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SPM5数据分析简明教程-北师大fMRI培训班

SPM5数据分析简明教程-北师大fMRI培训班
SPM5数据分析简明教程-北师大fMRI培训班

SPM5数据分析简明教程

编写人:张寒

Email: napoleon1982@https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,

导师:朱朝喆(研究员,博士生导师)

Email: czzhu@https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,

https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/home/chaozhezhu/

北京师范大学认知神经科学与学习

国家重点实验室

Lab1 SPM5的安装和介绍

实验内容

1.Matlab 7.1简要介绍

2.SPM5简要介绍

Matlab 7.1简要介绍

1.主界面

在所有实验中,我们都将使用Matlab 7.1软件包。在Matlab安装完毕后,双击快捷方式图标打开Matlab。点击Matlab窗口上方的View菜单,勾选Command Window, Command History, Current Directory和Workspace。这时,Matlab将呈现四个子窗口(图1):

1)Command Window:位于右下方。即指令窗口,是键入指令的地方,也是Matlab

显示计算结果的地方;

2)Command History:位于左下方。即历史命令窗口,存放历史输入命令;

3)Current Directory:位于左上方。即当前工作目录,显示当前目录下的文件信息;

4)Workspace:位于右上方。即工作空间,存放变量在内存中。

图1 Matlab 7.1的主界面

此时,Matlab处于准备接受命令的状态,可以在命令窗口(右下方的子窗口)中直接输入命令语句。

2.基本命令

1.设置当前工作路径 (current directory)

设置当前工作路径可以让Matlab知道你要在那个地方进行数据处理。

1)在Windows下建立一个新文件夹,如:D:\work\dicom_convert\

2)例如把该目录设为工作路径:在Matlab的指令窗口中键入:

cd ‘D:\work\dicom_convert\’ (注意,单引号必不可少)。

这样,就将Matlab的当前工作路径设置在上述路径下了。

2.添加搜索路径(set path)

添加搜索路径是一些基于matlab的工具包常用的安装方式。

1)点击Matlab最上方的“File”菜单,在下拉菜单中选择“Set Path”。

2)在弹出的路径设置窗口中选择“Add with Subfolders”,浏览并点选目标文件夹

(如图2所示),然后点“确定”。

3)点击“Save”按钮。

4)点击“Close”按钮。

图2 添加搜索路径

3.其他常用命令及功能

1)load载入数据到内存

2)clear清除内存中的数据

3)doc 呼出matlab的帮助窗口

4)dir 显示当前路径下所有文件和文件夹

5)cd 进入某个文件夹

6)help 查看帮助文件

希望大家在实际使用中学习,这里不一一列举。

SPM5介绍和安装

SPM5是一款功能强大的fMRI数据激活区检测分析软件包。一般的数据处理由预处理,个体统计,群体分析(组分析)这几大步骤组成。SPM5这个软件包包含一个“spm5”的文件夹,文件夹里含有若干子文件夹和许多文件。假设这个文件夹在“D:\spm5”目录下,下面介绍如何安装及打开SPM5:

1.打开Matlab7.1,将SPM5所在目录“D:\spm5”加入到Matlab的搜索路

径中(利用“添加搜索路径”所示的方法,将spm5及其所有子文件夹

添加到Matlab的搜索路径中);

2.在Matlab指令窗口中输入“spm fmri”,即出现SPM的三个主要窗口(图

3为工具窗口,图4为交互窗口);

图3 工具窗口图4 交互窗口

3.图4是交互窗口,用户可以在这个窗口中进行处理参数指定。该窗口左

侧一栏用树型结构显示参数设定,双击可以扩展和缩起分支(用+/-表

示),需要用户指定参数的处理项目用 “X” 表示,整个处理流程可以用

该窗口内的“Save”, “Load”, “Run” 按钮进行保存,调入和执行。该窗口

右上方一栏表示当前处理项目的可选子项,用户可以在这里改变处理选

项,也可以输入指定数值。该栏下方是当前项目的数值的显示栏。最下

方一栏是帮助栏,显示当前处理项目的帮助信息。

4.当SPM5需要你选择输入的文件时,会弹出文件选择窗口(图5)。

图5 文件选择窗口

注意!如果用Matlab和SPM处理数据,文件名和文件夹名应该设置为英文,最好中间没有空格。不推荐使用中文。

Lab2 用SPM5进行任务fMRI数据预处理

实验内容

1.实验和数据介绍

2.数据预处理

Slice timing(层间时间校正)

Realignment(头动校正)

Normalization(空间标准化)

Smoothing(平滑)

实验和数据介绍

本手册采用数据为被试被动接受单侧视野视觉刺激实验中采集到的数据,视觉刺激为以12Hz为闪烁频率的三角形棋盘格,基线任务为被动注视屏幕中心的小圆点:

1)基线(B):注视屏幕中心的圆点(图6左)

2)条件一(L):在注视圆点的同时,屏幕左侧出现棋盘格闪烁刺激(图6中)

3)条件二(R):在注视圆点的同时,屏幕右侧出现棋盘格闪烁刺激(图6右)

图6 三种实验任务(左:基线;中:左侧视觉刺激;右:右侧视觉刺激)

实验采用事件相关设计 (event-related design),每个被试扫描一个run,每个run含有99个trials, 每个trial持续时间为2秒。总扫描时间为2×99 = 198秒。在99个trials中,最前面和最后面的8个trials均为注视点。其余的83个trials 中包含大致相等数目的注视点、左边闪烁、右边闪烁三种条件的刺激,每种有27或28个trials(注:图7为示意图,真实扫描顺序可能不同)。

图7 刺激呈现示例

实验数据由本实验室Siemens 3T Trio磁共振机器扫描,EPI序列扫描BOLD 功能像,具体参数:TR = 2 sec, Slices = 25, slice thickness = 3*3*4mm, in-plane resolution = 64*64, voxel size = 3.13*3.13*4.80,自下而上间隔扫描。

数据预处理

由于原始数据为DICOM格式,需要先进行格式转换。然后,进行时间和空间上的校正,为后续分析做准备,因此叫做“数据预处理”。下面介绍BOLD信号预处理的详细流程:

数据准备

1.将功能像DICOM原始数据放入一个空文件夹内,例如:D:\data\dicom_bold

2.新建一个文件夹,例如命名为:D:\data \preproc

3.打开Matlab7.1,将SPM5设置为搜索路径,在指令窗口中输入:

cd ‘D:\data\preproc’ (设置当前路径为数据文件夹)

4.在指令窗口中输入:“spm fmri”,打开SPM5

格式转换(DICOM格式数据转换为NIFTI格式)

5.在SPM的按钮窗口中点击 DICOM Import 按钮(如图8)

图8 DICOM Import按钮

6.在弹出的输入文件选择窗口中选择dicom_bold文件夹内的所有DICOM原始

数据,点击Done进行确认(图9)

图9

7.在弹出的输出路径选择窗口中选择preproc文件夹(图10),点Done

图10

8.在左下角的窗口中选择转换参数(图11)

图11

Output image format [Two file (img+hdr) NIfTI]

Use ICEDims in filename [No]

等待SPM数据转换完毕,用MRIcron查看一个功能像(以f*打头的文件),注意观察图像分辨率,voxel size等信息。

层间时间校正(Slice Timing)

9.点击SPM按钮窗口中的Slice timing按钮;

10.在SPM的交互窗口中进行数据和参数指定:

1)选中Data,点击New Session,选中Session,点击Specify Files;

2)在弹出的文件选择窗口中选择所有f*.img,点击Done;

3)选中Number of Slices,点击Specify Text,输入25,回车;

4)选中TR,点击Specify Text,输入2,回车(TR是一个volume内第一层

到下一个volume内第一层的间隔时间);

5)选中TA,点击Specify Text,输入“2-2/25”,回车(TA是一个volume

内从第一层到最后一层的间隔时间);

6)选中Slice order,点击Specify Text,输入“1:2:25 2:2:24”,回车(指定

扫描顺序,这里为自下而上的间隔扫描,这里1代表解剖位置的下,即

“脖子的位置”。)特别注意:这里的正确设置非常重要!

