请使用matlab对名为：附件2：调查数据.xlsx的excel文件进行分析，并对文件中：13、您是否有通过人工智能学习工具帮助完成作业的想法？、14、您是否有通过人工智能学习工具帮您完成小测验的想法？、15、您是否有通过人工智能学习工具帮助您完成论文的想法？，要求使用分类变量处理（包括文字描述和图片绘制），数据文件第13、14、15列依次为上述三个问题的结果，第一行中第13、14、15个单元格依次为上述三个问题。分析包括上述三个问题的相关性，要求绘制出相关性示意图，请确保代码正确可运行

好的，我会使用 MATLAB 对该 Excel 文件进行分析。在进行分析前，需要先安装导入 Excel 数据的工具箱，命令如下：

addpath('toolbox_path');

其中 `toolbox_path` 为工具箱的路径。接着，读取 Excel 文件并将数据存储到一个表格变量中：

data = readtable('附件2：调查数据.xlsx');

接下来，我们可以使用分类变量来处理第 13、14、15 列的数据，并绘制相关性示意图：

% 处理第 13、14、15 列的数据
q13 = categorical(data.Q13, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);
q14 = categorical(data.Q14, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);
q15 = categorical(data.Q15, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);

% 计算三个问题之间的相关性
corr_matrix = corrcoef([q13, q14, q15]);

% 绘制相关性示意图
imagesc(corr_matrix);
colorbar;
xticklabels({'Q13', 'Q14', 'Q15'});
yticklabels({'Q13', 'Q14', 'Q15'});

该代码会生成一个相关性示意图，其中颜色越浅表示相关性越强，颜色越深表示相关性越弱。注意，为了使图表更易读，需要将相关性系数转换为百分比：

corr_matrix_percent = round(corr_matrix * 100);

完整代码如下：

% 添加工具箱路径
addpath('toolbox_path');

% 读取 Excel 文件
data = readtable('附件2：调查数据.xlsx');

% 处理第 13、14、15 列的数据
q13 = categorical(data.Q13, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);
q14 = categorical(data.Q14, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);
q15 = categorical(data.Q15, {'是', '否'}, 'Ordinal', true);

% 计算三个问题之间的相关性
corr_matrix = corrcoef([q13, q14, q15]);

% 将相关性系数转换为百分比
corr_matrix_percent = round(corr_matrix * 100);

% 绘制相关性示意图
imagesc(corr_matrix_percent);
colorbar;
xticklabels({'Q13', 'Q14', 'Q15'});
yticklabels({'Q13', 'Q14', 'Q15'});