MATLABによる複雑なデータの読み込みと前処理および可視化
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この1日コースでは、データ解析アプリケーション用のデータインポートおよび整理を行う方法を取り上げます。 なお、このコースは複数のソースから得られたデータの可視化や解析、それらの自動化を行うデータアナリストや データサイエンティストを対象としています。
- データのインポート
- データの処理
- 可視化のカスタマイズ
- 不規則なデータの扱い
1日目
データのインポート
学習目標: データ型、デリミタ、ヘッダが混在する不規則な書式のテキストファイルを読み込む方法について学びます。
- データストアによるデータのインポート
- 読み取る変数および型の指定
- 複数のソースからのデータのインポートとマージ
データの処理
学習目標: インポートした raw データの一部を抽出、処理、集積、およびカウントを行う方法について学びます。
- カテゴリの扱い
- 欠損データの扱い
- データの離散化とグループ化
- グループ化したデータの集積
可視化のカスタマイズ
学習目標: 可視化されたプロットを独自にカスタマイズする方法について学びます。
- グラフィックス オブジェクトとプロパティ
- グラフィックス オブジェクトへのアクセス
- グラフィックス プロパティの変更
- 散布データの内挿と可視化
不規則なデータの扱い
学習目標: 不規則なデータを含むテキストファイルをインポートし散布データを可視化する方法について学びます。
- データ形式を決定するためのファイル解析
- データのブロックのインポート
- セル配列からのデータ抽出
- timetable の時間再調整