.................

7)选中Reference Slice,点击Specify Text,输入25,回车(参考层推荐选

择对应时间中点的一层,即第25层);

11.点击Save按钮,将slice timing的参数设置保存到当前目录下,例如:

preproc_slice.mat (注:此步骤可做可不做,保存文件是为了日后检查方便)。

12.点击Run按钮,等待SPM slice timing完毕,SPM生成99对以a*打头的img/hdr

文件(slice timing的结果)。

头动校正(Realignment)

13.在SPM按钮窗口中选择Realign(图12):

图12

14.在SPM的交互窗口中进行数据和参数指定:

1)在SPM的交互窗口中选择New “Realign: Estimate & Reslice”;

2)双击Realign: Estimate & Reslice展开树型目录,选中Data;

3)点击New “Session”,选中Session,点击Specify Files;

4)在弹出的文件选择窗口中的Filt一栏输入af.*,选择所有以af*打头的文

件,点Done,如图13:

图13

5)在Reslice Options选择肢下选择Resliced images,点Specify Menu Item,

选择“Mean Image Only”;

6)点击Save按钮,将realignment的参数设置保存到当前目录下,例如:

preproc_realign.mat (可选步骤);

7)点击Run按钮,等待SPM realignment完毕,SPM会生成一对mean*文

件(平均脑),一个rp*.txt文件(头动参数文件);

8)同时,SPM会将头动曲线显示在交互窗口中,如图14

图14

注意:图14中上面一幅曲线图中的三条曲线表示在X,Y,Z方向上头的平动(单位是mm),下面一幅曲线图中的三条曲线表示以X,Y,Z为轴的转动(单位是度);分别对应rp*.txt文件中的前三列(平动,单位mm)和后三列(转动,单位是弧度

..)。

空间标准化(Normalization)

15.在SPM的按钮窗口中点击Normalize按钮;

16.在SPM的交互窗口中进行数据和参数指定:

1)在SPM的交互窗口中选择New Normalise: Estimate & Write;

2)双击Normalise: Estimate & Write,展开树型目录,选中Data;

3)点击 New “Subject”,双击Subject展开树型目录;

4)选中Source Image,点击Specify Files;

5)在弹出的文件选择窗口中选择realignment生成的mean*.img文件,点击

Done;

6)选中Images to Write,点击Specify Files;

7)在弹出的文件选择窗口中选择所有的af*.img文件,点击Done;

8)双击Estimation Options展开树型目录;

9)选中Template Image,点击Specify Files;

10)在弹出的文件选择窗口中选择SPM5目录中,templates文件夹下的

EPI.nii模板文件,点Done;

11)双击Writing Options展开树型目录;

12)选中Bounding box,点击Specify Text,将原有的参数改为“-90 -126 -72;

90 90 108”,回车(推荐不使用SPM默认的Bounding box);

13)选中V oxel sizes,点击Specify Text,将原有的参数改为“3 3 3”,回车;

14)点击Save按钮,将normalize的参数设置保存到当前目录下,例如:

preproc_normalize.mat(可选步骤)。

17.点击Run按钮,等待SPM normalize完毕,SPM生成99对以waf*打头的

img/hdr文件(空间标准化的结果),同时,还会生成一个mean*_sn.mat文件(存放变换参数),SPM会在交互窗口将EPI模板和配准好的mean图像一起显示(用于判断配准好坏),如图15:

图15Normalize的结果

空间平滑(Smooth)

18.在SPM的按钮窗口中点击Smooth按钮;

19.在SPM的交互窗口中选中Images to Smooth,点击Specify Files;

20.在弹出的文件选择窗口中选择Normalize生成的所有waf*.img文件,点击

Done;

21.点击Save按钮,将smooth的参数设置保存到当前目录下,例如:

preproc_smooth.mat(可选步骤);

22.点击Run按钮,等待SPM smooth完毕,SPM生成99对以swaf*打头的img/hdr

文件(空间平滑的结果)。注意:空间平滑的平滑参数默认为[8 8 8]。

至此,对EPI功能像的预处理完成,在确认处理步骤正确以后,可以删除不必要的中间结果数据,只留下99对swaf*.img/hdr(预处理后的数据)和rp*.txt 文件(头动参数文件),这些数据将进入后续的个体统计分析(Lab3)。

预处理分析练习:

1.用MRIcron打开原始数据(经过转换后的数据)、经过空间标准化的数据、

和经过平滑的数据,比较一下它们有什么不同?

2.在空间标准化时,为什么Source Image要选择mean.*图像?

3.SPM会在空间标准化之后在交互窗口将EPI模板和配准好的mean图像一起

显示。看看这两幅图像,它们之间配准(对齐)了吗?

4.重新做一遍空间标准化,采用SPM默认的Bounding box设置,看看结果发

生了什么变化?为什么?

5.重新做一遍空间平滑,采用[3 3 3]的平滑参数,看看结果发生了什么变化?

为什么?

注意!最容易出问题的地方在于:1)没有在每一步之后检查生成的图像是否有问题;2)没有按照自己数据适合的方式进行预处理。对于图像检查,可以参考https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/imaging/DataDiagnostics;对于预处理方式选择:

a.如果是Block设计,不需要做slice timing。如果是事件相关设计,则需要做;

b.在事件相关设计中,如果BOLD功能图像的扫描方式是间隔采样,先做slice

timing,后做realignment;如是顺序采样,则先做realignment后做slice timing;

c.当扫描参数为长TR (TR > 3sec) 时,不推荐做slice timing;

d.头动过大的剔除原则:按照在一个run内不超过一个voxel size的标准。这是

一个普遍承认的标准。当然具体研究有具体的标准,需要具体对待;

e.平滑参数一般选择为2-3倍的voxel size。

Lab3 任务fMRI数据的个体统计

实验内容

z数据准备

z用SPM5进行个体统计

z用MRIcron进行结果呈现

数据介绍

被试被动接受单侧视野视觉刺激,视觉刺激为12Hz为闪烁频率的三角形棋盘格,基线为被动注视屏幕中心的小圆点:

1)基线(B):注视屏幕中心的圆点

2)条件一(R):在注视圆点的同时,屏幕右侧出现棋盘格闪烁刺激

3)条件二(L):在注视圆点的同时,屏幕左侧出现棋盘格闪烁刺激

数据准备

实验为事件相关设计,实验数据为一个run的EPI功能像,已经经过SPM5的预处理。进入个体统计的数据为99对swaf*.img/hdr数据,将所有文件,包括一个rp*.txt文件放在一个空文件夹中,例如:D:\data\preproc。

新建一个空文件夹,例如,命名为:D:\data\stats_analysis,这个文件夹将来存放个体统计的处理结果。

个体统计

1.打开Matlab,将当前路径设为:D:\data\stats_analysis;

2.打开SPM5,点击Specify 1st-level;

3.在SPM的交互窗口中进行参数设置:

1)选中Directory,点击Specify Files,在弹出的选择窗口中选择当前路径为

输出路径,即选择D:\data\stats_analysis,点击Done;

2)双击Timing parameters打开树型目录,选中Units for design,点击Specify

Menu Item,选择Scans;

3)选中Interscan interval,点击Specify Text,输入2,回车;

4)选中Microtime resolution,点击Specify Text,将原先数值改为25,回车

(设置成扫描层数);

5)选中Microtime onset,点击Specify Text,将原先数值改为13,回车;

(因为在slice timing时,reference slice为第25层,是第13个扫描的,

这里的设置非常重要

.........!);

6)选中Data & Design,点击New “Subject/Session”,双击Subject/Session

展开树型目录;

7)选中Scans,点击Specify Files,在弹出的选择窗口中选择在

D:\data\preproc路径下的所有的swaf*.img文件,点击Done(数据指定);

8)选中Conditions,点击New “Condition”,双击Condition展开树型目录;

9)设置第一个condition为条件一:右侧视野刺激,具体设置方法如下:

a)Name [right];

b)Onset [13 14 21 22 23 26 32 33 34 37 41 45 50 54 56 58 60 68 69 70 74

78 80 81 83 84 86](右侧视野刺激的onset time);注:

.........的.

