MATLAB数据分析中的数据清洗：处理缺失值和异常值，为数据分析奠定坚实基础

# 1. 数据清洗概述**

数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步，它涉及识别和处理数据中的错误、缺失值和异常值。数据清洗的目的是提高数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。

数据清洗涉及以下主要步骤：

- **数据探索：**了解数据的结构、分布和潜在问题。
- **数据预处理：**对数据进行转换、标准化和归一化，使其适合分析。
- **数据清洗：**识别和处理缺失值、异常值和错误。
- **数据验证：**评估数据清洗过程的有效性，确保数据质量符合分析要求。

# 2. 缺失值处理

### 2.1 缺失值检测方法

#### 2.1.1 统计方法

* **计数法：**统计缺失值的数量和比例。
* **频率表：**创建变量缺失值分布的频率表。
* **相关性分析：**检查缺失值与其他变量之间的相关性，以识别潜在的模式。

#### 2.1.2 图形化方法

* **热力图：**可视化数据集中缺失值的分布。
* **散点图：**绘制变量之间的散点图，并检查是否有缺失值聚集的区域。
* **箱线图：**显示变量的分布，并突出显示缺失值的位置。

### 2.2 缺失值填充策略

#### 2.2.1 均值填充

data.age = fillmissing(data.age, 'mean');

* 计算变量的平均值，并用平均值填充缺失值。
* 适用于缺失值数量较少且分布均匀的情况。

#### 2.2.2 中位数填充

data.age = fillmissing(data.age, 'median');

* 计算变量的中位数，并用中位数填充缺失值。
* 适用于缺失值数量较多或分布不均匀的情况。

#### 2.2.3 插值填充

data.age = fillmissing(data.age, 'linear');

* 根据相邻非缺失值的线性关系插值缺失值。
* 适用于缺失值数量较少且分布规律的情况。

### 2.2.4 其他填充策略

* **模式填充：**用变量中出现次数最多的值填充缺失值。
* **随机填充：**从变量的非缺失值中随机选择一个值填充缺失值。
* **K近邻填充：**使用K个最接近的非缺失值来预测缺失值。

### 2.2.5 缺失值填充策略选择

选择缺失值填充策略时，需要考虑