数据分析 - MATLAB 和 Simulink

使用 MATLAB 进行数据分析

浏览、建模和可视化数据

试用软件

工程师和科学家使用 MATLAB^® 组织、清理及分析气候学、预测性维护、医学研究和金融等各个领域的复杂数据集。MATLAB 提供了：

专为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
交互式且高度可定制的数据可视化
可用于统计分析、机器学习和信号处理的数千种预置函数
详尽而专业的文档
通过简单代码更改和硬件实现性能加速
扩展到大数据分析，无需做出重大代码改动
将分析过程封装成可自由分发的软件组件或嵌入式源代码，无需重新手写代码
将分析结果自动生成可共享报告

使用 MATLAB 进行数据分析

MATLAB 数据分析及可视化

超越 Excel：使用 MATLAB 提高您的数据分析能力

使用队列分析和 MATLAB 构建 BS-VI 开发策略

24 场技术讲座，聚焦 MATLAB 和 Simulink 新功能

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组织和探查数据

使用为表格、时间序列、分类数组和文本数据设计的数据类型组织数据。使用 MATLAB 语言编写基于多个不同领域的数千种算法的程序。交互式地自定义可视化方法，然后自动生成 MATLAB 代码，以使用新数据复现可视化结果。

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MATLAB

使用更少的代码分析数据

您可以使用 MATLAB 应用程序交互式地执行迭代任务，例如训练机器学习模型或者标注数据。这些应用程序可以生成所需的 MATLAB 代码，以编程方式重现您所完成的交互式工作。

可使用一系列预置函数来识别并清理传感器漂移、信号异常值、缺失数据和噪音。通过联接表格并同步时序数据将多个单独的数据集合并到一起。通过实时编辑器任务，您可以在实时编辑器中交互式地解决这些问题，并生成代码。通过详尽而专业的文档学习如何使用新的 MATLAB 函数。

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只需少量改动即可扩展您的分析

使用 parfor 循环和多处理器硬件加速并行分析，几乎无需改动代码。创建 gpuarrays，利用 GPU 加速合适的算法。使用 tall 数组处理超出内存的数据集，在整个数据分析工作流程中将数百个函数重载，从而对超出内存的数据执行运算。

MATLAB Tall 数组应用实例

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共享您的结果

将您的分析过程封装成可免费共享的软件组件，例如可执行文件、C/C++ 库、.NET 程序集、Java^® 库和 Python^® 软件包。自动将您的 MATLAB 代码转换为 C 和 C++ 代码，以部署到嵌入式目标系统。使用 MATLAB 实时编辑器记录您的工作，然后将结果导出为 PDF、Microsoft^® Word、Latex 和 HTML 格式的报告。