..onset time

确定非常重要,需要熟知刺激开始的时刻,这里一旦设错,结果可

.............................

能变化非常大!

.........从.0.开始计数!

.....

.......Onset time

c)Durations [0](ER设计填0,Block设计填block的持续时间)。

10)重新选中Condition,点击New “Condition”,双击新生成的Condition展

开树型目录,设置第二个condition为条件二:左侧视野刺激,设置方法:

a)Name [left];

b)Onset [9 11 16 18 19 20 24 25 27 36 38 44 47 48 49 51 53 57 63 64 65

71 72 75 76 79 82 90](左侧视野刺激的onset time);

c)Durations [0];(注:如果有多个condition,可以接着新建condition)

11)选中Multiple regressors,点击Specify Files,选择:

D:\data\preproc文件夹下的rp*.txt文件(包括了头动的六个参数);

注:这里选择头动参数作为Multiple regressors是为了去除头动的影响,

但是这不是必然要做的,当头动很小时或者头动和任务设计高度相关时,Multiple regressors也可以不定义。这里的基函数默认为canonical hrf函

数,也可以选择其他基函数,如canonical hrf+时间/空间导数。具体选什

么要根据具体情况来定。

4.点击Save,保存设置为model_specify.mat(可选),点击Run,运行;

5.SPM生成SPM.mat文件(存放模型参数和数据信息),同时生成设计矩阵图

(每列表示一个解释变量),如图16:

图16设计矩阵

6.如果需要查看刚指定好的模型,可以点击SPM的按钮窗口中的Review按钮,

在SPM左下角的窗口中选择Design菜单,依次选择Explore ? Session 1 ?right或者left,来查看设置好的模型。SPM会在右边的窗口中显示出一些曲

线图,如图17,图中左上角的曲线图为onset序列卷积hrf函数(血液动力学函数)后的参考序列,右上角为该参考序列的频率特性和高通滤波示意图,左下角的曲线为模型指定时所应用的hrf函数(即canonical hrf):

图17查看刚设计好的模型

7.点击SPM按钮窗口中的Estimate按钮,进行参数估计;

8.选中Select SPM.mat,点击Specify Files,选择模型指定时生成的SPM.mat

文件,点击Run,等待SPM参数估计完毕;

9.下面进行个体水平统计推断:

a)点击SPM按钮窗口中的Results按钮,选择SPM.mat矩阵,点击Done;

b)弹出contrast设置窗口,点击Define new contrast,进行contrast设置:

https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html, [right]

ii.type [t-contrast]

iii.contrast [1]

iv.点击submit,点击OK

c)点击Done;

d)Mask with other contrast(s) [no];

e)Title for conparison [right];

f)p value adjustment to control [FDR](多重比较校正);

g)p value (false discovery rate) [0.05](校正后p值);

h)& extent threshold {voxels} [10](只显示大于10个voxel的激活团块);

10.这时,SPM在右侧窗口中呈现激活区检测的结果(在玻璃脑上用不同灰度的

色块表示激活的程度),同时,在其右侧显示设计矩阵和contrast信息(图18)。可以观察到:对于右侧视野刺激,激活区大部分在左侧初级视皮层:

图18 激活区检测结果(右侧视野刺激)

11.点击SPM左下角窗口中的whole brain按钮(如图19),查看激活区检测的

报表(如图20)

图19

图20

12.点击SPM左下角窗口的overlays菜单,选择render(图21):

图21

13.在弹出窗口中选择SPM5安装路径下,rend文件夹中的render_spm96.mat文

件,点Done;

14.在左下角的窗口中选择Style [new], Brighten blobs [slightly],SPM的右边窗

口将呈现render到三维脑表面的激活图(图22):

图22 render到三维脑表面的激活图

注意:这里的步骤10-14 仅仅为了联系结果检查,呈现和报告,一般实验中,研究者对群体水平的结果(组分析结果)感兴趣,而不是个体水平的结果。对于群体水平的结果,同样可以采用步骤10-14所示的方法对结果进行检查,呈现和报告。

注意!最容易出问题的地方在于:第7步生成的SPM.mat文件包含了所有数据的信息(包括其所在的文件目录)。因此,最好不要在个体统计完之后,将数据的位置改变(如复制到新的文件夹中或者改文件夹名等),否则容易出错。

个体统计练习:

1.进行左侧视野呈现视觉刺激条件下的激活区检测(提示:采用类似右侧视野

刺激的方法)

2.看看SPM还提供了哪些结果呈现的方法?

3.在SPM的render结果图中(图22),哪边是实际的左边,哪边是实际的右边?

4.如图16,设计矩阵的每一列都表示什么?每一行呢?

5.使用MRIcron显示SPM生成的个体统计结果(SPM_T0001.img),如何显示

比较好呢?

6.如果是block设计,那么上面的设置哪里应该改变呢?

7.假如阈值A设为 FDR校正,p = 0.05,extent threshold = 10;和阈值B设为

FDR校正,p = 0.01,extent threshold = 10。问:阈值A和阈值B哪个更严格?

8.重新设置阈值,将阈值放松或者变严格,看看玻璃脑的结果有什么变化?

Lab4 任务fMRI数据的群体统计

实验内容

z数据准备

z用SPM5进行群体统计(单样本t检验、双样本t检验)

z用aal插件查看激活脑区解剖位置

数据准备

在上一个lab中(个体统计),我们对一个被试进行了单侧视野视觉刺激(右侧和左侧刺激)的激活区检测,分别得到了右侧刺激的contrast图和左侧刺激的contrast图(分别对应con_0001.img/hdr和con_0002.img/hdr)。假设我们一共分析了7个被试,那么将得到7组同样的con_0001.img和con_0002.img文件。进入组分析的数据是每个被试的con_0001.img和con_0002.img文件(注意:不是spmT_0001.img/hdr和spmT_0002.img/hdr文件)。

新建文件夹,如D:\data\data_group,将每个被试经过个体统计得到的con_0001.img/hdr和con_0002.img/hdr数据拷贝到该文件夹之下。注意:因为文件名均相同,需要更改文件名为(也可以按照自己的规则进行重命名):subject_01 右侧刺激 con_0001.img/hdr

subject_02 右侧刺激 con_0002.img/hdr

… … …

subject_07 右侧刺激 con_0007.img/hdr

subject_01 左侧刺激 con_0008.img/hdr

subject_02 左侧刺激 con_0009.img/hdr

… … …

subject_07 左侧刺激 con_0014.img/hdr

新建一个空文件夹,例如D:\data\group_analysis,用来存放组分析的结果(重.要.!.要新建文件夹,而不是直接在数据所在文件夹中计算

.......................)。

单样本t检验

单样本t检验主要应用在对同质的一组被试进行统计推断上。为了检测在群组水平上(样本为一组被试)右侧视野视觉刺激的激活,要对con_0001~con_0007.img这些数据进行单样本t检验。下面介绍其分析流程:

