丑陋的数据应用

发布的理查德·拉夫,2018年1月19日

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理查德是MathWorks顾问专注于嵌入式编码器产品代码生成,主要在航空航天
行业。

理查德的选择本周丑陋的数据应用通过亚当Sifounakis。

内容

选择

本周我的选择丑陋的数据应用——工具清理数据。

这类型的提交是一个很好的例子可以创建复杂的用户界面,使用MATLAB的程序设计师。
该工具本身允许用户把数据从MATLAB工作区,然后以多种方式操作。

第一个选项是处理缺失值。用户可以指定应该如何处理缺失数据选择一个
填补方法从列表中,如线性或样条。该工具还允许用户通过指定阈值约束的数据
的数据将被替换为nan。作为一个例子,数据可能只是有效值大于零。这
可以让你消除这些错误的数据点。

下一个选项是处理任何数据中离群值。用户可以从列表中指定要使用的离群值的方法,
相应的参数与阈值等方法相关联的因素。更新图显示边界
的离群值。类似于缺失的数据,用户可以指定一个离群值填充方法从一个列表。

第三个选项允许用户平滑数据。平滑方法可以从列表中选择和平滑参数
集。

一旦数据被“清洗”,它可以被导出到MATLAB的工作区或Excel文件通过“导出数据”
菜单项。也有菜单项指定“情节选项”,提供“反馈”亚当,并得到应用的“帮助”。

然而,这个程序的特点是能够区分“生成代码”。这个菜单允许用户
自动创建一个MATLAB脚本或函数,执行相同的步骤。这允许用户“设置”数据
清洗一次,然后轻松地把它应用到尽可能多的数据集。生成的MATLAB代码遵循相同的步骤
用户手动了。因此,用户需要牢记这一点在处理数据。你可能不
想插入nan后充满了nan。的顺序步骤中可以看到左下角的“代码
一代”框。

增强

有一些改进,我希望看到亚当使这个程序:

阴谋上提供“缩放”功能允许用户在关注的那部分数据。
提供更多的文档使用的应用程序。一组例子突显出能力将是有益的。
提供一个选项来显示原始数据之间的差异的另一个看点和调整后的数据。
插入一个标记任何nan原始数据中发现的,而不仅仅是那些设定界限的副产品。下载188bet金宝搏

正如之前提到的,这是一个很好的例子可以创建的自定义用户界面在MATLAB。如果你有测试数据
包含辍学或离群值,这个应用程序允许你手动调整数据。但是,真正的好处是能力
然后创建一个定制的MATLAB脚本/函数来执行相同的调整,使其能够应用于很多集
的数据。试一试,让我们知道你的想法在这里或者离开消息亚当。

发表与MATLAB®R2017b