MATLAB을 사용한 데이터 분석

데이터의 탐색, 모델링 및 시각화

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엔지니어와 과학자들은 MATLAB®을 사용하여 기후학, 예측 정비, 의학 연구, 금융 등 다양한 분야의 복잡한 데이터셋을 관리, 정리 및 분석할 수 있습니다. MATLAB은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 공학 및 과학 데이터를 위해 설계된 데이터형 및 전처리 기능
  • 폭넓은 사용자 지정이 가능한 대화형 방식의 데이터 시각화
  • 대화형 방식의 데이터 정리, 준비, 코드 생성을 돕는 앱 및 라이브 편집기 작업
  • 수천 개의 사전 구축된 통계 분석, 머신러닝, 신호 처리 관련 함수
  • 전문가가 작성한 방대한 문서
  • 간단한 코드 변경 및 추가 하드웨어로 성능 가속화
  • 커다란 코드 변경 없이 빅데이터로 분석 확장
  • 손으로 알고리즘을 다시 코딩하지 않고도 자유롭게 배포 가능한 소프트웨어 구성요소 또는 내장 가능한 소스 코드로 분석 자동 패키징
  • 분석에서 자동 생성되는 공유 가능한 리포트

데이터 구성 및 탐색

테이블 형식, 시계열, 범주형 및 텍스트 데이터를 위해 설계된 데이터형으로 데이터를 구성할 수 있습니다. MATLAB 언어를 사용하여 광범위한 영역의 수천 개의 알고리즘을 기반으로 한 프로그램을 작성할 수 있습니다. 대화형 방식으로 시각화를 사용자 지정한 다음, 자동으로 MATLAB 코드를 생성하여 새로운 데이터로 시각화를 재현할 수 있습니다.

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MATLAB에서의 데이터 정리 방법

더 짧은 코드로 데이터 분석 및 정리

MATLAB 라이브 편집기 작업 및 앱을 통해 데이터 정리, 머신러닝 모델 훈련 또는 데이터 레이블 지정 같은 반복적인 작업을 대화형 방식으로 수행할 수 있습니다. 이러한 작업 및 앱은 사용자가 수행한 작업을 프로그래밍 방식으로 재현하는 데 필요한 MATLAB 코드를 대화형 방식으로 생성할 수 있습니다.

사전 구축된 함수를 사용하여 센서 드리프트, 신호 이상값, 누락된 데이터 및 잡음을 식별하고 정리할 수 있습니다. 테이블을 결합하고 시계열 데이터를 동기화하여 별개의 데이터셋을 조합할 수 있습니다. 라이브 편집기 작업을 사용하면 이런 문제를 라이브 스크립트 내에서 대화형 방식으로 해결하고 코드를 생성할 수 있습니다. 데이터 정리기 앱을 사용하면 데이터 문제를 식별할 수 있고, 다양한 정리 방법을 반복적으로 구성 및 적용하여 시계열 데이터를 정리할 수 있습니다.

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쉬운 분석의 확장

parfor 루프와 멀티프로세서 하드웨어를 사용하여 코드를 거의 변경하지 않고도 병렬 분석을 가속화할 수 있습니다. gpuarrays를 생성하여 적절한 알고리즘에 대해 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 수백 개의 함수를 오버로드하여 메모리에 담을 수 없는 데이터에 대한 연산을 수행하는 tall형 배열을 데이터 분석 워크플로 전체에서 사용하여 메모리에 담을 수 없는 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
MATLAB tall형 배열의 실사용 예

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라이브 편집기에서 내보낸 Word 문서

결과 공유

실행 파일, C/C++ 라이브러리, .NET 어셈블리, Java® 라이브러리, Python® 패키지 등 자유롭게 공유 가능한 소프트웨어 구성요소로 분석을 패키징할 수 있습니다. MATLAB 코드를 C 및 C++ 코드로 자동 변환하여 임베디드 타겟으로 배포할 수 있습니다. MATLAB 라이브 편집기를 사용하여 작업을 문서화하고 결과를 PDF, Microsoft® Word, Latex, HTML 형식의 리포트로 내보낼 수 있습니다.

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