fMRI数据分析

典型相关分析matlab实现代码的质量和样式单元测试覆盖如何引用贡献者SPM12预处理管道说明依赖关系确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。详细说明请参见以下链接：依赖关系的第二版本20或者4。为了简便起见，已将subfun工具箱添加到子文件夹中。此功能套件通常包括从读取和解压缩数据开始的步骤。然后，它依次执行切片定时校正、空间预处理（重新对齐到MNI空间）、平滑主题级别的GLM以及组级别的GLM（即汇总统计方法）。每个任务必须独立运行。所有参数最好在getOptions.m文件中修改。此外，还可以为每个受试者的非规范化图像运行GLM，以准备进行MVPA分析，并为MVPA中每个条件获取一个beta图像。核心功能位于子功能文件夹subfun中。管道的假设包括：虚拟扫描已从BIDS数据集中删除，并且可以直接进行预处理；给定任务的元数据与运行管道的第一个主题的第一次运行的元数据相同；该组在主题字段上是同质的。

tt变换MATLAB代码用于MID处理流水线，该存储库包含在货币激励延迟(MID)任务期间，通过拟合单主题GLM和绘制VOI时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像(fMRI)数据的代码。我们将分析来自2个科目的数据。每个受试者在2次扫描运行中执行MID任务，并提供以下信息： 6个条件（0,1,5增益/损失试验），每个条件15次试验，总共90次试验。试验时间安排为： 0-2秒：中间演示，4.25-5秒：目标“窗口”，6-8秒：结果展示。试验间隔(ITI)为2、4或6秒，所有试验平均为4秒。软件要求（仅用于保存和绘制ROI时间课程），使用niftiRead()函数加载nifti文件到MATLAB。用户需确保有权执行脚本，运行以下命令： chmod 777 sh chmod 777 py以便执行。这只需要运行一次。功能磁共振成像管道检查原始数据，原始fMRI和解剖数据应在此处。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。

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