1、缺失数据：一般在大量数据中，总会有一些数据会因为某种原因缺少，数据缺失可以使用函数ismissing函数在数据中查找缺失值。函数r罪焐芡拂mmissing可以将数据中缺失的nan数值删除；使用函数fillmissing可以填充数据中的缺失值。
2、离群值：数据预处理如果要筛选去除李群智，你可以使用函数isoutlier将数据中的离群值查找出来。如果使用filloutliers函数，还可以从数据中检测出离群值，并将离群值数据进行替换。
3、数倌栗受绽据平滑：在实测数据记录中经常会存在有很多噪声，会导致数据出现突然的抖动等情况，针对这种情况，你可以使用smoothdata函剞麽苍足数对有噪声的原始数据进行数据平滑预处理；还可以使用移动平均值函数movmean以及移动中位数函数movmedian等对数据进行处理。
4、去除线性趋势：如果你需要去除数据中的线性趋势，你可以使用函数detrend将线性趋势删除，或者使用删除线性趋势filter（1 维数字滤波器函数）或者filter2（二维数字滤波器函数）等进行数据处理。
5、数据组合：使用函数findgroups你可以在数据中查找出相应的数组，并且返回对应的数组编号。使用splitapply函数还可以将要处理的数据划分归档；使用函数accumarray使用累加构造数组。
6、bin 划分：bin是二进制英文的缩写，这里可以使用函数discretize即可将数据进行分类划分到 bin 或类别中；使用函数histcounts，它可以将直方图bin进行计数等操作。
