MATLAB文本文件读取与数据分析：结合实战案例，探索数据分析新境界（数据分析实战指南）

# 1. MATLAB文本文件读取基础**

MATLAB中读取文本文件是一个常见的任务，它提供了多种函数来实现这一功能。最常用的函数是`textscan`和`fscanf`。

`textscan`函数用于从文本文件中读取数据，并将其解析为MATLAB变量。它支持各种数据格式，包括数字、字符串和日期。`fscanf`函数用于从文本文件中读取格式化数据，它允许指定特定的格式字符串来解析数据。

以下示例展示了如何使用`textscan`函数读取文本文件：

% 打开文本文件
fid = fopen('data.txt');

% 使用textscan读取数据
data = textscan(fid, '%s %f %d', 'Delimiter', ',');

% 关闭文本文件
fclose(fid);

% 提取数据
names = data{1};
ages = data{2};
scores = data{3};

# 2. 文本文件数据分析理论与实践

### 2.1 文本文件数据结构与格式

#### 2.1.1 不同类型文本文件的数据格式

文本文件的数据格式多种多样，常见的有：

- **分隔文本文件（Delimited Text File）：** 数据项之间用分隔符（如逗号、制表符）分隔。
- **固定宽度文本文件（Fixed-Width Text File）：** 数据项占据固定宽度的位置。
- **JSON（JavaScript Object Notation）：** 一种基于文本的数据交换格式，采用键值对形式组织数据。
- **XML（Extensible Markup Language）：** 一种用于标记电子文件的通用标记语言，具有层次化的结构。
- **CSV（Comma-Separated Values）：** 一种以逗号分隔值的文本文件格式，广泛用于数据交换。

#### 2.1.2 文本文件数据的读取与预处理

在分析文本文件数据之前，需要对其进行读取和预处理，包括：

- **读取数据：** 使用 MATLAB 的 `textscan` 函数读取文本文件，指定分隔符或宽度参数。
- **数据类型转换：** 根据数据格式将文本数据转换为数字或逻辑值。
- **缺失值处理：** 处理缺失值，如删除或用平均值填充。
- **异常值检测：** 识别并处理异常值，如极端值或异常数据点。

### 2.2 数据分析统计方法

#### 2.2.1 描述性统计

描述性统计用于描述数据的中心趋势、离散程度和分布特征，包括：

- **中心趋势：** 均值、中位数、众数
- **离散程度：** 标准差、方差、极差
- **分布特征：** 直方图、箱线图、正态分布检验

#### 2.2.2 推断性统计

推断性统计用于从样本数据推断总体特征，包括：

- **假设检验：** 检验假设是否成立，如 t 检验、方差分析
- **置信区间：** 估计总体参数的置信区间
- **回归分析：** 探索变量之间的关系，如线性回归、多元回归

**代码块：**

% 读取分隔文本文件
data = textscan('data.txt', '%s %f %d', 'Delimiter', ',');

% 数据类型转换
data{1} = categorical(data{1});  % 字符串转换为类别变量
data{2} = double(data{2});  % 字符串转换为数字
data{3} = logical(data{3});  % 字符串转换为逻辑值

% 缺失值处理
data{2}(data{2} == -999) = NaN;  % 将 -999 标记为缺失值

% 异常值检测
outliers = data{2} > 3 * std(data{2});  % 识别超过 3 倍标准差的异常值

**逻辑分析：**

* `textscan` 函数读取文本文件，并根据分隔符参数将数据解析为单元格数组。
* `categorical` 函数将字符串数据转换为类别变量。
* `double` 函数将字符串数据转换为数字。
* `logical` 函数将字符串数据转换为逻辑值。
* `isnan` 函数检查数据中是否存在缺失值。
* `std` 函数计算数据的标准差。
* `>` 运算符比较数据与标准差的 3 倍。

# 3. MATLAB文本文件数据分析实战案例

### 3.1 销售数据分析

#### 3.1.1 数据读取与预处理

**代码块：**

% 读取销售数据文件
data = readtable('sales_data.csv');

% 预处理数据：处理缺失值和异常值
data = fillmissing(data, 'co