使用 MATLAB 进行数据分析
浏览、建模和可视化数据
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
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。
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。
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。
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30 天探索触手可及。
