MATLAB 是一款功能强大的数据处理工具，涵盖数据导入、清洗、转换、分析和可视化等多个环节。以下是其核心处理方法的综合介绍：

一、数据导入

文件读取

- 支持读取文本文件（`readtext`）、CSV文件（`csvread`）、Excel文件（`xlswrite`）等格式数据，还能连接数据库或调用API获取数据。

- 示例：使用 `readtable（'data.csv'）` 读取表格数据。

结构化数据导入

- 通过 `readtable` 函数可解析多种格式的表格数据，自动识别列名和数据类型。

二、数据清洗与预处理

缺失值处理

- 使用 `isnan`、`isinf` 检测缺失值，`fillmissing` 填补缺失值，或通过 `removemissing` 删除包含缺失值的行。

异常值处理

- 利用 `outlier` 函数检测异常值，或使用 `zscore`、`std` 计算统计量辅助识别，再通过 `fillmissing` 或 `removemissing` 处理。

重复值处理

- 使用 `unique` 函数查找重复行，通过 `deleteDuplicates` 或 `rmmissing` 删除重复数据。

数据标准化与转换

- 数值标准化：`zscore` 函数将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。

- 数据离散化：`discretize` 函数将连续数据划分为离散区间。

三、数据转换与分析

数据类型转换

- 使用 `double`、`cell`、`char` 等函数进行数据类型转换。

统计分析

- 基础统计：`mean`、`std`、`median` 计算中心趋势和离散程度。

- 相关性分析：`corr` 函数揭示变量间关联。

- 假设检验：`ttest`、`anova` 进行参数检验。

时间序列分析

- 支持ARIMA模型拟合、周期性分析及趋势预测，函数包括 `arima`、`detrend` 等。

四、数据可视化

基础绘图

- 散点图（`scatter`）、折线图（`plot`）、直方图（`histogram`）、箱线图（`boxplot`）等，帮助直观展示数据分布。

高级可视化

- 3D绘图（`surf`）、动画制作（`animate`）等，适用于复杂数据展示。

五、其他实用工具

大数据处理：

支持分块读取（`readtable`）、并行计算（`parfor`）及分布式计算环境。

数据导出：可将矩阵保存为ASCII文件（`save`）、Excel文件（`xlswrite`）或数据库。

通过以上功能，MATLAB 能高效完成数据全流程处理，满足从基础清洗到复杂分析的需求。建议结合具体场景选择合适工具，例如使用 `Data Analysis Toolbox` 进行统计分析，或 `Signal Processing Toolbox` 处理信号数据。