数据分析-matlab入门-用电分析和音频频率分析0 序1、matlab2、数据分析1、入门实战1-用电分析1.1 用电量分析1.1.1 实操1.1.2 据图分析2 、入门实战2-音频频率分析2.1 音频频率2.1.1实操3 总结3.1 音频、图像 频图分析3.2 傅里叶变换3.3 matlab知识点 0 序1、matlab数据加载、加工、作图、修饰2、数据分析1、入门实战1-用电分析1.1 用
转载
2024-01-30 22:45:15
57阅读
作者：我心飞翔
Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用 linkage函数定义变量之间的连接；（3）用 cophenetic函数评价聚类信息；（4
转载
2023-10-11 09:36:24
163阅读
文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
转载
2023-11-10 13:23:58
165阅读
在MATLAB中进行数据分析已经成为日常工作的一部分，特别是在科研与工程领域。MATLAB以其强大的数学计算和数据可视化能力，成为数据分析中的重要工具。然而，仅依赖于基本功能并不足以充分利用MATLAB的潜力。通过系统化的架构、合理的性能优化以及多样的扩展讨论，我们可以深入探讨如何使用MATLAB进行数据分析。
> 在数据分析的过程中，了解背景知识与数据特性至关重要。一个良好的开端是关键，尤其是
# 用 MATLAB 做数据分析的基础指南
数据分析是各行业中不可或缺的技能，而 MATLAB 是一个强大的工具，广泛应用于科学与工程领域。本文将带领新手逐步了解如何使用 MATLAB 进行数据分析。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1 | 数据收集
题目：针对2007年我国31个省、市、自治区和直辖市的农村居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据，进行了多项数值分析。主要包括绘制8个主要变量对应不同地区变化的直方图和曲线图，并进行描述分析；同时利用K均值聚类和模糊C均值聚类方法对31个不同地区进行聚类分析并比较不同；从协方差矩阵出发进行主成分分析，并对相应的主成分进行解释。 目录解题流程介绍绘制直方图与曲线图两种聚类方法的实现K均值聚
转载
2023-08-25 21:42:19
141阅读
1. 数据统计分析max最大值min最小值sum求和prod求积mean平均数median中值cumsum累加cumprod乘积std标准差corrcoef相关系数sort排序1.1 最大值和最小值MATLAB提供了求数据序列最大值的函数max和求最小值的函数min，它们的调用格式和操作过程类似。1．求向量的最大值和最小值 求向量X的最大值的函数有两种调用格式，分别是： ① y=max(X)：返回
转载
2024-01-08 13:57:59
232阅读
基于MATLAB的EXCEL数据计算与分析潜刘方摘要：再怎么样希望先看摘要，阅读本文需要一定的MATLAB基础知识，不需要excel相关知识。结合本人近期工作上的需要测量计算，想偷懒就选择了利用MATLAB偷懒，于是便有了本文。本文首先利用MATLAB读取数据，计算，将数据写入excel，然后花了很大的精力来根据实际需要画图，最后将图保存在excel所在的文件夹下。这个m文件可谓花了我不少的时间和
转载
2023-12-19 05:23:31
71阅读
利用MATLAB进行实验数据处理摘要 在科学实验中，我们常需要对大量实验数据进行处理以得到或者验证某些结论。本文介绍了利用MATLAB软件进行多项式插值和拟合以及简单的数值微积分处理。并且在介绍曲线拟合的时候我们又介绍了最小二乘法原理及利用最小二乘法线性拟合，还有将指数形式的模型转化为线性模型进行处理。关键字 MATLAB；多项式插值；曲线拟合；最小二乘法；微积分利用MATLAB进行实验数据处理1
转载
2023-08-11 17:56:06
234阅读
# Matlab做面板数据分析
## 引言
面板数据（Panel Data）是经济学、金融学、社会科学等领域常用的一种数据类型，也称为纵向数据、长期数据或追踪数据。它包含了多个观测单位在不同时间点的多个变量数据。面板数据的分析可以揭示时间和个体间的关系，为研究提供更准确的结论。
Matlab是一种功能强大的数值计算和数据分析工具，提供了许多方便的函数和工具箱，用于处理和分析面板数据。本文将介
原创
2023-08-17 14:49:16
1127阅读
简单说点
