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

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24 场技术讲座,聚焦 MATLAB 和 Simulink 新功能

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。


了解产品

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。