1.打开Matlab,将当前路径设为:D:\data\group_analysis,打开SPM5,点击

Specify 2nd-level按钮;

2.选Factorial design specification下的Design,选择Choose “One-sample t-test”;

3.双击One-sample t-test,选中Scans,点击Specify Files;

4.在弹出窗口中选择D:\data\data_group中的:con_0001~con_0007.img文件,

点击Done;

5.选中Directory,点击Specify Files,选择输出路径为:D:\data\group_analysis\

点击Done;

6.点击Save,保存设置为group_analysis.mat(可选操作),点击Run,运行; SPM会生成一个SPM.mat文件,同时生成设计矩阵图。

7.点击Estimate,选中Select SPM.mat,点击Specify Files,选择新生成的

SPM.mat,点击Done;

8.点击Run,等待SPM进行参数估计完毕;

9.点击Results,选择SPM.mat文件,点击Done;

10.在弹出的contrast设置窗口中点击Define new contrast,在name一栏填入:

right-baseline,选择t-contrast,在contrast一栏中填入:1(注意:这是在检测右侧视野刺激大于基线的效应);

11.点击Submit,点击OK,点击Done;

12.mask with other contrast(s) [no];

13.Title for conparison [right-baseline];

14.p value adjustment to control [FDR](多重比较校正方法选择。FDR的全称是

“False Discovery Rate”,一般来说相对FEW宽松;FWE的意义是“Family-wise error”,是一种比较严格的校正方法;还有一个选项“none”,即不做多重比较校正)

15.p value (false discovery rate) [0.05](校正后p值);

16.& extent threshold {voxels} [10](只显示大于10个voxel的激活团块)。

这时,SPM会在右侧窗口中呈现激活区检测的结果(玻璃脑),同时,在其右侧显示设计矩阵和contrast信息。可以观察到:对于右侧视野刺激,在群组水平上,高于baseline的激活区大部分在左侧初级视皮层。同样,也可以检测低于baseline的“负激活区”,只需要在Define new contrast窗口中将第10步的“1”改为“-1”即可。如果采用严格的阈值和校正方法无激活,可以适当放宽条件。

这时,可以用SPM5生成结果报表,用它的render功能将群组统计的结果render到三维脑表面。

用aal插件查看激活脑区解剖位置

1.安装:将aal插件解压缩后,将整个aal文件夹添加到SPM的spm5\toolbox

文件夹下,即安装完成。

2.查看激活脑区解剖位置:

a)在SPM的Toolbox下拉菜单中点aal(图23),即弹出aal主菜单(图24)

图23 图24

b)如果想查看激活峰值点的解剖位置,点Local Maxima Labeling;

c)在弹出窗口中选择SPM.mat;

d)在弹出的select contrat窗口中选择感兴趣的contrast(如选right-baseline)

e)mask with other contrast(s) [no];

f)title for conparison [right-baseline];

g)p value adjustment to control [FDR];

h)p value (false discovery rate) [0.05];

i)& extent threshold {voxels} [10];

j)在弹出的Select an labelised atlas窗口中选择spm5\toolbox\aal\文件夹下的ROI_MNI_V4.img文件,点Done。

aal即输出结果报表(图25),其中x,y,z mm表示峰值点坐标,label表示峰值点坐标最接近的脑区,dist mm表示峰值点和此脑区的距离,后面的四列分别表示峰值点坐标第二接近的脑区和距离,第三接近的脑区和距离:

图25

双样本t检验

在有些研究中,需要比较两组(如病人组和对照组)在某些任务条件下的激活差异,这时,需要用到双样本t检验,这也是群体统计的一种常用类型。

假设有7个病人和7个正常对照被试,7个病人在某个任务条件下经过个体统计得到con_0001 ~ con_0007.img/hdr文件;7个正常对照在同样任务条件下得到con_0008 ~ con_0014.img/hdr文件,假设这些con*.img/hdr文件存放在D:\data\data_group下。新建文件夹:D:\data\group_comp。下面介绍双样本t检验的流程:

1.打开Matlab,将当前路径设为:D:\data\group_comp,打开SPM5,点击Specify

2nd-level按钮;

2.选Factorial design specification下的Design,选Choose “Two-sample t-test”;

3.双击Two-sample t-test,选中Group 1 scans,点击Specify Files;

4.在弹出窗口中选择D:\data\data_group中的:con_0001~con_0007.img文件,

点击Done;

5.选中Group 2 scans,点击Specify Files;

6.在弹出窗口中选择D:\data\data_group中的:con_0008~con_0014.img文件,

点击Done;

7.选中Directory,点击Specify Files,选择输出路径为:D:\data\group_comp\,

点击Done;

8.点击Save,保存设置为group_comparison.mat(可选步骤),点击Run,运行; SPM会生成一个SPM.mat文件,存放上述步骤中的模型设置参数,同时生成设计矩阵图。

9.点击Estimate,选Select SPM.mat,点击Specify Files,选择新生成的SPM.mat,

点击Done;

10.点击Run,等待SPM进行参数估计完毕;

11.点击Results,选择SPM.mat文件,点击Done;

12.在弹出的contrast设置窗口中点击Define new contrast,在name一栏填入:

patient>control,选择t-contrast,在contrast一栏中填入:1 -1 (注意:这是

在检测病人组激活强于正常对照组的脑区);

13.点击Submit,点击OK,点击Done;

14.mask with other contrast(s) [no] (不用其他contrast做掩模);

15.Title for conparison [patient>control];

16.p value adjustment to control [FDR];

17.p value (false discovery rate) [0.05](校正后p值);

18.& extent threshold {voxels} [10](只显示大于10个voxel的激活团块)。

群体统计练习:

1.对左侧视野刺激在群组水平上进行单样本t检验(数据为con_0008 ~

con_0014.img/hdr文件)。

2.利用双样本t检验检测病人组激活弱于正常对照组的脑区。

3.在双样本t检验分析中,SPM也会生成一个设计矩阵,这个设计矩阵和个体

统计时生成的设计矩阵有什么不同?这个设计矩阵的行和列各表示什么?4.试试aal插件的其他几个功能分别是什么?

附录一些有用的信息

1.SPM软件的官方网站:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/spm/

2.SPM5详细的功能介绍,使用方法:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/spm/doc/

3.SPM使用的各种插件:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/spm/ext/

使用这些插件可以方便数据的处理(如批处理插件,激活结果的脑区定位插件),其中一些非常有用!

4.MRIcron:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/comd/rorden/mricron/

有MRI图像显示,结果呈现,叠加,ROI绘制等功能。非常有用!

5.xjView插件:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/xjview/

xjView是一个基于Matlab和SPM2/5的激活区结果呈现插件,作者为崔旭。利用xjView可以方便地将激活区叠加到各种标准脑模板上,例如:single T1模板,avg152T1模板等。利用xjView还可以方便地调整p值和extend threshold (cluster size),并且可以直观地呈现激活区的坐标,统计值大小,以及对应的解剖位置;可以像SPM一样呈现结果报表,统计各种范围的脑结构中激活的voxel个数。

6.aal插件:http://www.cyceron.fr/web/aal__anatomical_automatic_labeling.html

用于确定激活区解剖位置和生成结果报表。非常有用!

