MATLAB数据分析实战：挖掘数据价值，洞察商业奥秘

# 1. MATLAB数据分析基础

MATLAB 是一款强大的数据分析和科学计算工具，在各个行业中广泛应用。本章将介绍 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、矩阵和单元格数组，以及如何创建和操作这些数据。
- **数据输入和输出：** 掌握从文件、数据库和 Web 服务导入数据的技术，以及如何将数据导出到各种格式。
- **基本数学运算：** 探索 MATLAB 中的数学运算符和函数，用于执行算术、逻辑和三角运算，以及矩阵和向量操作。

# 2. 数据预处理和探索

### 2.1 数据导入和清理

#### 2.1.1 文件读取和数据格式转换

MATLAB提供了多种文件读取函数，可用于从各种文件格式中导入数据，如 CSV、Excel、文本文件等。

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

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

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

导入数据后，可能需要进行数据格式转换，以确保数据与后续分析兼容。例如，将文本数据转换为数值数据，或将日期时间数据转换为 MATLAB 日期时间格式。

% 将文本数据转换为数值数据
data = str2double(data);

% 将日期时间数据转换为 MATLAB 日期时间格式
data = datetime(data, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');

#### 2.1.2 缺失值处理和异常值检测

缺失值和异常值会影响数据分析的准确性。因此，在进行数据预处理时，需要对缺失值进行处理，并检测和处理异常值。

**缺失值处理**

* **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，且不影响分析结果，可直接删除缺失值。
* **插补缺失值：**如果缺失值数量较多，可使用插补方法估算缺失值，如均值插补、中位数插补等。

**异常值检测**

* **箱线图：**箱线图可以帮助识别异常值，异常值通常位于箱线图之外。
* **标准差：**异常值通常偏离平均值较远，可使用标准差来检测异常值。

% 使用箱线图检测异常值
boxplot(data);

% 使用标准差检测异常值
threshold = mean(data) + 3 * std(data);
outliers = data > threshold;

### 2.2 数据可视化

#### 2.2.1 常用图表类型和绘制方法

MATLAB提供了丰富的图表类型，可用于可视化数据，如折线图、柱状图、散点图、饼图等。

% 绘制折线图
plot(x, y);

% 绘制柱状图
bar(x, y);

% 绘制散点图
scatter(x, y);

% 绘制饼图
pie(y);

#### 2.2.2 交互式可视化和探索性数据分析

MATLAB支持交互式可视化，允许用户与图表进行交互，如缩放、平移、旋转等。这有助于探索性数据分析，发现数据中的模式和异常。

% 创建交互式折线图
figure;
plot(x, y);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('折线图');
grid on;

% 启用交互式缩放
zoom on;

通过交互式可视化和探索性数据分析，可以深入了解数据，发现隐藏的见解和规律。

# 3. 统计建模和机器学习

### 3.1 回归分析

回归分析是一种统计建模技术，用于研究自变量和因变量之