MATLAB 绘制频率分布直方图及累积频率曲线

信息的表情形态各异，直方图与累积频率曲线是其中最具直观表达力的两种。今天，我们将聚焦在这两种图形的绘制上——使用MATLAB这一强大的工具，深入探讨如何高效绘制频率分布直方图和累积频率曲线，并案例解析其在企业数据分析中的应用，为B2B受众构建出一个基于实际操作的专业框架。

背景与目的

频率分布直方图是对大量数据进行可视化分析的有效手段，它能直观展现出数据的集中趋势、分布范围以及异常值情况。而累积频率曲线（或称累积分布函数），更是对于理解数据分布的深度分析提供了一个关键性视角，提示特定值以下数据所占的比例，帮助企业做出更精准的决策。

实操步骤与MATLAB应用以下步骤基于MATLAB环境，展示如何绘制频率分布直方图与累积频率曲线：数据准备与导入

让您的数据集已准备就绪。以`data.csv`为例，您使用MATLAB的`readtable`或`csvread`函数导入数据：

```matlab
data = readtable('data.csv');

```

绘制频率分布直方图

直方图是不可或缺的视觉工具。直方图，我们直观地把握数据的集中度、模式以及潜在的异常值。MATLAB提供多种函数实现这一功能，如`histogram`和`histcounts`。

```matlab
figure;
histogram(data.Variable1);
title('Frequency Distribution Histogram');
xlabel('Values');
ylabel('Frequency');
```

计算并绘制累积频率曲线

累积频率曲线有助于深度探查数据集内部的分布情况，是对极高或极低频数据的分布理解尤为关键。MATLAB预定义属性和自定义逻辑实现这一特征。

```matlab
% 计算累积频率
edges = [min(data.Variable1) : (max(data.Variable1)  min(data.Variable1))/5 : max(data.Variable1)];
freq = histcounts(data.Variable1,edges);
cumulativeFreq = cumsum(freq)/sum(freq);
% 绘制累积频率曲线
figure;
plot(edges(1:end1), cumulativeFreq);
title('Cumulative Frequency Curve');
xlabel('Values');
ylabel('Cumulative Frequency');
grid on;
```

成功案例解析

以某企业销售数据分析为例，MATLAB绘制的频率分布直方图与累积频率曲线揭示了以下关键信息：

趋势感知：曲线展示了销售量的季节性波动，为制定年销售目标提供了强有力的数据支撑。
异常值识别：直方图的形状，公司发现了一段异常的销售数据波动，进一步调查后发现是突发的市场促销活动导致，帮助优化促销策略的有效性。
深层洞察：累积频率曲线揭示了80%的销售交易集中在平均销售额的某一区间内，为资源分配和库存管理提供了数据驱动的决策依据。