数据可视化实战：用MATLAB 7.0将数据变洞察力

# 1. 数据可视化的基础与原理

数据可视化是一种将数据转化为图形或图像的表示方式，它可以帮助我们快速直观地理解和分析数据。数据可视化的基本原理是将数据映射到视觉元素，如颜色、形状、大小和位置，从而揭示数据的模式、趋势和异常值。

数据可视化的主要目的是通过视觉表示来传达信息，让复杂的数据变得易于理解和解释。它可以帮助我们识别数据中的关键特征，发现隐藏的模式，并做出明智的决策。数据可视化在各个领域都有广泛的应用，包括科学研究、商业决策、金融分析和医疗诊断。

# 2. MATLAB 7.0 数据可视化工具箱

### 2.1 图形绘制的基本函数

#### 2.1.1 plot、stem、bar 等函数

**plot 函数**

plot 函数用于绘制二维线形图。其基本语法如下：

plot(x, y)

其中：

* x：横坐标数据
* y：纵坐标数据

**stem 函数**

stem 函数用于绘制阶梯图。其基本语法如下：

stem(x, y)

其中：

* x：横坐标数据
* y：纵坐标数据

**bar 函数**

bar 函数用于绘制条形图。其基本语法如下：

bar(x, y)

其中：

* x：条形图的中心位置
* y：条形图的高度

#### 2.1.2 图形属性的设置

MATLAB 提供了丰富的图形属性，可以对图形的各个方面进行自定义。常用的图形属性包括：

* **颜色：** 'Color'
* **线宽：** 'LineWidth'
* **标记：** 'Marker'
* **标记大小：** 'MarkerSize'
* **标题：** '

# 3. 数据预处理与探索性分析

### 3.1 数据预处理技术

数据预处理是数据分析过程中的重要环节，其目的是将原始数据转换为适合分析和建模的格式。MATLAB 7.0 提供了丰富的函数库，用于执行各种数据预处理任务。

#### 3.1.1 数据清洗和转换

数据清洗是指识别和处理原始数据中的错误、缺失值和异常值。MATLAB 7.0 中常用的数据清洗函数包括：

- `isnan()`: 检测缺失值
- `isinf()`: 检测无穷大值
- `find()` 和 `replace()`：查找和替换异常值
- `fillmissing()`: 填充缺失值

数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式。MATLAB 7.0 中常用的数据转换函数包括：

- `cast()`: 更改数据类型
- `reshape()`: 更改数据形状
- `sort()` 和 `sortrows()`: 对数据进行排序
- `unique()` 和 `setdiff()`: 去除重复值和求差集

#### 3.1.2 数据归一化和标准化

数据归一化和标准化是将数据缩放或转换到特定范围或分布的过程。这有助于提高数据分析和建模的准确性。

- **归一化**将数据缩放至 [0, 1] 范围。MATLAB 7.0 中的 `normalize()` 函数可用于归一化数据。
- **标准化**将数据转换到均值为 0、标准差为 1 的分布。MATLAB 7.0 中的 `zscore()` 函数可用于标准化数据。

### 3.2 探索性数据分析

探索性数据分析 (EDA) 是一系列技术，用于了解数据的分布、模式和异常值。EDA 的目的是生成关于数据的重要见解，并为进一步的分析和建模提供指导。

#### 3.2.1 统计描述和图形化显示

统计描述提供了数据的基本特征，如均值、中位数、标准差和极值。MATLAB 7.0 中常用的统计描述函数包括：

- `mean()`、`median()`、`std()` 和 `max()`
- `min()`、`r