作者：乔山办公网日期：
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因为你没有给具体的格式，所以只能笼统地说了。。zhidao。
首先需要用回 xlsread 函数把excel数据读入matlab，具体请查看 help。
然后，筛选答数据，比如
a = [1 3 6 87 4 2 4 6 3 1 5 7 3 1 5 3 1 6 858 998 6 5 4 ];
b=a(a<5); % a中所有小于5的值
c=a(a>3); % a中所有大于3的值
Excel+matlab吧，VBA也可以学一点；
matlab在做研究分析统抄计模拟要比Excel快很多，但是EXCEL里的操作也是不可少的，但实话是活VBA能应用对excel操作还是有很大帮助的。matlab就是学习的周期略微长一点。最基础当然袭从EXCEL学起，老师可能会教你eviews,spss啥的，得过且百过，现实中用的实在不多。
等你成大神了，就可以学C++, R和SAS去了，这三个能熟练两个，你在就不用愁工作了（前提是金融和数学都学的不错）。度
将Excel中的e79fa5e98193e78988e69d83333数据导入Matlab中可以使用 xlsread 命令，也可用uiimport直接导入
1.使用 xlsread命令
该命令具体用法如下：
num = xlsread(filename)
num = xlsread(filename,sheet)
num = xlsread(filename,xlRange)
num = xlsread(filename,sheet,xlRange)
示例如下：
values = {1, 2, 3 ; 4, 5, 'x' ; 7, 8, 9};
headers = {'First','Second','Third'};
xlswrite('myExample.xlsx',[headers; values]); %在当前Matlab工作文件夹下创建myExample.xlsx的excel文件
filename = 'myExample.xlsx'; %如文件不在当前文件夹下，还需要加上完整路径
A = xlsread(filename) %读取全部内容
filename = 'myExample.xlsx'; %读取指定部分的值
sheet = 1;
xlRange = 'B2:C3';
subsetA = xlsread(filename,sheet,xlRange)
filename = 'myExample.xlsx'; %读取指定列的值
columnB = xlsread(filename,'B:B')注意，运用此命令时不要打开所要操作的Excel文件，不然会报错。
2. 从数据空间中导入
使用命令：
uiimport
然后选择File,再选择相应的Excel文件即可。
然后选择相应的excel文件即可导入。不过这个每次都要手动导入，没有直接使用命令方便，所以不建议使用。
MATLAB 诞生于1984年，它是一种科学计算语言和应用开发平台，全球有超过500,000名工程师和科学家以及2,000 家金融公司正在使用MATLAB 进行工作。金融专业人员广泛使用MathWorks 公司的产品来加速他们的研究，减少开发时间，提高模型的
速度和控制项目成本。他们使用MATLAB 以及相关产品，完成对数据进行分析，创建
险，开发优化策略，计算价格，确定现金流等一系列工作。
减少开发时间
MATLAB 让金融专业人士开发应用的时间和利用传统的开发方法相比，如：Visual C++、Basic、Excel ，减少了90%。这是因为MATLAB 提供了强大的计算能力，诸如：基于矩级数学函数等，它让开发人员可以e799bee5baa6e78988e69d83336更加关注如何解决问题，而不是去解决如何编写程序的
降低风险和成本
使用MATLAB 您可以通过重用您的C/C++和Fortran 函数，这样可以将应用实现
化。更为重要的是，因为所有的MATLAB 函数都是源代码可视的，所以您可以查看和修改代
新模型的集成
MATLAB 可以让您在几个小时之内将新的模型集成到您的系统，对比于S-Plus、
SAS，这个过程要花费几天或者几个星期的时间，这是因为MATLAB 提供了工具，可以自
MATLAB 代码转化为C/C++ 代码。MATLAB 还可以让您快速的部署您的应用。
在过去的五年时间里，MathWorks 在MATLAB 中增加了很多专门的工具，提供给
用来开发相关模型，包括：
■ 债券价格、收益和敏感度分析
■ 投资组合优化和分析
■ 资产分配
■ 金融时序分析
■ 期权价格和敏感度分析
■ 现金流分析
■ 风险管理
■ 预测和模拟
■ 利率曲线拟合合期限结构建模
■ Monte Carlo 模拟
■ 基于GARCH 的波动性分析
相关模块：
金融工具箱（FMA-SHEE-FINA-1.1.PDF）
DATAFEED工具箱（FMA-SHEE-DAFD-1.0.PDF）
金融衍生物工具箱（FMA-SHEE-FIDR-1.0.PDF）
固定收益工具箱（FMA-SHEE-FIXD-1.0.PDF）
GARCH工具箱（FMA-SHEE-GARH-1.0.PDF）
金融时序工具箱（FMA-SHEE-FITI-1.0.PDF）
EXCEL LINK工具箱（FMA-SHEE-EXCL-1.1.PDF）
数据库工具箱（FMA-SHEE-DATA-1.1.PDF）
优化工具箱（FMA-SHEE-OPTI-1.0.PDF）
