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데이터 전처리

데이터 정리, 평활화, 그룹화

정확한 분석이나 효율적인 분석 또는 의미 있는 분석을 위해 데이터에 전처리 기법이 필요할 수 있습니다. 데이터 정리는 불량 데이터나 누락된 데이터를 찾아서 제거하고 바꾸는 방법들을 의미합니다. 국소 극값과 급격한 변화를 감지하는 것은 유의한 데이터 추세를 식별하는 데 유용할 수 있습니다. 스케일링은 데이터 경계를 변경하기 위한 처리 기법이고, 평활화와 추세 제거(Detrending)는 데이터에서 잡음과 다항식 추세를 제거하기 위한 처리 기법입니다. 그룹화 및 비닝 방법은 그룹별로 데이터 특성을 식별합니다.

라이브 편집기 작업

누락된 데이터 정리Find, fill, or remove missing data in the Live Editor
이상값 데이터 정리Find, fill, or remove outliers in the Live Editor
그룹별 계산Summarize, transform, or filter by group in the Live Editor
변화 지점 찾기Find abrupt changes in data in the Live Editor
국소 극값 찾기Find local maxima and minima in the Live Editor
데이터 정규화Center and scale data in the Live Editor
데이터 평활화Smooth noisy data in the Live Editor
추세 제거Remove polynomial trend from data in the Live Editor

함수

모두 확장

ismissing누락값 찾기
rmmissing누락된 요소 제거
fillmissing누락값 채우기
missing누락값 만들기
standardizeMissingInsert standard missing values
isoutlier데이터의 이상값 찾기
filloutliers데이터에서 이상값 감지하고 바꾸기
rmoutliers데이터에서 이상값을 감지하여 제거
movmadMoving median absolute deviation
ischange데이터 내 급격한 변화 찾기
islocalmin국소 최솟값 구하기
islocalmax국소 최댓값 구하기
smoothdata잡음 있는 데이터의 평활화
movmean이동 평균
movmedian이동 중앙값
detrend다항식 추세 제거
trenddecompFind trends in data
normalize데이터 정규화
rescale배열 요소의 범위 스케일링
discretize데이터를 Bin이나 범주로 그룹화
groupcountsNumber of group elements
groupfilterFilter by group
groupsummary그룹 요약 계산
grouptransformTransform by group
histcounts히스토그램 Bin 도수
histcounts2이변량 히스토그램 Bin 도수
findgroups그룹을 찾고 그룹 번호 반환
splitapply데이터를 그룹으로 분할하고 함수 적용
rowfun테이블 또는 타임테이블 행에 함수 적용
varfun함수를 테이블 또는 타임테이블 변수에 적용
accumarray벡터 요소 누적

도움말 항목