数据分析用MATLAB

探索、建模和可视化数据

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工程师和科学家使用MATLAB®组织、清理和分析来自不同领域的复杂数据集，如气候学、预测维护、医学研究和金融。MATLAB提供：

  • 为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
  • 交互式和高度可定制的数据可视化
  • 帮助交互式数据清理、准备和代码生成的应用程序和Live Editor任务
  • 数以千计的预建函数用于统计分析、机器学习和信号处理
  • 广泛且专业的书面文档
  • 通过简单的代码更改和额外的硬件加快了性能
  • 扩展了对大数据的分析，无需进行重大代码更改
  • 自动将分析打包到可自由分发的软件组件或嵌入式源代码中，无需手动重新编码算法
  • 根据您的分析自动生成的可共享报告

组织和浏览数据

使用为表格数据、时间序列数据、类别数据和文本数据设计的数据类型来组织数据。使用MATLAB语言编写基于各种领域数千种算法的程序。交互式定制可视化效果，然后自动生成MATLAB代码，用新数据再现它们。

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如何在MATLAB中进行数据清理

用更少的代码分析和清理数据

MATLAB Live Editor任务和应用程序允许您交互执行迭代任务，例如清理数据、训练机器学习模型或标记数据。然后，这些任务和应用程序生成所需的MATLAB代码，以编程方式重现您交互完成的工作。

使用预先构建的函数系列来识别和清除传感器漂移、信号异常值、缺失数据和噪声。通过连接表和同步时间序列数据来合并单独的数据集。实时编辑器任务允许您在实时脚本中以交互方式解决这些问题，并为您生成代码。这个Data Cleaner应用程序有助于识别数据问题，并反复配置和应用多种清理方法来清理时间序列数据。

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轻松放大分析

使用帕尔夫循环和多处理器硬件加速并行分析，几乎不需要更改代码。创建gpuarrays公司利用GPU加速实现适当的算法。使用高数组处理内存外数据集，这会在整个数据分析工作流中过载数百个函数来操作内存外数据。
MATLAB运行中的高阵列

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从Live Editor导出的Word文档

分享您的结果

将分析打包在可自由共享的软件组件中，如可执行文件、C/C++库、。NET程序集，Java®库和Python®包。自动将MATLAB代码转换为C和C++代码，以便部署到嵌入式目标。使用MATLAB Live Editor记录您的工作，并将结果导出为PDF格式的报告，Microsoft®Word、乳胶和HTML。

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