下面是七个地区2千年的人均国内生产总值与人均消费水平的统计数据是求以人均GDP作为自变量人均消费水平作为因变量绘制散点图并说明两者之间的关系二计算两个变量之间的线性相关系数说明两个变量之间的关系强度

要分析这个数据，首先我们需要实际的数据点，但根据您的描述，我会指导您如何进行这项统计分析。我们可以使用Python的matplotlib库来绘制散点图，以及pandas库来处理数据。如果您有具体的数据，请提供或告诉我数据格式（例如列表、CSV文件等），如果没有，我可以假设一个简单的例子。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据是这样的（以二维数组表示，每行代表一个地区的一年数据）
data = [
    [人均GDP1, 人均消费水平1],
    [人均GDP2, 人均消费水平2],
    # ... 其他六个地区的数据类似
]

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['人均GDP', '人均消费水平'])

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8,6))
scatter_plot = df.plot(kind='scatter', x='人均GDP', y='人均消费水平')
scatter_plot.set_title('人均GDP与人均消费水平关系')
plt.xlabel('人均GDP')
plt.ylabel('人均消费水平')
plt.show()

# 计算线性相关系数（Pearson相关系数）
correlation_coefficient = df['人均GDP'].corr(df['人均消费水平'])
print(f"两个变量之间的线性相关系数为: {correlation_coefficient}")

# 相关系数的范围通常在-1到1之间，如果接近1，则表示正相关，接近-1则表示负相关，0表示没有线性关系。