MATLAB数据分析实战指南：从数据中挖掘价值，助力决策

# 1. MATLAB数据分析基础**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，广泛用于数据分析。本章将介绍MATLAB数据分析的基础知识，包括：

- **MATLAB数据类型：**了解MATLAB中不同数据类型，如标量、向量、矩阵和结构体。
- **数据操作：**掌握MATLAB中用于数据创建、访问和操作的基本函数，如创建数组、索引元素和执行算术运算。
- **文件处理：**学习如何使用MATLAB从文件导入和导出数据，包括文本文件、CSV文件和MAT文件。

# 2. 数据处理与预处理**

**2.1 数据导入与导出**

**2.1.1 从文件导入数据**

MATLAB提供了多种从文件导入数据的方法，包括：

- `importdata` 函数：用于从文本文件、CSV文件和MAT文件导入数据。
- `xlsread` 函数：用于从Excel文件导入数据。
- `load` 函数：用于从MAT文件导入数据。

**代码块：**

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

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

% 从MAT文件导入数据
data = load('data.mat');

**逻辑分析：**

* `importdata` 函数接受文件路径作为输入，并返回一个结构体，其中包含数据。
* `xlsread` 函数接受Excel文件路径和工作表名称作为输入，并返回一个矩阵，其中包含数据。
* `load` 函数接受MAT文件路径作为输入，并返回一个结构体，其中包含数据。

**2.1.2 从数据库导入数据**

MATLAB可以通过JDBC或ODBC连接到数据库并导入数据。

**代码块：**

% 使用JDBC连接到数据库
conn = database('my_database', 'username', 'password');

% 从数据库导入数据
data = fetch(conn, 'SELECT * FROM my_table');

% 关闭数据库连接
close(conn);

**逻辑分析：**

* `database` 函数用于建立与数据库的连接。
* `fetch` 函数用于从数据库中提取数据。
* `close` 函数用于关闭数据库连接。

**2.2 数据清理与转换**

**2.2.1 处理缺失值**

缺失值是数据集中常见的挑战。MATLAB提供了多种处理缺失值的方法，包括：

- 删除缺失值的行或列。
- 用均值、中位数或众数填充缺失值。
- 使用插值方法估计缺失值。

**代码块：**

% 删除缺失值的行
data = data(all(~isnan(data), 2), :);

% 用均值填充缺失值
data(isnan(data)) = mean(data);

% 使用线性插值估计缺失值
data = fillmissing(data, 'linear');

**逻辑分析：**

* `all(~isnan(data), 2)` 函数返回一个逻辑矩阵，其中`True`表示该行没有缺失值。
* `mean(data)` 函数计