怎么判断两组数据的相关性八字婚姻系数(做数据剖析为啥呢要学统计学八字婚姻系数)——相关性剖析(八字婚姻系数)
相关性剖析是数据剖析中常用的一种方法，用于判断两组数据之间的关联关系。通过相关性剖析，俺们是可以获悉到两组数据之间的趋势和相关强度，帮助我们更好地理解数据的变化规律，从而作出更准确的预测推算和决策。
判断两组数据的相关性有多个办法，其中最常用的是皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数是用以衡量两组数据之间线性相关程度的统计量，取值范围为-1到一、当皮尔逊相关系数为正值时，预示两组数据呈正相关，总之随着一个变量的加大，另一个变量也会加大。当皮尔逊相关系数为负值时，预示两组数据呈负相关，总之随着一个变量的加大，另一个变量会减小。当皮尔逊相关系数接近于0时，预示两组数据之间没有线性相关性。
除了皮尔逊相关系数，还有其他一些常用的相关性剖析方法，如斯皮尔曼相关系数和判定系数等。斯皮尔曼相关系数用于衡量两组数据之间的等级相关程度，适合使用于非线性相关关系的判断。判定系数则用于判断一个变量对另一个变量变异的解释能力。
为啥呢要学习统计学？数据剖析的意图是帮助我们更好地认识和理解数据，以便作出科学合理的决策。统计学作为一门科学，提供了一套严谨的论理和方法，能够帮助我们从统计的角度解释和剖析数据。通过学习统计学，俺们是可以掌握处理不确定性和变异性的窍门，从而提高大家对数据的剖析能力。
统计学不但可以帮助我们理解数据，还不错帮助我们进行推断和预测推算。通过合理地选择和应用统计方法，俺们是可以利用已有的数据总结出未知数据的推断，从而支持决策和预测推算的准确性。
此外，学习统计学还不错提高我们的数据解读能力和批判思维能力。通过学习统计学，俺们是可以学会怎样正确地收集、整理和剖析数据，在面对各式数据和信息时能够客观地剖析和判断。统计学的学习不但能够为我们的职业生涯提供技能支持，还不错培养我们的逻辑思维和问题解决能力。
总的来说，相关性剖析是数据剖析中重要的一环，可以帮助我们了解数据之间的关联关系。学习统计学可以提供一套科学的论理和方法，帮助我们更好地认识和剖析数据，从而作出准确的决策和预测推算。
来源头条作者:LNNULi
相关性剖析是量化不同因素间变动状况一致程度的重要指标。在样本数据降维（通过消元减少降低模型复杂度，提高模型泛化能力）、缺失值估计、异常值修正方面发挥着极为重要的效果，是机器学习样本数据预处理的核心工具。
样本因素之间相关程度的量化使用相关系数corr，这是一个取之在[-1，1]之间的数值型，corr的绝对值越大，不同因素之间的相关程度越高——负值预示负相关（因素的值呈反方向变化），正值预示正相关（因素的值呈同方向变化）。
样本数据的相关系数计算有多种算法，最常用的是Pearson相关系数，还有Spearman相关系数和Kendall相关系数。当涉及相关性剖析的因素的标准差为0时，Pearson相关系数就没办法使用了，此时还不错考虑向量夹角余弦来衡量。
1、Pearson相关系数
相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量。计算公式如下：
Numpy和Pandas都提供了Pearson相关系数的计算函数，分别是np。corrcoef(）和Pandas。corr()，使用非常方便。如下例：
某公司2018年季度耗电量和销售收入如下：耗电量：1200，2000，1800，1500，2100销售收入：180，250，270，220，280
试剖析单位耗电量产生的销售收入以及耗电量与销售收入是否相关。
我们使用Numpy。corrcoef(）来计算两组变量的相关系数。
主对角线的值是两个变量的自相关系数，自然都是1，次对角线的值就是两组数据的Pearson相关系数值。俺们是可以看出耗电量和销售收入正相关性还是相当高的，用Seaborn的回归图也能比较直观的看出两组数据的相关水平。如下图：
数据点比较紧密的集中于直线附近，这表明两组数据的相关性很高。
2、向量夹角余弦
把两组数据作为两个1维向量，通过计算两个向量的夹角余弦值，也可以衡量数据的相关程度，其取值范围也在[-1，1]之间。向量的夹角余弦值也称为向量余弦距离或向量相似度，其公式如下：
我们来看上一个案例的余弦相关系数的计算最终，同样也非常非常高
3、Spearman相关系数
Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作相关剖析，对原始变量的分布不作要求，也没有线性要求。
Scipy中的spearmanr()函数可以帮助我们计算Spearman相关系数。
Spearman相关系数有如下特点：属于非参数统计方法，适用范围更广。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。秩次：样本数据正向排序后的序号（从1开始）
我们构造两组样本数据，它们之间的非线性关系很高。我们来看一下Pearson相关系数和Spearman相关系数的差别。
可以看出对于非线性相关的数据，Spearman相关系数要比Pearson相关系数更显著。
4、Kendall相关系数
肯德尔秩相关系数也属于一种秩相关系数，但是它所计算的对象是分类有序/等级变量，如质量等级、考试名次等。其特点为：1）假如两组排名是一样的，系数为1，两个属性正相关。2）假如两组排名完全相反，系数为-1，两个属性负相关。3）假如两组排名是完全单独的，系数为0。
如下例查看身高和体重的排名是否相关：
下面是上述数据的计算过程
整体上，我们发现体重与身高大都情况下有较强的相关性