工具：Sql、Navicat Premium15本次项目所采用的数据集比较小，共1000条，数据比较干净，而且数据波动不大，怀疑数据被预处理过，所以直接选用Sql进行简单的数据分析，可视化比较少。 数据分析【Sql】简单说点一、数据处理二、数据分析1.计算不同商店月环比2.购物高峰期和各个超市的季度利润3.会员人数及热销商品4.不同支付方式三、可视化总结 一、数据处理根据从kaggle获
转载
2024-04-15 14:53:02
98阅读
matlab由于其强大的数据处理和绘图功能，被越来越多的人用来进行数据统计分析绘图工具使用，是统计分析数据的非常重要的图表，那么怎么使用matlab绘制统计分析图。下面简单描述一下。matlab如何绘制统计分析图方法：1、首先，我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件，即行列分明的数据文件，excel，txt文件都是可以的。2、打开matl
转载
2023-08-10 11:00:15
917阅读
1、创建 ：行向量，列向量，矩阵% 创建行向量
a1 = [1 2 3 4 5]
a2 = [1,2,3,4,5]
a3 = 1:1:5 % start:step:end 当start>end时，step应为负数
a4 = linspace(1,5,5) % linspace(start,end,num)，num为一共有多少个元素
% 创建列向量
b1 =
转载
2023-12-16 20:16:53
89阅读
导入指定文件，并对学生成绩进行分析（记录你的指令和结果）说明：本题请先将实验素材提供的成绩单文件scoresheet.xlsx的数据导入到matlab中，再完成后面的问题。这里你可以尝试用import导入或者用函数readtable导入。（具体请参考相关函数帮助）。分别求每门课程的最高分，最低分及对应学生姓名；建立脚本文件：one.m分别求每门课程的平均分和标准差，建立脚本文件：one1.m求5门
转载
2023-12-31 14:21:33
83阅读
# MATLAB 数据分析项目方案
## 项目背景
随着数据量的迅速增长，数据分析已经成为科学研究和企业决策中的重要组成部分。MATLAB作为一种强大的计算工具，拥有丰富的数据处理和可视化功能，非常适合用于复杂的数据分析任务。本文将提出一个基于MATLAB的数据分析方案，以实现数据的预处理、分析和可视化。
## 项目目标
本项目旨在通过MATLAB对特定数据集进行全面的数据分析，包含数据的
《SAS统计分析从入门到精通》第一章笔记1.1-1.3第一章 数据预处理1.1 SAS操作界面菜单栏中的“解决方案”菜单利用SAS进行数据分析、程序开发的最主要的菜单。该菜单下的“Analysis(分析)”二级菜单涵盖了绝大多数功能和模块。该菜单下的"ASSIST和Desktop(桌面)“两种图形界面(GUI)。 用户可单击GUI上的图标进入对应的分析功能和模块。Explorer(浏览)：窗口类似
转载
2019-01-26 20:51:26
401阅读
这是我专栏的第一篇文章，在考试周写的，大部分内容来自于网络，如果有问题，还请体谅。 MATLAB是数学，物理分析中经常要用到的软件，实用性很强。MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境
转载
2023-11-23 22:25:37
106阅读
# 如何使用大模型进行数据分析
在当今大数据时代，数据分析已经成为决策制定和业务发展的重要工具。而大模型（big model）是指在数据量庞大的情况下，使用机器学习技术构建的复杂模型，能够更准确地预测和分析数据。本文将介绍如何使用大模型进行数据分析，并通过一个实际问题来演示。
## 1. 选择合适的大模型
在进行数据分析之前，首先需要选择合适的大模型。常见的大模型包括神经网络、随机森林、支持
原创
2024-03-11 03:52:03
2301阅读
在当前数据驱动的商业环境中，使用编程语言进行数据分析已成为提升业务决策的重要手段。C语言作为一种高效且广泛使用的编程语言，尽管在数据分析领域不如Python等语言普及，但它的性能优势使得在处理大规模数据时具有独特的价值。此博文将探讨如何使用C语言进行数据分析，深入分析其解决方案、验证过程以及优化策略。
### 问题背景
随着业务的快速发展，我们面临着越来越多的数据挑战。我们的团队需要处理和分析
数据质量分析主要是检查原始数据中是否存在 脏数据 ，并做相应的处理，是数据预处理的前提，主要包括以下几种：缺失值 ：记录的缺失或某个字段信息的缺失，一般的做法是删除、插补或者不作处理。异常值 ：也即离群点，常用 简单统计分析 ， 3 σ \sigma σ 原则 ， 箱图分析 。1、 简单统计分析 ：先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的，如199岁的年龄显然不合理）；2、 3 σ
转载
2023-08-30 20:47:59
300阅读