统计工具箱（FMA-SHEE-STAT-1.0.PDF）
链接源于 http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=45446
个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；matlab采用图形界面，功能比较强大，目前研究中应用最广；spss和sas都有比较强的专业性，前者主要用于社科类研究，后者主要用于自然科学及经济的研究方面，另外spss也采用图形界面，友好性方面要强于全部由编程语言进行操作的sas，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。 以下是我找到的一些资料，比较详细，楼主可以参考。
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MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。 MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。
目前 MATLAB 产品族可以用来进行：
数值分析
数值和符号计算
工程与科学绘图
控制系统的设计与方针
数字图像处理
数字信号处理
通讯系统设计与仿真
财务与金融工程
MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算、数值分析算法， MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。
MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件 COM 组件等等。这样就可以扩展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能够同其他高级编程语言例如 C/C++ 语言进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。
利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了数据获取、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。
Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等等，其中了包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。
Stateflow 是一个交互式的设计工具，它基于有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。 Stateflow 与 Simulink 和 MATLAB 紧密集成，可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到 Simulink 的模型中。
在 MATLAB 产品族中，自动化的代码生成工具主要有 Real-Time Workshop （ RTW ）和 Stateflow Coder ，这两种代码生成工具可以直接将 Simulink 的模型框图和 Stateflow 的状态图转换成高效优化的程序代码。利用 RTW 生成的代码简洁、可靠、易读。目前 RTW 支持生成标准的 C 语言代码，并且具备了生成其他语言代码的能力。整个代码的生成、编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的，用户需要做得仅仅使用鼠标点击几个按钮即可。 MathWorks 公司针对不同的实时或非实时操作系统平台，开发了相应的目标选项，配合不同的软硬件系统，可以完成快速控制原型（ Rapid Control Prototype ）开发、硬件在回路的实时仿真（ Hardware-in-Loop ）、产品代码生成等工作。
另外， MATLAB 开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标，利用 Real-Time Workshop Embedded Coder 能够直接将 Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的，还可以是定点的。
MATLAB 开放的产品体系使 MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软件，并且， MATLAB 还具有 300 余家第三方合作伙伴，分布在科学计算、机械动力、化工、计算机通讯、汽车、金融等领域。接口方式包括了联合建模、数据共享、开发流程衔接等等。
MATLAB 结合第三方软硬件产品组成了在不同领域内的完整解决方案，实现了从算法开发到实时仿真再到代码生成与最终产品实现的完整过程
主要的典型应用包括：
控制系统的应用与开发——快速控制原型与硬件在回路仿真的统一平台 dSPACE
信号处理系统的设计与开发——全系统仿真与快速原型验证， TI DSP 、 Lyrtech 等信号处理产品软硬件平台
通信系统设计与开发——结合 RadioLab 3G 和 Candence 等产品
机电一体化设计与开发——全系统的联合仿真，结合 Easy 5 、 Adams 等
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