MATLAB数据分析全攻略：掌握数据分析的利器与技巧

# 1. MATLAB基础

MATLAB（矩阵实验室）是一种强大的技术计算语言，广泛应用于科学、工程和数据分析领域。本节将介绍MATLAB的基础知识，为后续章节的数据分析奠定基础。

MATLAB是一种交互式语言，允许用户在命令行窗口中输入命令并获得即时反馈。它使用矩阵作为基本数据结构，这使其在处理大型数据集时非常高效。MATLAB提供了一系列内置函数和工具箱，用于数据处理、可视化、统计分析和机器学习。

MATLAB的语法简洁易懂，类似于数学符号。例如，以下代码计算两个向量的和：

>> a = [1, 2, 3];
>> b = [4, 5, 6];
>> c = a + b;
>> disp(c)

输出：
5     7     9

# 2. 数据处理与可视化

### 2.1 数据导入与预处理

#### 2.1.1 数据读取和转换

MATLAB 提供了多种方法来导入数据，包括：

data = importdata('data.csv'); % 从 CSV 文件导入数据
data = readtable('data.xlsx'); % 从 Excel 文件导入数据
data = load('data.mat'); % 从 MAT 文件导入数据

导入数据后，可能需要进行转换以使其适合分析。这可能包括：

* **数据类型转换：**将数据从一种类型转换为另一种类型，例如将字符串转换为数字。

data.Age = str2double(data.Age); % 将 Age 列中的字符串转换为数字

* **单位转换：**将数据从一种单位转换为另一种单位，例如将英寸转换为厘米。

data.Height = data.Height * 2.54; % 将 Height 列中的英寸转换为厘米

#### 2.1.2 数据清洗和缺失值处理

数据清洗涉及识别和处理数据中的错误和不一致之处。这可能包括：

* **删除异常值：**识别并删除明显不同于其他数据的异常值。

data = data(data.Height < 250); % 删除 Height 列中大于 250 的异常值

* **处理缺失值：**处理缺少数据的条目。这可以通过删除这些条目或使用插值技术来估计缺失值。

data = data.dropna(); % 删除包含缺失值的条目
data.Age = data.Age.fillna(data.Age.mean()); % 使用平均值填充 Age 列中的缺失值

### 2.2 数据可视化

数据可视化是将数据以图形方式呈现的过程，以便于理解和分析。MATLAB 提供了多种可视化工具，包括：

#### 2.2.1 基本图形绘制

* **折线图：**用于显示数据随时间或其他变量的变化。

plot(data.Time, data.Value); % 绘制 Time 和 Value 列之间的折线图

* **条形图：**用于比较不同类别或组的数据。

bar(data.Category, data.Count); % 绘制 Category 和 Count 列之间的条形图

* **散点图：**用于显示两个变量之间的关系。

scatter(data.X, data.Y); % 绘制 X 和 Y 列之间的散点图

#### 2.2.2 高级可视化技术

* **热力图：**用于显示数据矩阵中值的大小和分布。

heatmap(data); % 绘制数据矩阵的热力图

* **3D 散点图：**用于显示三个变量之间的关系。

scatter3(data.X, data.Y, data.Z); % 绘制 X、Y 和 Z 列之间的 3D 散点图

* **交互式可视化：**允许用户与可视化进行交互，例如缩