今天我們來講講分析方法的相關係數
定義
相關分析方法的定義就是利用指標衡量兩種數據間的相關程度。
1）數值大小表示兩種數據的相關程度：
相關係數的絕對值越大，說明兩種數據的相關程度越高。
弱相關：0～0.3
高度相關：0.6～1
2）數值正負反映兩種數據的相關方向：
-：反方向變化，負相關，一種數據增大，另一種數據隨之減小
+：同方向變化，正相關，一種數據增大，另一種數據隨之增大
0：不是線性相關
應用場景
比如說一個APP的日活量下降，經過假設檢驗分析，我們了解到日活量下降的原因有三個：
1.獲取用戶的渠道B出現了問題
2.產品出現了閃退等問題
3.競品對手開始了大額補貼
這三個問題都很棘手，都急需解決。但是因為公司的資源有限，只能優先解決一個問題，那麼哪個問題是最優先的呢？
這裡就要用到相關係數分析，我們分析後發現問題2.產品出現了閃退和日活量下降相關係數最高，所以我們知道了解決閃退問題是最優先的了。
注意事項
相關關係我們很容易和因果關係相混淆。
因果關係往往是A事件導致了B事件
而相關關係是A事件發生的同時，B事件也發生了，但是我們不能說A事件的發生導致了B事件的發生。
實際上，相關關係的發生要麼是有個C事件的發生導致的，要麼是純屬巧合。
那麼，怎樣判斷是因果關係還是相關關係呢？
單一控制變量法即可，對，就是初中學的那個！~！
舉個慄子：每天早上，公雞都會打鳴，太陽都會升起。那麼這兩者之間是啥關係呢？
我們把公雞燉了，太陽依然會照常升起。
所以這不是因果關係，屬於相關關係。
CTR技術建立在相關關係分析的基礎上的，大部分時候我們往往無法找到直接的因果關係，當必須找到原因時：先找到相關關係，再通過實驗找到因果關係。
最後打個小廣告，我的微信公眾號：顧先生的數據挖掘
喜歡的小夥伴可以關注下，你的關注是我最大的動力！