：**概述MATLAB工作区、编辑器和命令窗口。
- **数据类型：**介绍MATLAB支持的不同数据类型，如标量、向量、矩阵和结构体。
- **运算符和函数：**介绍MATLAB中常用的算术、逻辑和比较运算符，以及内置函数，如求和、求平均值和求解方程。

# 2. 数据处理与可视化**

**2.1 数据导入与预处理**

**2.1.1 数据读取与格式转换**

MATLAB提供多种函数来读取不同格式的数据，包括文本文件、电子表格、数据库等。常用的函数包括：

% 读取文本文件
data = importdata('data.txt');

% 读取电子表格文件
data = xlsread('data.xlsx');

% 读取数据库表
conn = database('mydb', 'user', 'password');
data = fetch(conn, 'SELECT * FROM mytable');

读取数据后，可能需要转换数据格式以满足后续分析需求。MATLAB支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和结构体。可以使用函数`cast`或`num2str`进行数据类型转换。

% 将字符数据转换为数值数据
data_num = str2num(data_char);

% 将数值数据转换为字符数据
data_char = num2str(data_num);

**2.1.2 数据清洗与缺失值处理**

数据清洗是数据分析的重要步骤，涉及识别和处理数据中的错误、异常和缺失值。MATLAB提供多种函数来执行数据清洗任务，包括：

% 查找缺失值
missing_idx = isnan(data);

% 删除缺失值
data_clean = data(~missing_idx);

% 填充缺失值
data_filled = fillmissing(data, 'linear');

**2.2 数据可视化**

**2.2.1 基本图表类型与绘制**

MATLAB提供丰富的图表类型来可视化数据，包括折线图、条形图、饼图、散点图等。可以使用函数`plot`、`bar`、`pie`、`scatter`等进行图表绘制。

% 绘制折线图
plot(x, y);

% 绘制条形图
bar(x, y);

% 绘制饼图
pie(y);

% 绘制散点图
scatter(x, y);

**2.2.2 高级可视化技术与交互**

MATLAB支持高级可视化技术，如3D可视化、交互式图表和自定义颜色图。可以使用函数`scatter3`、`figure`、`colormap`等进行高级可视化。

% 绘制3D散点图
scatter3(x, y, z);

% 创建交互式图表
figure;
plot(x, y);
xlabel('X');
ylabel('Y');

% 自定义颜色图
colormap(jet);

# 3. 统计分析

统计分析是数据分析中的重要组成部分，它可以帮助我们了解数据的分布、趋势和关系。MATLAB提供了丰富的统计分析工具，可以满足各种数据分析需求。

### 3.1 描述性统计分析

描述性统计分析用于描述数据的分布和特征，包括集中趋势、离散趋势和假设检验。

#### 3.1.1 集中趋势与离散趋势度量

集中趋势度量描述了数据集中值的位置，包括均值、中位数和众数。离散趋势度量描述了数据分布的范围和变异性，包括标准差、方差和极差。

% 计算集中趋势度量
data = [1, 3, 5, 7, 9];
mean_value = mean(data);
median_value = median(data);
mode_value = mode(data);

% 计算离散趋势度量
std_dev = std(data);
variance = var(data);
range = max(data) - min(data);

#### 3.1.2 假设检验与置信区间

假设检验用于检验数据是否符合某个假设，而置信区间用于估计总体参数的范围。

% 进行假设检验
[h, p] = ttest(data); % 单样本t检验

% 计算置信区间
[lower, upper] = bootci(1000, @mean, data); % 自举法计算置信区间

### 3.2 推断性统计分析