7.MarsBaR工具包:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/doc-devel/latest/

ROI分析工具。

8.WFU_PickAtlas:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/cms/software

用于定义感兴趣区,生成感兴趣区mask。

9.MRIConvert:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/~jolinda/MRIConvert/

用于转换dicom格式数据至nifti格式,较为方便。

10.COGICAT:https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html,/projects/cogicat/

本研究组编写的组水平ICA分析工具(Zhang et al., Submitted to NeuroImage)。利用该工具可以方便地,较快地得到较传统组ICA分析结果更加稳定的,准确的ICA结果(包括个体水平和组水平的结果)。

而且,可以根据稳定性对ICA得到的所有成分进行排序。一般来说,具有生理意义的成分的稳定性相对高,而噪声成分的稳定性相对低。利用稳定性排序可以对ICA结果的理解起到辅助作用。关于COGICAT的软件下载,详细说明和使用手册见软件网站,问题反馈和其他交流可以直接询问我们。

大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构

https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗?光环大数据了解到,近年来随着大数据时代的到来,大数据人才需求增加,但目前并没有大数据专业的大学毕业生,所以很多人通过参加大数据培训班,来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了,市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗? 大数据培训班不是骗局,是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多,有些机构开设的课程、就业等跟不上,因此耽误了不少学生。因此,光环大数据建议,挑选靠谱的培训班,可以从以下几点进行: 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑,毕业学员深受市场的认可,企业品牌好,客户美誉度高,能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程,光环大数据强大的教

https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html, 实战相结合的教学方式,学员边学习边参加实战项目,既能学到全面的技能知识,同时也具备了项目开发经验,毕业自然好找工作! 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好,专业老师是最核心的竞争力,一些有实力的讲师都会有比较显著的成就,和一些比较重大的项目实战经历,光环大数据只聘请精英讲师,确保教学的整体质量与教学水准,讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需,通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作,好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作,并与学员签订就业协议保障就业,学员毕业后平均薪资10K以上,学员反馈口碑非常好! 光环大数据认为,大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法,只有适合之言,大数据机构只有适合自己的才是最好的,像我觉得面授教学,好的学习氛围,老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构,那我就去找这样的机构,选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为,在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好,谨防被骗。

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据,如何提炼信息,把需要的信息快速展示给客户和领导? 公司的经营状况和财务状况到底如何?预算执行情况到底如何?成本费用超支了吗? 销售收入、成本、费用是否正常?是否出现了异常情况?如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立? 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题? 员工的构成分布情况如何?员工的流动情况如何?您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因? 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率,以便及时发现问题解决问题? 为什么产品的不合格率持续高位?怎样快速发现问题? 诸如此类的问题,等等,对任何一位管理者而言,是复杂而繁琐的,您想必一定很累、很烦了吧! 您想要提高管理效率吗?想要进行科学的管理,而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗? 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧,还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次,使您的分析报告更加有说服力,更加引人注目! 【课程特点】 ●系统性:囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性:全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用,兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发,注重点面结合。 ●实用性:注重Excel在管理中的实际应用,培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例,极具代表性和实用价值,反映了现实中企业需要解决的问题,具有更强的针对性。 ●示范性:注重强调动手实践,使每个学员有充分的动手机会,及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进,清晰易懂,既便于您了解管理决策分析过程,又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性:讲课认真、细致,辅导实验积极、耐心,使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性:完善的课后服务,随时与老师联系,及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员,包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员;销售总监、销售经理、销售主管、销售人员;生产经理、生产管理人员;人力资源经理、 人力资源主管;审计经理、审计主管;及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己:快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚: 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了(逻辑判断函数的综合应用) 复杂变简单: 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学(各类求和汇总函数的灵活应用) 让数据无处遁形: 需要的数据迅速出现在您面前(功能强大的查找函数及其典型应用)

大数据学习班课程有哪些

大数据学习班课程有哪些 大家都知道各行各业都在做全年数据分析,或是季度数据分析,再或是十几年的对比分析等等,而数据又是什么呢?数据是统计好的,是在作分析之前的基础,数据的质量高,相关度好,维度精准,那么做出的数据分析就是非常可靠的了。但我们的大数据技术能熟练掌握的人才却少之又少,所以现在学习大数据就是一个良好的机遇,那大数据培训班哪里好呢? 大数据培训班,当然来千锋教育了。千锋重金聘请一流核心骨干讲师,打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登,做IT技术达人,成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念,课程中采用企业真实项目,让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理,使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。 据统计,北京地区的大数据工程师工资是很高的呢,年薪都在15万以上,更别说有多年工作经验的人了。目前北京地区仅仅2017年的第一季就有接近

30000多的人才缺口,平均薪资在14000多。现在对于互联网公司的领导来说,缺乏的是全栈大数据开发的人才,现在做大数据,不可能再像前几年的简单应用上了,越是全面的技能,就越能被企业所认可。 其实学习大数据,能找的工作非常多,而数据开发师是学习大数据后从事的主要工作了,这个工作在不同的行业中都有应用,专门去搜集行业的数据,还有整理等,数据做成行业细致的研究,提取数据,分析数据,实现数据的商业化价值。 千锋大数据是“技术+管理”的集合,通过千锋大数据课程的学习,可以提高学员对理论的认识,重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上,结合新的教改方案,提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重,加大了实验室建设力度,加大实践教学力度。千锋做大数据培训,不仅要让你会大数据的核心技术知识,还要让你掌握实际工作中能用到的技巧,毕业即上岗工作。 大数据培训班,到千锋学习可以先免费试听14天的课程,两周的时间你也足够可以了解到是否可以学习大数据培训的课程了,是否对课程感兴趣!想学习真正的大数据,千锋是一个专业的大数据品牌培训机构!

大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了,但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷,在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加,让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅,让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少? 大数据技术的发展迅速,国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业,但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的,网上关于系统的大数据课程很少,学习资源也不好找,很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训,目前市场上主要分两种课程: 一是大数据开发,学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等,可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程(万行级代码,企业真实项目实战)。大数据学习虽然并没有多简单,但是

通过努力,零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘,学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等,重要的是:理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础,具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程,然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中,好好理解业务逻辑,切实用数据分析驱动网站运营、业务管理,切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长: 培训大数据,一般费用在1w-2w不等,脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

最好的大数据培训学校有哪些

最好的大数据培训学校有哪些 大数据正当时,那么大数据培训机构有哪些呢?你可以每天在听到大数据,出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过,可能渐渐的对大数据行业非常有信心,想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友,了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业,但是不管怎么样,想要学习大数据的你,一定要知道的大数据培训机构有哪些!千锋教育是你很好的选择! 在这里千锋教育就先给你上个预习课,学习大数据的步骤有哪些呢? 1.了解大数据理论 要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA,我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用,如果你学习过C++语言,你会觉得C++和Java很像,因为Java中许多基本语句的语法和C++一样,像常用的循环语句,控制语句等和C++几乎一样,其实Java和C++是两种完全不同的语言,Java 只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念,C++中许多容易混淆的概念,有的被Java弃之不用了,或者以一种更清楚更容易理解的方式实现,因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候,我们一般需要学习这些课程:HTML&CSS&JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术,jQuery 与AJAX技术,SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。 学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。 不用多说,学习完任何一门技术,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也

