MATLAB によるデータ解析

データの確認、モデリング、および可視化

エンジニアや科学者は、MATLAB® を使用して、気候学、予知保全、医学研究、金融など、さまざまな分野で複雑なデータセットの整理、クリーニング、解析を行います。MATLAB は以下の機能を提供します。

  • 工学や科学のデータ向けに設計されたデータ型および前処理機能
  • 対話型の高度にカスタマイズ可能なデータ可視化
  • 統計分析、機械学習、信号処理のための数千の関数をあらかじめ用意
  • 広範囲かつ専門的な内容のドキュメンテーション
  • 簡単なコード変更と追加のハードウェアによってパフォーマンスを向上
  • 大きなコード変更なしで解析をビッグデータに拡張
  • アルゴリズムを手動で再コーディングせずに、自由に配布可能なソフトウェアコンポーネントまたは埋め込み可能なソースコードに自動的に解析をパッケージ化
  • 解析から自動生成された共有可能なレポート

MATLAB によるデータ解析

データの整理と調査

表、時系列、カテゴリカル、およびテキストデータのために設計されたデータ型を使用して、データを整理します。MATLAB 言語を使用して、さまざまなドメインの多数のアルゴリズムに基づいて、プログラムを作成します。可視化されたデータを対話的にカスタマイズし、MATLAB コードを自動生成して、新しいデータで等価の処理を再現します。


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少ないコードでデータを解析

MATLAB アプリを使用すると、機械学習モデルの学習やデータのラベル付けなどの反復的タスクを対話的に実行できます。また、これらのアプリは、対話的に行った操作をプログラムで再現するために必要な MATLAB コードを生成します。

あらかじめ用意された一連の関数を使用して、センサードリフト、信号の外れ値、欠損データ、ノイズを特定し、クリーニングします。テーブルを結合し、時系列データを同期することで、個別のデータセットを組み合わせます。ライブエディターのタスクを使用すると、ライブスクリプト内でこれらの問題を対話的に解決し、コードを生成できます。広範囲に渡る専門的な内容のドキュメンテーションで、新しい MATLAB 関数を使用する方法を学びます。


大きなコード変更なく解析を拡張

parfor ループとマルチプロセッサ ハードウェアを使用して、コードをほとんど変更せずに並列解析を高速化します。gpuarrays を作成して、GPU 高速化を活用し、適切なアルゴリズムを探します。tall 配列を使用して、メモリに収まらないデータセットを処理します。これにより、データ解析ワークフロー全体で数百の関数をオーバーロードし、メモリに収まらないデータを操作します。


結果を共有

実行可能ファイル、C/C++ ライブラリ、.NET アセンブリ、Java® ライブラリ、Python® パッケージなど、自由に共有可能なソフトウェア コンポーネントに解析をパッケージ化します。MATLAB コードを C コードおよび C++ コードに自動変換して、組み込みターゲットに展開します。MATLAB ライブエディターを使用して作業を文書化し、結果を PDF、Microsoft® Word、Latex、および HTML 形式のレポートにエクスポートします。