MATLAB数据分析

探索，建模和数据可视化

工程师和科学家们使用MATLAB®整理，清洁，并从不同的领域，如气候，预测性维护，医学研究和金融分析复杂的数据集。MATLAB提供：

  • 数据类型和预处理功能，专为工程和科学数据
  • 互动和高度可定制的数据可视化
  • 预建功能数以千计进行统计分析，机器学习和信号处理
  • 广泛和专业的书面文件
  • 用简单的代码修改和额外的硬件加速性能
  • 扩展分析，大数据没有大的代码更改
  • 分析的自动包装成可自由分发的软件组件或嵌入源代码，而无需手动重新编码算法
  • 从你的分析自动生成的可共享报告

组织和浏览数据

使用为表数据、时间序列数据、分类数据和文本数据设计的数据类型组织数据。使用MATLAB语言编写基于数千种不同领域算法的程序。交互式地自定义可视化，然后自动生成MATLAB代码，用新数据重新生成它们。

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用更少的代码分析数据

MATLAB应用程序允许您交互式地执行迭代任务，如训练机器学习模型或标记数据。然后，这些应用程序生成MATLAB代码，以编程方式再现您以交互方式完成的工作。

使用预先构建的函数族来识别和清除传感器漂移、信号异常值、丢失的数据和噪声。通过连接表和同步时间序列数据来合并单独的数据集。Live Editor任务允许您在Live脚本中交互式地解决这些问题，并为您生成代码。学习如何使用新的MATLAB函数与广泛和专业的书面文件。

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展开你有一些变化分析

采用PARFOR循环和多处理器硬件加速并行分析，几乎不需要修改代码。创建gpuarrays利用GPU加速的适当的算法。使用高阵列，其中过载数百个函数在整个数据分析工作流外的存储器中的数据进行操作上处理外的存储器中的数据集。

使用电源和在MATLAB高大阵列的简化访问，浏览和处理大数据，以及作为不装入内存（包括存储在火花和Hadoop数据）的数据。
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在行动MATLAB高大阵列

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分享您的结果

在自由共享的软件组件，如可执行文件打包你的分析，C / C ++库，.N​​ET程序集，爪哇®库和Python®包。自动翻译您的MATLAB代码，C和C ++部署到嵌入式目标代码。使用MATLAB现场编辑记录你的工作和你的结果在PDF导出报道，微软®总之，乳胶和HTML。

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