实验大数据误差分析报告与大数据处理

第一章实验数据误差分析与数据处理 第一节实验数据误差分析 一、概述 由于实验方法和实验设备的不完善,周围环境的影响,以及人的观察力,测量程序等限制,实验测量值和真值之间,总是存在一定的差异,在数值上即表现为误差。为了提高实验的精度,缩小实验观测值和真值之间的差值,需要对实验数据误差进行分析和讨论。 实验数据误差分析并不是即成事实的消极措施,而是给研究人员提供参与科学实验的积极武器,通过误差分析,可以认清误差的来源及影响,使我们有可能预先确定导致实验总误差的最大组成因素,并设法排除数据中所包含的无效成分,进一步改进实验方案。实验误差分析也提醒我们注意主要误差来源,精心操作,使研究的准确度得以提高。 二、实验误差的来源 实验误差从总体上讲有实验装置(包括标准器具、仪器仪表等)、实验方法、实验环境、实验人员和被测量五个来源。 1.实验装置误差 测量装置是标准器具、仪器仪表和辅助设备的总体。实验装置误差是指由测量装置产生的测量误差。它来源于: (1)标准器具误差 标准器具是指用以复现量值的计量器具。由于加工的限制,标准器复现的量值单位是有误差的。例如,标准刻线米尺的0刻线和1 000 mm刻线之间的实际长度与1 000 mm单位是有差异的。又如,标称值为 1kg的砝码的实际质量(真值)并不等于1kg等等。 (2)仪器仪表误差 凡是用于被测量和复现计量单位的标准量进行比较的设备,称为仪器或仪表.它们将被测量转换成可直接观察的指示值。例如,温度计、电流表、压力表、干涉仪、天平,等等。 由于仪器仪表在加工、装配和调试中,不可避免地存在误差,以致仪器仪表的指示值不等于被测量的真值,造成测量误差。例如,天平的两臂不可能加工、调整到绝对相等,称量时,按天平工作原理,天平平衡被认为两边的质量相等。但是,由于天平的不等臂,虽然天平达到平衡,但两边的质量并不等,即造成测量误差。 (3)附件误差 为测量创造必要条件或使测量方便地进行而采用的各种辅助设备或附件,均属测量附件。如电测量中的转换开关及移动测点、电源、热源和连接导线等均为测量附件,且均产生测量误差。又如,热工计量用的水槽,作为温度测量附件,提供测量水银温度计所需要的温场,由于水槽内各处温度的不均匀,便引起测量误差,等等。 按装置误差具体形成原因,可分为结构性的装置误差、调整性的装置误差和变化性的装置误差。结构性的装置误差如:天平的不等臂,线纹尺刻线不均匀,量块工作面的不平行性,光学零件的光学性能缺陷,等等。这些误差大部分是由于制造工艺不完善和长期使用磨损引起的。调整性的装置误差如投影仪物镜放大倍数调整不准确,水平仪的零位调整不准确,千分尺的零位调整不准确,等等。这些误差是由于仪器仪表在使用时,未调整到理想状态引起的。变化性的装置误差如:激光波长的长期不稳定性,电阻等元器件的老化,晶体振荡器频率的长期漂移,等等。这些误差是由于仪器仪表随时间的不稳定性和随空间位置变化的不均匀性造成的。 2.环境误差 环境误差系指测量中由于各种环境因素造成的测量误差。 被测量在不同的环境中测量,其结果是不同的。这一客观事实说明,环境对测量是有影响的,是测量的误差来源之一。环境造成测量误差的主要原因是测量装置包括标准器具、仪器仪表、测量附件同被测对象随着环境的变化而变化着。 测量环境除了偏离标准环境产生测量误差以外,从而引起测量环境微观变化的测量误差。 3.方法误差

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构,在大数据+人工智能领域取得了显著的成果,基于已有的业绩,好程序员推出高端大数据培训班,想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试,才能进入,越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪,今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用,让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用,大数据成为一个封口,人员紧缺,具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化,传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销,用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程,涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做,那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一:帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生,拥有一批真实用户后,根据这批核心用户的特征,可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同,可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值,甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二:活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比,根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道,一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍,僵尸粉是没用的,只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术:一个是主成分分析,其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分,并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化,因为不同指标有不同的度量尺度,只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三:发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点,发现频繁访问路径模式,可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类,一类是有算法支持,另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合,可以针对不同群体的路径分析,优化页面布局,提升转化率,减少用户流失风险。不仅运营部门,产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务,数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等,其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景,如旅行根据机票推荐酒店,情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题,如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中,需要根据业务场景、充分利用各种算法优点,设计混合推荐算法,提升推荐质量。 二、交叉销售模型

大数据分析培训哪个好

大数据分析培训哪个好 大数据分析培训哪个好?千锋老师认为,要讨论大数据分析培训哪个好,一定要选择比较专业的大数据分析培训班,首先得说说学大数据为什么要选择专业的大数据分析培训学习班。 学习大数据为什么一定要选专业的大数据分析培训学习班? 因为专业的培训机构拥有专业的大数据学习大纲,拥有专业的大数据授课老师,拥有专业的实战项目。每一项专业的指导都是在为你的技术精致打磨,将你成功从小白蜕变成大数据技术大神。 为什么说千锋是专业的大数据培训学习班? 千锋教育拥有真正的大数据课程,启用商业数据使用、全栈数据开发,吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作,企业项目真实还原,让学员积累真正的开发经验。名师配好课,17年项目经验总监统领全程面授,课程覆盖云计算与机器学习等热门技术,为万余企业定制培训。

不同于其他机构附加大数据,千锋教育大数据培训课程科学安排课程比例,结合名企需求,只教授主流及热门的大数据技术。与亚马逊达成战略合作,国际化标准上线学员项目,每一名大数据程序员都必须有一个面试官无法拒绝的项目。 为什么千锋大数据分析培训很专业?自然是强大的讲师团队做支撑 千锋大数据分析培训由工作17年的开发经验的大牛(总监级)进行授课,定期邀请其他领域的技术专家,与学生互动、讲解除了本专业以外的知识,进一步拓展学生的视野,为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析的周边工具的编写打下良好的基础。 在教学研究方面,我们老师不断的推陈出新,探索更新的教学方式,结合时代所需不断更新课程大纲,加强学生对于知识的理解和运用。 大数据是互联网发展的方向,大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求,大数据人才的薪资待遇也在不断提升。如果你想获得更高的薪资,如果你想转行加入大数据行业,千锋绝对是绝佳选择。快加入千锋大数据分析培训,只需20周,带你一站式搞定匪夷所思的大数据技术!

广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告2018版

广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告2018版

报告导读 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告旨在运用严谨的数据分析,以更为客观、真实的角度,对广东省民办职业培训机构综合情况进行剖析和阐述。 广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告同时围绕关键指标即民办 职业培训机构总数量,民办职业培训机构在职教职工总人数,民办职业培训机构在职教师数量,民办职业培训机构兼职教师人数,民办职业培训机构经费来源总数量,民办职业培训机构财政补助费,民办职业培训机构职业培训补贴等,对广东省民办职业培训机构综合情况进行了全面深入的分析和总结。广东省民办职业培训机构综合情况数据分析报告可以帮助投资决策者效益 最大化,是了解广东省民办职业培训机构综合情况的重要参考渠道。本报告数据来源于权威政府部门如中国国家统计局、相关科研机构及行业协会等,数据客观、精准。

目录 第一节广东省民办职业培训机构综合情况现状概况 (1) 第二节广东省民办职业培训机构总数量指标分析 (3) 一、广东省民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 二、全国民办职业培训机构总数量现状统计 (3) 三、广东省民办职业培训机构总数量占全国民办职业培训机构总数量比重统计 (3) 四、广东省民办职业培训机构总数量(2015-2017)统计分析 (4) 五、广东省民办职业培训机构总数量(2016-2017)变动分析 (4) 六、全国民办职业培训机构总数量(2015-2017)统计分析 (5) 七、全国民办职业培训机构总数量(2016-2017)变动分析 (5) 八、广东省民办职业培训机构总数量同全国民办职业培训机构总数量(2016-2017)变动对 比分析 (6) 第三节广东省民办职业培训机构在职教职工总人数指标分析 (7) 一、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计 (7) 二、全国民办职业培训机构在职教职工总人数现状统计分析 (7) 三、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数占全国民办职业培训机构在职教职工总人 数比重统计分析 (7) 四、广东省民办职业培训机构在职教职工总人数(2015-2017)统计分析 (8)

