相关性分析：从基础到深入探索
相关性分析是数据科学领域中的一个基本概念，通过这一分析可以揭示两个或多个变量间存在关系的可能性与强度。它广泛应用于各个领域中——无论是商业策略制定、科学研究还是产品优化，理解不同因素之间的关联可以帮助我们做出更为精准且有根据的决策。为了帮助更多人入门并深入了解这一话题，本文将采用一种通俗易懂的方式展开探讨，并以阿里巴巴云的技术和服务为例加以阐释，希望可以为大家带来新的视角。
首先让我们从什么是相关性出发，然后一步步深入到不同类型的关系识别，以及如何利用阿里云提供的强大工具集来进行实践操作。
认识相关性
当我们谈论“相关性”时，指的是两组数值变化之间的一致性程度。如果一个变量的增长伴随另一个变量增长，则二者具有正相关性；反之若一个上升而另一降低，则称之为负相关。
请注意这里的关键字：“同时改变”。但相关并不等于因果。就像冰淇淋销量上升与溺水事故增加这两个现象虽然经常一起出现，背后原因却是季节变换（夏季来临导致更多人在水中消遣时间长），而非前者直接引发了后者发生。
计算简单直线关系
最直观地衡量两者关联方式之一即为Pearson积矩相关系数，其值域介于-1至+1间。r=-1 说明完全反向变动,r=+1 意味着绝对同向变化，而r≈0 则表明几乎不存在线性依附度量。该方法非常适合处理具有连续分布特征的数据点集。 此处假设左上方格子表示某条件下A&B都成立案例数量，而右下方则是双方皆未命中情形。 通过Cramér’s V或phi公式即可得出上述结构内所有事件发生概率差异度，从而判定两组划分标准是否有内在交集。 在进行大规模数据分析之前，高效管理和处理大量记录是必不可少的预备工作步骤。为此推荐使用MaxCompute大数据处理平台——专用于支持EB级别以上的文件托管能力、SQL查询服务及其他ETL功能组件。您可先上传整个CSV格式的调查集合文件再按需调取指定行条目或筛选符合条件片段执行后续处理任务。 上述命令可用于查看名为‘sales_table’的数据集中每条记录里都包含了哪些字段项 “Platform for Artificial Intelligence”-简称“PAI”，是由阿里云自主开发的人工智能平台，具备了可视化建模及调度特性便于新手快速掌握并创建出高性能算法模块。接下来我们就基于它来构建起一个端对端的流水作业方案： – 将刚刚上传完毕的目标文件拖拽进入Canvas界面； 1. 打开[官网链接]()登录后新建一个工程环境 – 添加 – 运行整份计划直至结果导出完毕，检查各特征变量间的耦合强度
上图展示了两种极端状况下数据间的连接状况，左侧显示出强烈的负面趋势，右侧则是完美的同步增长范例
探索更复杂的情景
A
B
总数
582
76
总A+B行
82
34
总计其他行列
MaxCompute存储海量样本
odps > desc my_project.sales_table;
| Field | Type |
+-------------+---------+
| date | string |
| region | string |
| item_name | string |
| quantity | bigint |
启用PAI平台自动化训练流程
*详细步骤*
2. 在顶部菜单栏选择实验->新建试验，在弹窗提示框填入名称、描述信息等内容完成创建过程
3. 点击左边工具箱选项找到并双击”输入”,在其属性区配置所需加载的源地址
4. 依次拖放相关运算符到中心区域拼接成完整的逻辑流
StatisticalAnalysis节点进行相关性检查
