MATLAB2014数据分析实战：揭秘数据处理和可视化的奥秘

# 1. MATLAB数据分析基础**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，广泛应用于数据分析领域。本章将介绍MATLAB数据分析的基础知识，包括数据类型、数据结构、基本运算和函数。

**1.1 数据类型**

MATLAB支持多种数据类型，包括数值型（整数、浮点数）、字符型、逻辑型和单元格数组。了解不同数据类型的特性对于有效地处理和分析数据至关重要。

**1.2 数据结构**

MATLAB提供各种数据结构来组织和存储数据，包括数组、矩阵、结构体和表。理解这些结构的差异对于选择最适合特定任务的数据结构非常重要。

# 2. 数据处理与预处理

数据处理与预处理是数据分析中的关键步骤，它可以确保数据的质量和一致性，从而为后续的分析和建模奠定坚实的基础。本章节将详细介绍数据导入、导出、清洗、转换、探索和可视化等数据处理与预处理技术。

### 2.1 数据导入与导出

#### 2.1.1 文件读取与写入

MATLAB提供了丰富的函数来读取和写入各种文件格式，包括文本文件、CSV文件、Excel文件和二进制文件。

**读取文本文件**

data = importdata('data.txt');

**写入文本文件**

dlmwrite('data.txt', data, 'delimiter', '\t');

**读取CSV文件**

data = csvread('data.csv');

**写入CSV文件**

csvwrite('data.csv', data);

**读取Excel文件**

data = xlsread('data.xlsx');

**写入Excel文件**

xlswrite('data.xlsx', data);

**读取二进制文件**

fid = fopen('data.bin', 'rb');
data = fread(fid, inf, 'double');
fclose(fid);

**写入二进制文件**

fid = fopen('data.bin', 'wb');
fwrite(fid, data, 'double');
fclose(fid);

### 2.1.2 数据库连接与数据获取

MATLAB可以通过JDBC或ODBC连接到数据库，并执行SQL查询来获取数据。

**连接到数据库**

conn = database('mydatabase', 'username', 'password');

**执行SQL查询**

data = fetch(conn, 'SELECT * FROM mytable');

**关闭数据库连接**

close(conn);

### 2.2 数据清洗与转换

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值是数据分析中常见的问题。MATLAB提供了多种方法来处理缺失值，包括删除、插补和估算。

**删除缺失值**

data = data(all(~isnan(data), 2), :);

**插补缺失值**

data = fillmissing(data, 'linear');

**估算缺失值**

data = impute(data, 'knn');

#### 2.2.2 数据类型转换

MATLAB支持多种数据类型，包括数值、字符、逻辑和日期时间。数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。

data = double(data);
data = char(data);
data = logical