大数据培训去哪个机构好

大数据培训去哪个机构好 大数据的火爆引来了一众学子的青睐,学习大数据的人随之增多,大数据学习你得知道大数据培训机构哪个好,只有在好的培训机构里接受培训你才能获得更好的知识,当然小编今天要说的不仅是大数据培训机构哪个好,还有一些大数据入门之前的知识小编也要为你普及。 大数据培训机构哪个好 要说大数据培训机构,那可是数都数不过来,但是,是金子总会发光,好的大数据培训机构必定会发扬光大,千锋教育就是一家在业内口碑非常不错的培训机构。 千锋教育大数据培训机构专注高学历IT职业教育,是中国IT职业教育领先品牌,它拥有众多实战派讲师,金牌讲师齐聚,主流巨擘带你引领大数据时代,在千锋教育大数据培训机构高薪就业并不是口号,千锋就业学员以行业最高薪资稳居榜首,并不是偶然,是经过教学+教研+项目指导+高强度训练锻炼出来的。 千锋教育大数据培训机构200余位业内强师100%全程面授,名师虽贵绝不省人工,面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导,手把手纯面授,面对面现场教学。同时论坛辅导,上课资料录制,方便学生课后复习。严格保障教学质量等等这些都是千锋教育的发光点。进入千锋教育,深入了解它,你会发现这些只

是很小的一部分。 学习大数据要了解的问题 什么是大数据? 所谓大数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。 大数据技术的应用? 随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据培训机构哪个好?当选千锋教育。

哪个大数据编程培训机构比较好

哪个大数据编程培训机构比较好 千锋小编认为“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据(Big Data)又称为巨量资料,但它的主要作用并不是收集资料、数据,而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域,学习大数据编程怎么样?有前途吗? 首先来解决大数据编程学习怎么样? 当今世界,科技进步日新月异,互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式,深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业,大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔,未来的互联网就是大数据和云计算的天下,不管你是否认同,大数据时代已经来临,并将深刻地改变着我们的工作和生活。 大数据编程学习正是我们的发展机遇,进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧,在大数据学完之后两周内学生全部就业,并且平均薪资达到14644元,这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。

大数据时代下,我们能做些什么? 一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品,都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西,进行推荐的。这里包含了,数据的采集及分析,这个只是简单的应用例子。 新浪微博是大数据时代典型的产物,微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式,它具有传播速度快,传播范围广的特点,能在短时间形成飓风的传播效应,进而形成广泛的影响力。 大数据时代什么最贵? 十年前,葛大爷曾说过,“21世纪什么zui贵?”—“人才”,深以为然。而当大数据到临的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。 当大数据的大浪凶猛袭来时,要么你冲上浪尖,做时代的弄潮儿,要么被打入海底,做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔,未来的互联网就是大数据和云计算的天下,大数据和云计算技术将是每一个IT

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门,大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科,学起来相对于其他学科比较难,这与他的薪资是想匹配的,我们都知道,对于大数据人才,公司都是视为瑰宝的,薪资给的都比较高,对于大数据分析培训课程来说,只是可以让你系统的学习大数据知识,找到大数据的项目进行实战,相对于自学来说时间会短一些,学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法: 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训,但当你错失了毕业前的机会,或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误),你再想入这个行,又没有人脉,你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学,老师就没项目,学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的,事实上,经过培训出来的,现在变成大牛的,大有人在,有CEO的,有首席架构师的,只是起步的方式不一样,英雄不问出处 大数据培训和你学习一样,首先要注意以下四点: 1、学习的第一个月是关键,再累再苦一定要努力和坚持,过了一个月后,后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行,有兴奋自然有辛苦,只要坚持一个月,只要坚持一个月,只要坚持一个月,重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码,碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱,轻装前进,才是培训机构的价值,多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师,在解决了问题以后要思考为什么,有没有更好的办法,掌握编程思想的工程师才叫工程师,否则就是代码民工,你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之:大数据培训要根据自己的自身情况来看,不管是培训还是自学都需要好好学习,对目标有不断的追求,不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢?现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助!更多大数据课程相关问题,欢迎咨询容大

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措,都证明了一件事情——当下,正是大数据的风口! 在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。(不考虑国外的,数据作为未来竞争的核心力量,使用国外的大数据平台是极度不安全的!) 1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的杠把子! 2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的) 3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

分析化学-分析结果的数据处理

§2-2 分析结果的数据处理 一、可疑测定值的取舍 1、可疑值:在平行测定的数据中,有时会出现一二个与其它结果相差较大的测定值,称为可疑值或异常值(离群值、极端值) 2、方法 ㈠、Q 检验法:由迪安(Dean )和狄克逊(Dixon )在1951年提出。 步骤: 1、将测定值由小至大按顺序排列:x 1,x 2,x 3,…x n-1,x n ,其中可疑值为x 1或 x n 。 2、求出可疑值与其最邻近值之差x 2-x 1或x n -x n-1。 3、用上述数值除以极差,计算出Q Q=11χχχχ---n n n 或Q=11 2χχχχ--n 4、根据测定次数n 和所要求的置信度P 查Q p ,n 值。(分析化学中通常取0.90的置信度) 5、比较Q 和Q p ,n 的大小: 若Q >Q p ,n ,则舍弃可疑值; 若Q <Q p ,n ,则保留可疑值。 例:4次测定铁矿石中铁的质量分数(%)得40.02, 40.16,40.18和40.20。 ㈡、格鲁布斯法: 步骤: 1、将测定值由小至大按顺序排列:x 1,x 2,x 3,…x n-1,x n ,其中可疑值为x 1或 x n 。 2、计算出该组数据的平均值x 和标准偏差s 。 3、计算统计量G : 若x 1为可疑值,则G==s 1 χχ-

若x n 为可疑值,则G==s n χ χ- 4、根据置信度P 和测定次数n 查表得G p ,n ,比较二者大小 若G >G p ,n ,说明可疑值相对平均值偏离较大,则舍去; 若G <G p ,n ,则保留。 注意:置信度通常取0.90或0.95。 例1:分析石灰石铁含量4次,测定结果为:1.61%, 1.53%,1.54%和1.83%。问上述各值中是否有应该舍弃的可疑值。(用格鲁布斯检验法检验 P=0.95) 例 2 测定碱灰中总碱量(以w Na 2O 表示),5次测定结果分别为:40.10%,40.11%,40.12%,40.12%和40.20% (1)用格鲁布斯法检验40.20%是否应该舍去;(2)报告经统计处理后的分析结果;(3)用m 的置信区间表示分析结果(P=0.95) 二、显著性检验 用统计的方法检验测定值之间是否存在显著性差异,以此推测它们之间是否存在系统误差,从而判断测定结果或分析方法的可靠性,这一过程称为显著性检验。 定量分析中常用的有t 检验法和F 检验法。 ㈠、样本平均值与真值的比较(t 检验法) 1、原理:t 检验法用来检验样本平均值与标准值或两组数据的平均值之间是否存在显著性差异,从而对分析方法的准确度作出评价,其根据是样本随机误差的t 分布规律。 2、步骤: ①、计算平均值和平均值的标准偏差。 ②、由P 13式 μ= x±t p,f s=μ= x±t p,f n s 得:T -χ== t p,f s x 得 t==X S T -χ 根据上式计算t 值。 ③、查表得t p,f ,比较t 值

