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、预测性维护、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
- 应用程序和实时编辑器任务,帮助交互数据清理,准备和代码生成
- 数千个用于统计分析、机器学习和信号处理的预构建函数
- 广泛而专业的文档
- 通过简单的代码更改和额外的硬件来加速性能
- 扩展了对大数据的分析,无需大的代码更改
- 自动将分析打包到可自由分发的软件组件或可嵌入的源代码中,而无需手动重新编码算法
- 从您的分析自动生成可共享的报告
使用MATLAB进行数据分析
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式地执行迭代任务,如清洗数据,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,以编程方式交互式地重现您所做的工作。
使用预先构建的函数家族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交互式地解决这些问题,并为您生成代码。的数据清理应用程序有助于识别数据问题,并迭代配置和应用多种清理方法来清理时间序列数据。
分享你的成果
将您的分析打包到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实时编辑器记录您的工作,并将结果导出为PDF, Microsoft的报告®Word, Latex和HTML。