MATLAB 2016b 数据分析实战：从数据处理到可视化，掌握数据奥秘

# 1. MATLAB 基础与数据导入**

MATLAB 是一种强大的技术计算语言，广泛用于数据分析、可视化和建模。本节将介绍 MATLAB 的基础知识，并指导你将数据导入 MATLAB 环境进行分析。

**1.1 MATLAB 环境**

MATLAB 界面主要由命令窗口、编辑器和工作区组成。命令窗口用于输入命令和执行脚本，编辑器用于编写和修改代码，工作区则显示变量和数据。

**1.2 数据导入**

将数据导入 MATLAB 有多种方法：

* **导入文本文件：**`importdata` 函数可从 CSV、TXT 等文本文件中导入数据。
* **导入电子表格：**`xlsread` 函数可从 Excel 文件中导入数据。
* **导入数据库：**`database` 工具箱可连接到数据库并导入数据。

# 2. 数据预处理与探索性分析

### 2.1 数据清洗与转换

数据预处理是数据分析中的关键步骤，它涉及清理和转换数据以使其适合分析。

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据分析中的常见问题。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少且对分析影响不大，则可以将其删除。
- **插补缺失值：**使用其他数据点估计缺失值。常用的插补方法包括均值插补、中位数插补和线性插补。
- **创建虚拟变量：**对于分类变量，可以创建虚拟变量来表示缺失值。

% 删除缺失值
data = data(~isnan(data.age), :);

% 均值插补
data.age = fillmissing(data.age, 'mean');

% 中位数插补
data.age = fillmissing(data.age, 'median');

% 线性插补
data.age = fillmissing(data.age, 'linear');

% 创建虚拟变量
data.age_missing = isnan(data.age);

#### 2.1.2 数据类型转换

数据类型转换涉及将数据从一种类型转换为另一种类型。这对于确保数据以适当的格式进行分析非常重要。

% 将字符串转换为数字
data.age = str2double(data.age);

% 将数字转换为字符串
data.name = num2str(data.id);

% 将日期转换为数字
data.date = datenum(data.date);

### 2.2 数据探索与可视化

数据探索和可视化是了解数据分布和识别模式的重要步骤。

#### 2.2.1 描述性统计分析

描述性统计分析提供有关数据分布的汇总信息，包括：

- **均值：**数据的平均值。
- **中位数：**数据的中间值。
- **标准差：**数据分散程度的度量。
- **极值：**数据中的最大值和最小值。

% 计算描述性统计
stats = summary(data);

#### 2.2.2 数据分布可视化

数据分布可视化可以帮助识别数据中的模式和异常值。常用的可视化方法包括：

- **直方图：**显示数据分布的频率分布。
- **箱线图：**显示数据的中心趋势、四分位数和极值。
- **散点图：**显示两个变量之间的关系。

% 创建直方图
histogram(data.age);

% 创建箱线图
boxplot(data.age);

% 创建散点图
scatter(data.age, data.income);

# 3. 数据建模与机器学习

### 3.1 线性回归与分类

#### 3.1.1 线性回归模型

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值的目标变量。它基于以下假设：