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MATLAB在大数据分析中的应用

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简介:
本课程介绍如何利用MATLAB进行高效的大数据分析与处理,涵盖数据导入、清洗、统计分析及可视化等关键技术。 MATLAB数据处理涵盖了以下几个方面: - 导入和导出数据(第1-2页) - 绘制数据(第1-3页) - MATLAB中的缺失数据(第1-6页) - 数据平滑和离群值检测(第1-11页) - 不一致的数据(第1-24页) - 滤波数据(第1-26页) - 使用卷积对数据进行平滑处理(第1-31页) - 去除数据的线性趋势(第1-35页) - 描述性统计量(第1-39页)

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本课程介绍如何利用MATLAB进行高效的大数据分析与处理,涵盖数据导入、清洗、统计分析及可视化等关键技术。 MATLAB数据处理涵盖了以下几个方面: - 导入和导出数据(第1-2页) - 绘制数据(第1-3页) - MATLAB中的缺失数据(第1-6页) - 数据平滑和离群值检测(第1-11页) - 不一致的数据(第1-24页) - 滤波数据(第1-26页) - 使用卷积对数据进行平滑处理(第1-31页) - 去除数据的线性趋势(第1-35页) - 描述性统计量(第1-39页)
  • Python金融
    优质
    本课程聚焦于运用Python进行金融领域的数据处理与分析,涵盖数据分析库、机器学习模型以及量化投资策略等内容。 Python因其简单易读的语法以及强大的可扩展性,在金融行业中的数据分析与处理领域得到了广泛应用,并成为开发核心应用的重要选择语言之一。《Python金融大数据分析》一书提供了使用Python进行数据操作、分析及应用程序开发的相关技巧和工具。 该书籍分为三个主要部分,共19章内容: 第一部分介绍了在金融学中运用Python的原因及其基础架构与工具,包括一些入门级的计量金融实例。 第二部分深入探讨了用于金融分析及相关程序设计的重要库、技术和方法。其中包括数据类型及结构介绍、使用matplotlib进行图表可视化展示、处理金融市场的时间序列数据的方法,以及如何高效地读写文件等技术实践技巧,并进一步介绍了Python在数学工具包中的应用如随机数生成和模拟过程的应用实例。 第三部分则着重于运用蒙特卡洛仿真方法来进行期权定价与衍生品估值的实际操作。这一章节包括了从介绍价值评估框架到金融模型的构建,再到具体衍生产品及投资组合的价值计算等知识内容。 《Python金融大数据分析》适合那些对利用Python进行大规模数据处理和分析感兴趣的金融业开发人员阅读。
  • MATLAB挖掘.rar
    优质
    本资源介绍如何利用MATLAB进行高效的数据分析与数据挖掘工作,包括数据预处理、统计建模及机器学习算法等内容。适合科研人员和技术爱好者参考学习。 第二章 软件介绍 第三章 数据探索 第四章 数据预处理 第五章 挖掘建模之离群点检测、聚类分析、关联规则及分类与预测 第六章 电力窃漏电用户自动识别 第七章 航空公司客户价值分析 第八章 中医证型的关联规则挖掘 第九章 基于水色图像的水质评价 第十章 基于关联规则的网站智能推荐服务 第十一章 应用系统负载分析与容量预测 第十二章 面向网络舆情的关联度分析 第十三章 家用电器用户行为分析及事件识别
  • Python与处理
    优质
    本课程聚焦于运用Python进行高效的大数据分析和处理,涵盖数据清洗、统计分析及可视化等核心技能。 本段落详细介绍了使用Python进行数据处理的相关方法,仅供个人学习记录。
  • MATLAB试验设计与
    优质
    本课程聚焦于利用MATLAB进行高效的实验设计及数据处理技术,涵盖统计分析、模型构建和结果可视化等关键环节。适合科研人员与工程师学习掌握。 《试验设计与MATLAB数据分析》一书涵盖了实验设计中的常用统计分析方法以及使用MATLAB编程实现的具体步骤。书中还介绍了作者开发的MATLAB程序代码和应用程序的实际应用案例和技术细节。全书共分为七个章节,第一章概述了实验设计中常用的统计分析方法;第二至第七章则分别详细讲解了试验数据描述性统计、误差分析、方差分析、回归分析以及正交与均匀试验设计的方法原理,并提供了相应的MATLAB程序代码和实际应用案例。 此外,《试验设计与MATLAB数据分析》附带一张光盘,其中包含了书中提到的所有MATLAB源码文件、示例数据集及可执行的.exe应用程序。
  • MATLAB试验设计与
    优质
    《MATLAB在试验设计与数据分析中的应用》一书聚焦于利用MATLAB进行高效的数据处理和分析,涵盖从基础编程到复杂统计模型的应用。适合科研人员及工程师学习实践。 《试验设计与MATLAB数据分析》一书详细介绍了在实验设计过程中常用的统计分析方法及如何使用MATLAB进行编程实现,并提供了作者开发的MATLAB程序代码和应用程序的实际操作指南。全书共包括七章内容:第一章概述了实验设计中常见的统计分析技术;第二至第七章则分别讲解试验数据描述性统计、误差分析、方差分析、回归模型构建以及正交与均匀测试设计的方法原理,并通过实例展示了如何利用MATLAB程序代码进行数据分析。 此外,该书还配备了一张光盘,其中包含了书中所有提及的MATLAB源码文件、示例数据集和可执行的应用程序。
  • MATLAB试验设计与
    优质
    本课程聚焦于利用MATLAB进行高效的实验设计及复杂的数据分析。通过实际案例和编程练习,学员将掌握如何运用MATLAB工具箱优化科研工作流程,提升数据处理能力。适合科研人员和技术爱好者深入学习。 《试验设计与MATLAB数据分析》一书详细介绍了在实验设计过程中常用的统计分析方法及其实现方式,并通过作者开发的MATLAB程序代码和应用程序来展示如何进行实际的数据分析,包括具体的方法步骤。全书共分为七章:第一章概述了实验设计中常见的统计分析技巧;第二至第七章节分别深入探讨了试验数据描述性统计、误差分析、方差分析、回归模型构建以及正交与均匀试验设计的核心理论知识,并提供了相应的MATLAB编程实例和应用案例。 此外,该书还附赠一张光盘,其中包含了书中提及的所有MATLAB程序代码、例题所需的数据文件及可执行的.exe格式应用程序。
  • EOFMATLAB
    优质
    本文探讨了EOF(经验正交函数)分析方法及其在MATLAB环境下的实现技巧与应用场景,深入剖析数据驱动模式识别过程。 使用的是2019a版本的MATLAB对海温数据进行了EOF程序分析。
  • SAS商务
    优质
    本课程将深入探讨统计分析软件(SAS)在商业环境下的运用,重点介绍如何利用该工具进行高效的数据处理和复杂模型构建,以支持决策制定。 该文档记录了几个数据分析的案例,并以报告形式呈现。使用SAS语言进行数据统计与处理,适合希望学习SAS并撰写数据统计分析报告的同学阅读。
  • abaloneUCI
    优质
    本文对UCI数据库中的abalone数据集进行了深入分析和研究,探讨了其在不同应用场景下的价值与潜力。 该数据集是UCI数据集中的鲍鱼数据集,在机器学习分类任务中有很大的应用价值。