MATLAB基础、数据科学和报告生成

• 了解线性代数、概率论、统计学等基本数学概念
• 不需有MATLAB的经验

本次培训的第一部分介绍了MATLAB的基本原理及其作为语言和平台的功能。本次讨论包括MATLAB语法、数组和矩阵、数据可视化、脚本开发及面向对象原理的介绍。

在第二部分中，我们演示如何使用MATLAB进行数据挖掘、机器学习和预测性分析。为了给参与者一个关于MATLAB方法和功能的清晰和实用的观点，我们将使用MATLAB和使用电子表格、C、C ++、Visual Basic等其他工具进行比较。

在培训的第三部分，参与者学习如何通过自动化数据处理和报告生成来简化工作。

在整个课程中，参与者将在实验室环境里把通过动手练习学到的想法付诸实践。培训结束后，参与者将对MATLAB的功能有一个全面的掌握，并将能够用它来解决实际的数据科学问题，并通过自动化来简化他们的工作。

整个课程中将进行评估以衡量进度。

课程形式

• 课程包含理论和实践练习，包括案例讨论、样本代码检查和实操。

注意

• 练习课程将根据预先安排的样本数据报告模板进行。如果您有特殊要求，请联系我们以作安排。

介绍
MATLAB用于数据科学和报告

第01部分：MATLAB基础

概述

• MATLAB 在数据分析、可视化、建模和编程中的应用。

使用 MATLAB 用户界面

MATLAB 语法概述

输入命令

• 使用命令行界面

创建变量

• 数字与字符数据

分析向量与矩阵

• 创建与操作
• 执行计算

可视化向量与矩阵数据

处理数据文件

• 从 Excel 表格中导入数据

使用数据类型

• 操作表格数据

通过脚本自动化命令

• 创建与运行脚本
• 组织与发布脚本

使用分支与循环编写程序

• 用户交互与流程控制

编写函数

• 创建与调用函数
• 使用 MATLAB 编辑器调试

在程序中应用面向对象编程原则

第 2 部分：MATLAB 在数据科学中的应用

概述

• MATLAB 在数据挖掘、机器学习和预测分析中的应用

访问数据

• 从文件、表格和数据库中获取数据
• 从测试设备和硬件中获取数据
• 从软件和网络中获取数据

探索数据

• 识别趋势、测试假设和评估不确定性

创建定制算法

创建可视化

创建模型

发布定制报告

共享分析工具

• 以 MATLAB 代码形式
• 作为独立桌面或 Web 应用程序

使用统计与机器学习工具箱

使用神经网络工具箱

第 3 部分：报告生成

概述

• 展示 MATLAB 程序、应用程序和样本数据的结果
• 生成 Microsoft Word、PowerPoint®、PDF 和 HTML 报告
• 模板化报告
• 定制化报告
  • 使用组织的模板与标准

交互式与编程式报告生成

• 使用报告浏览器 (Report Explorer)
• 使用 DOM (文档对象模型) API

使用报告浏览器交互式创建报告

• 报告浏览器示例
  • Magic Squares 报告示例
• 创建报告
  • 使用报告浏览器创建报告设置文件，定义报告结构与内容
• 格式化报告
  • 为报告浏览器报告指定默认的报告样式与格式
• 生成报告
  • 配置报告浏览器以处理与运行报告
• 管理报告转换模板
  • 复制与管理报告浏览器报告的 Microsoft Word、PDF 和 HTML 转换模板
• 自定义报告转换模板
  • 自定义 Microsoft Word 和 HTML 转换模板的样式与格式
• 自定义组件与样式表
  • 自定义报告组件，定义布局样式表

在 MATLAB 中编程式生成报告

• 基于模板的报告对象 (DOM) API 示例
  • 函数化报告
  • 面向对象报告
  • 编程式报告格式化
• 创建报告内容
  • 使用 DOM API
• 报告格式基础
  • 为报告内容指定格式
• 创建基于表单的报告
  • 使用 DOM API 填写报告表单中的空白部分
• 创建面向对象报告
  • 派生类以简化报告创建与维护
• 创建与格式化报告对象
  • 列表、表格与图像
• 从 HTML 创建 DOM 报告
  • 将 HTML 字符串或文件附加到由 DOM API 生成的 Microsoft Word、PDF 或 HTML 报告
• 创建报告模板
  • 为编程式报告创建模板
• 格式化页面布局
  • 格式化 Microsoft Word 和 PDF 报告中的页面

总结与结束语