什么是数据地图_光环大数据数据分析培训

https://www.sodocs.net/doc/f48042786.html, 什么是数据地图_光环大数据数据分析培训 数据地图在工作中的应用越来越多,老板、销售、市场、运营等人员做数据分析时,经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形,如某品牌全国代理商的分布及销售额分布情况(销售)、某个APP在全国各个城市的注册用户分布情况(运营)等。既然数据地图这么重要,掌握它也能带来很大的价值,那我就和大家聊聊数据地图的那些事吧! 一、何为数据地图? 1.概念 数据地图用来分析和展示与地理位置相关的数据,以图示化的展现形式来呈现信息,使得这种数据表达方式更为明确和直观,让人一目了然,方便我们挖掘深层信息,更好的辅助决策。 2.常见地图类型 1)中国省份地图 有面积图、气泡图两种展示形式,很明确展示各区域数据,只要你的业务数据涉及到祖国的各区域,你把企业各个省份的销售额直接显示在地图上,也可以把企业各地的连锁店数量直接统计并在地图上标明,那省份地图一定对你很适用。 最重要的,地图有钻取的功能,可以点击钻取了解到不同地域的数据,例如:地区-城市-区县(福建省—福州市—鼓楼区),多层钻取可以帮助你逐层查看更细粒度的下层数据,这样是业务数据很了解,有问题也能第一时间找到触发问题的区域。 1969~2014年中国境内恐怖袭击发生地区(面积图) 16年7月中国气温平均值高低分布(气泡图) 2)GIS地图: GIS地图比省份地图更加智能,根据你的经纬度数据可具体定位到某个地点,不局限于只展示省份、城市的数据,数据更加精细。另外,只要你有数据,BDP 也可以展示国际地图的,只是我手里没有国际数据,大家感兴趣可以自己去做一

大数据培训机构排名

大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措,都证明了一件事情——当下,正是大数据的风口! 在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。(不考虑国外的,数据作为未来竞争的核心力量,使用国外的大数据平台是极度不安全的!) 1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的杠把子! 2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的) 3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

实验数据的处理分析

实验数据的处理分析

实验数据的处理方法 杨鹏 【摘要】物理学是一门实验的科学,物理学中的新概念、新规律的发现都依赖于反复的实验。而处理实验数据时,需选择适当的实验数据处理方法,才能较准确、客观的反映实验结果,减小误差。本文介绍了实验数据处理中涉及到的一些基本概念,重点综述了物理实验中常用的数据处理方法。并指出了各自适用的条件及优缺点。 【关键词】误差;数据处理;作图法;最小二乘法;逐差法 Abstract:Physics is an experimental science, New concepts in physics, the discovery of new rules rely on trial and error, The experimental data processing,Need to select the appropriate treatment of the experimental data,To more accurately reflect the objective results,Reduce errors. This article describes the experimental data processing involved in some of the basic concepts Summary of experiments focused on the physical data processing methods commonly used. And pointed out the advantages and disadvantages of each applicable condition. Keywords:Error; Data Processing;Mapping;Least squares;By subtraction 【引言】数据处理是指由实验测得的数据, 必须经过科学的分析和处理, 才能揭示出各物理量之间的关系。我们把从获得原始数据起到得出结论为止的加工过程称为数据处理。正确的处理实验记录的数据,对我们科学的了解被测量或研究对象的客观规律,选择恰当的实验数据处理方法,最大限度的减小误差让实验数据无限接近理想条件下的结果,这是实验数据处理的意义所在。在这方面研究的文献有很多,例如费业泰的《误差理论与数据处理》等。要对实验结果进行分析,根据不同的实验方法,我们可以采用不同的数据处理方法,常用

教育培训机构-06-市场数据分析

教育培训机构 06-市场数据分析 ?一、数据分析的意义 ?1、数据分析的定义 ?基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程 ?2、数据分析的过程 ?明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段 ?3、数据分析的内容 ?根据工作推进抓住重要数据、测算分析总结,如:人均产能、投产比、转化率等等数据核心指标 ?4、如何做好数据分析 ?准确数据信息、提高数据生产、利用分析工具、根据数制定解决方案 ?二、数据分析的工具 ?1、日报 ?基础要求:数据准确 ?重在执行:每日各项渠道的均衡新增

?监督结果:数据化 ?把控方向:当然工作总结,明日工作计划 ?2、周报 ?毛单有效率:有效资源÷毛单 ?有效资源到访率:到访÷有效资源 ?到访签单率:签单÷到访 ?有效资源签单率:签单÷有效资源 ?主动资源成单占比:主动资源成单(地推+活动+渠道)÷市场总业绩,低于50%时需要关注 ?3、月报 ?《市场资源和业绩月度统计分析表》 ?重点关注:各个渠道的投产比、获客成本,并与往年同期进行对比,需要达到同比稳定提升 ?4、季度、年度报表 ?《市场资源和业绩季度/年度统计分析表/统计图》 ?重点关注:各个渠道的投产比、获客成本,并与往年同期对比,需要达到同比稳定提升 ?5、活动数据分析 ? a.活动时间、地点、主题、执行过程是最根本因素 ? b.费用直接导向为活动的毛单数量和有效资源量 ? c.通过结果导向分析活动执行过程、发现问题、解决问题?三、数据分析的方式和标准

?1、地推 ? a.影响学校地推毛单量的因素: ?i.市场专员的收单技能、技巧 ?ii.礼品 ?iii.心态 ?iv.校区支持(旺淡季、教学部、销售部)? b.影响商场地推毛单量的因素: ?i.兼职团队管理(招聘、培训、监督、维护、激励) ?ii.位置的选择 ?iii.专员收单 ?iv.关系维护 ?2、活动 ? a.影响活动毛单的因素: ?i.宣传和邀约方式(物业配合度) ?ii.活动主题和内容 ?iii.礼品(伴手礼、抽奖礼) ?iv.现场工作人员的执行力 ? b.影响活动有效单的因素: ?i.品牌曝光的力度和方式 ?ii.机构课程卖点的植入 ?iii.现场面咨的安排 ?iv.签到处的铺垫

DEM数据处理与分析

DEM数据处理与分析

目录 一、DEM数据获取 (1) 二、DEM数据处理 (3) (一)初步预处理 (3) (二)其他处理 (8) (三)坐标转换(计算坡度之前的预处理) (10) 三、DEM数据拼接 (12) (一)获取 (12) (二)镶嵌 (12) (三)裁剪 (14) 四、地形属性提取 (15) (一)坡度提取 (15) (二)坡向提取 (15) (三)表面曲率提取 (16) 五、透视图建立 (17) (一)设置抬升高度 (17) (二)修改显示符号系统 (18) (三)设置渲染 (19) (四)其它图层(栅格或矢量)数据按地形高度进行抬升 (20) 六、建立和显示TIN (21) (一)TIN转换 (21)

(二)TIN属性描述 (21) (三)TIN渲染 (22) 七、创建等高线 (23) (一)创建等高线 (23) (二)创建垂直剖面 (24) (三)坡度分级 (25) 七、DEM相关应用 (25) DEM应用之坡度:Slope (26) DEM应用之坡向:Aspect (30) DEM应用之提取等高线 (32) DEM应用之计算地形表面的阴影图 (34) DEM应用之可视性分析 (38) DEM应用之地形剖面 (41) 八、说明 (42)

一、DEM数据获取 地理空间数据云为我们免费提供了大量的影像和高程数据。其中高程数据分辨率包括90米和30米两种,现在我介绍一下如何下载这些DEM数据。 1、首先在百度中搜索“地理空间数据云”,打开其页面,如图1。 2、这里需要地理空间数据云的账号,点击右上角的注册,注册一个账号。如图2。 3、注册完后,登陆账号,然后开始检索所需DEM数据。这里介绍一下高级检索:点击“高级检索”即可进入,然后我们可以分别按照“地名”、“经纬度”、“行政区”三种条件检索,同时也可以使用“日期”等进一步缩小范围。如图3。

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