MATLAB求平均值实战案例：数据分析与可视化，直观呈现数据洞察

# 1. MATLAB基础理论**

MATLAB（矩阵实验室）是一种用于技术计算的高级编程语言和交互式环境。它广泛应用于工程、科学、金融和数据分析等领域。本章将介绍MATLAB的基础理论，包括：

- **MATLAB简介：**概述MATLAB的历史、特点和应用领域。
- **MATLAB数据类型：**介绍MATLAB中各种数据类型，包括标量、向量、矩阵和结构体。
- **MATLAB操作符：**涵盖算术、逻辑和关系操作符，以及用于矩阵和向量操作的特殊操作符。
- **MATLAB控制流：**讨论条件语句（if-else）、循环（for、while）和函数的使用。
- **MATLAB函数：**介绍MATLAB内置函数和用户自定义函数，以及函数调用的语法和参数传递。

# 2. MATLAB数据分析实战

### 2.1 数据导入与预处理

#### 2.1.1 数据文件读取

MATLAB提供了多种方法来读取不同格式的数据文件，包括：

- `importdata()`：用于读取文本文件、CSV文件和Excel文件。
- `readtable()`：用于读取表格数据，如CSV文件和Excel文件。
- `xlsread()`：用于读取Excel文件。
- `load()`：用于读取MAT文件，这是MATLAB自己的二进制数据格式。

**示例代码：**

% 读取CSV文件
data = importdata('data.csv');

% 读取Excel文件
data = readtable('data.xlsx');

% 读取MAT文件
load('data.mat');

**参数说明：**

- `'data.csv'`：CSV文件路径。
- `'data.xlsx'`：Excel文件路径。
- `'data.mat'`：MAT文件路径。

**逻辑分析：**

`importdata()`函数将CSV文件中的数据加载到一个结构体变量中，其中包含`data`和`textdata`字段。`readtable()`函数将数据加载到一个表格变量中，该变量具有列名和数据类型。`xlsread()`函数将Excel文件中的数据加载到一个矩阵中。`load()`函数将MAT文件中的数据加载到工作空间中。

#### 2.1.2 数据清洗与转换

在数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和转换，以处理缺失值、异常值和不一致性。

**处理缺失值：**

- `ismissing()`：检查数据中的缺失值。
- `isnan()`：检查数据中的NaN值。
- `isinf()`：检查数据中的无穷大值。

**示例代码：**

% 查找缺失值
missing_values = ismissing(data);

% 移除缺失值
data = data(~missing_values, :);

**参数说明：**

- `data`：要检查的数据。

**逻辑分析：**

`ismissing()`函数返回一个布尔矩阵，其中`true`表示缺失值。`isnan()`和`isinf()`函数返回布尔矩阵，其中`true`表示