相关性分析助手

算出两两数值列之间的相关系数，用数据验证"广告投入越多销售额越高"这类猜想。

相关系数是一个 -1 到 1 之间的数字：越接近 1 正相关越强（一个涨另一个也涨），越接近 -1 负相关越强（一个涨另一个跌），接近 0 说明没什么关系。

准备至少两列数值数据

• 一份 Excel 或 CSV 文件，至少包含 2 列数值数据

四步算出相关系数

1. 导入数据。打开数据魔方，点顶部「数据分析」标签页，进「相关性分析助手」卡片，导入数据文件。系统自动识别数值列，只有数值列才能做相关性分析。

2. 选择分析列和方法。在参数面板里：

   • 选择数值列：勾选想分析的列，至少 2 列，选得越多矩阵越大
   • 分析方法：三种可选

   方法	什么时候用
   Pearson	最常用。看两个变量之间的线性关系，数据大致符合正态分布时用它
   Spearman	看排名之间的关系。数据不符合正态分布、或关心"谁大谁也大"这种趋势时用它
   Kendall	和 Spearman 类似但更稳健，数据量小时用它

   不知道选哪个就选 Pearson，大多数情况够用。只需要记住：Pearson 看线性关系，Spearman 看排名关系。

   • 强相关阈值：默认 0.7。系统自动筛选出相关系数绝对值超过阈值的变量对，方便快速找到关系最强的几组。

3. 查看结果。点「开始分析」，结果分两部分：

   • 相关系数矩阵：一张方阵，行和列都是所选数值列，每个格子是两列之间的相关系数（保留 4 位小数）
   • 强相关变量对列表：自动筛选出超过阈值的变量对，按相关系数绝对值从高到低排列

4. 导出结果。点「导出」把相关矩阵和强相关对列表保存为 Excel。

确认矩阵算出来了

相关系数矩阵的对角线全是 1.0000（自己跟自己的相关系数是 1），强相关对列表也筛选出来了，说明分析完成。

想知道"广告费每多花 1 万，销售额能多多少"这种具体数字，接着用 回归分析助手。