MATLAB 数据分析宝典：探索和可视化数据的奥秘

# 1. MATLAB 数据分析基础**

MATLAB 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。本节将介绍 MATLAB 数据分析的基础知识，包括：

- **数据类型和结构：** 了解 MATLAB 中不同数据类型，如标量、向量、矩阵和结构体，以及如何操作和转换它们。
- **数据输入和输出：** 掌握从各种数据源（如文本文件、电子表格和数据库）导入和导出数据的技术。
- **数据操作和处理：** 探索 MATLAB 中用于数据清理、转换和操作的各种函数，包括缺失值处理、异常值检测和数据类型转换。

# 2. 数据探索与预处理

### 2.1 数据导入与读取

#### 2.1.1 不同数据源的数据导入

MATLAB 提供了多种函数来从不同数据源导入数据，包括：

- `importdata`：从文本文件、电子表格和数据库导入数据
- `xlsread`：从 Microsoft Excel 文件导入数据
- `csvread`：从逗号分隔值 (CSV) 文件导入数据
- `load`：从 MAT 文件导入数据（MATLAB 专有格式）

% 从文本文件导入数据
data = importdata('data.txt');

% 从 Excel 文件导入数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 从 CSV 文件导入数据
data = csvread('data.csv');

% 从 MAT 文件导入数据
load('data.mat');

#### 2.1.2 数据类型转换与处理

导入的数据可能具有不同的数据类型，如数字、字符和逻辑值。MATLAB 提供了函数来转换数据类型，包括：

- `double`：将数据转换为双精度浮点数
- `int32`：将数据转换为 32 位整数
- `char`：将数据转换为字符数组
- `logical`：将数据转换为逻辑值

% 将数据转换为双精度浮点数
data = double(data);

% 将数据转换为 32 位整数
data = int32(data);

% 将数据转换为字符数组
data = char(data);

% 将数据转换为逻辑值
data = logical(data);

### 2.2 数据清理与转换

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值是数据分析中的常见问题。MATLAB 提供了多种处理缺失值的方法，包括：

- `ismissing`：检测缺失值
- `isnan`：检测 NaN 值
- `mean`：用均值填充缺失值
- `median`：用中位数填充缺失值

% 检测缺失值
missing_values = ismissing(data);

% 检测 NaN 值
nan_values = isnan(data);

% 用均值填充缺失值
data(missing_values) = mean(data);

% 用中位数填充缺失值
data(missing_values) = median(data);

#### 2.2.2 异常值检测与处理

异常值是显著偏离数据其余部分的值。MATLAB 提供了检测和处理异常值的方法，包括：

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