Matlab导入Excel实现90天滚动标准偏差计算

在本部分中，我们将深入探讨如何使用Matlab处理和分析数据，特别是关于90天滚动标准偏差的计算。本资源摘要将涵盖Matlab导入Excel数据的代码及其用途、与大数据分析相关的技术关键字以及Matlab在数据分析中的作用。 首先，Matlab是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级技术计算语言和交互式环境。它广泛应用于工程、科学、教育和数学等多个领域。在本资源中，Matlab被用于导入Excel文件并进行数据分析，具体为计算90天滚动窗口的标准偏差。90天滚动标准偏差是一种统计技术，用于衡量在90天内数据点的波动性或分散程度。这在金融、天气预报、产品质量控制等多个领域非常有用，能够帮助分析和预测长期趋势。 标题中的代码 "utl_standard_deviation_of_90_day_rolling_standard_deviations" 指代的是Matlab代码片段，旨在计算时间序列数据90天滚动窗口的标准偏差。在描述中提到的关键字包括：SAS、SQL、Python、R、Java、Javascript等，这些都代表了与大数据分析相关的技术或工具。SAS和SQL常用于数据库管理和数据分析；Python和R是数据分析和人工智能领域中流行的编程语言；Java和Javascript则在软件开发中广泛应用。WPS和MS Access是办公软件，也支持数据处理。JSON是常用的数据交换格式。自然语言处理（NLP）、机器学习、图形映射、igraph等则是人工智能领域的子学科。 描述中提到了多种大数据分析工具，包括但不限于： - Oracle：一种流行的数据库管理系统； - Teradata：一种高级数据仓库和分析平台； - MySQL：一个流行的开源数据库系统； - Spark：用于大规模数据处理和分析的开源引擎。 此外，还涉及了一些特定的编程术语和概念，例如：DOSUBL、DOW循环等，这些是SAS编程语言中用于循环执行子程序和循环操作的语句。SAS社区指的是围绕SAS软件的用户和开发者的社区，stackoverflow是一个著名的程序员问答网站，用户可以在这里提问和解答编程相关的问题。 描述中还提到了大数据的体量问题，比如“10 million readings is a tiny amount of data”和“Are you sure you did not mean 100 billion (big data)?”，这说明在处理大数据时，数据量级的差异会导致不同的处理和分析挑战。 最后，提到了基准测试（Benchmark）的执行时间，即计算90天滚动标准偏差所需的时间，这表明在大数据环境下，算法的效率至关重要。 文件名称列表中的“utl_standard_deviation_of_90_day_rolling_standard_deviations-master”表明这是该项目的主版本，表明该资源可能包含原始代码、文档说明以及可能的测试结果。 在实际应用中，Matlab的importdata函数可用于从Excel文件中读取数据，然后可以使用特定的算法来计算90天滚动标准偏差。这段代码对于金融分析、市场预测和风险管理等领域的专业人员来说可能是一个非常有价值的工具。通过对历史数据进行分析，用户可以更好地理解数据在长期趋势中的波动，并据此做出更加明智的决策。