小技巧
把要用的文件都提前放在一个工作文件夹里，对于表格可以直接右键导入数据。
工作区查看变量统计信息“选择项”，可以直接看到方差，最大值，最小值等
导入数据生成脚本，使一个脚本它能实现的功能是完整的不再需要借助外面的变量，从而反复导入数据，还可以每次清理数据，避免同名数据产生影响
脚本居然还可以发布，他自己可以配好图，真赞
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tab自动补全
数据处理
读入数据
Excel：xlsread
xlswrite 我总是成功不了。。
Txt:load
图片:imread
视频：videofilereader
数据预处理
缺失值：
删除法：缺失值所占比例小于5%可用
插补法：
定距：均值 非定距：众数/中值
回归插补
极大似然估计：大样本
噪声过滤
回归法：线性趋势，函数拟合数据来光滑数据
均值平滑法：具有序列特征，用邻近若干数据的均值替换原始数据
离群点分析法：通过聚类等方法删除离群点
小波过滤法：特征提取，低通滤波功能的综合
//还不是特别清楚
数据变换
标准化
比较和评价的指标处理，去除数据的单位限制，转化 无量纲的纯数值
0-1标准化：数据最大值，最小值
z标准化：均值，标准差
离散化
数据统计
表示位置：算术平均值，中位数
表示散度：标准差，方差，极差
分布形状：偏度，峰度
数据可视化
plot绘制最原始分布形态：大致了解数据的分布中心，边界，数据集中程度，走向等信息
用plot画散点图
柱状图：进行数据分布形状可视化
数据关联可视化：
///todo
%绘制变量间相关性关联图
figure
Plotmatrix(vars)
%绘制变量间相关性强度图
covmat=corrcoef(vars)
figure
Imagec(covmat)
gird
Colorer
数据分组可视化：
绘制箱体图box plot
////箱体图怎么看啊
数据降维
主成分分析：
众多具有一定相关性变量-》一组新的相互无关的综合性变量
相关系数法：
简单灵活有效
