由python相关性分析，可得到什么样的结论

由Python相关性分析可以得到以下几个结论：

1. 相关性分析可以帮助确定两个变量之间的关系强度和方向。相关性分析的结果通常用相关系数来表示，常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。

2. 相关性分析可以帮助判断两个变量之间的线性关系。如果相关系数接近于1或-1，则表示两个变量之间存在强烈的线性关系；如果相关系数接近于0，则表示两个变量之间不存在线性关系。

3. 相关性分析可以用来探索变量之间的关联性。通过计算多个变量之间的相关系数矩阵，可以发现变量之间的相互关系，从而帮助理解数据集中的模式和趋势。

4. 相关性分析还可以用来筛选特征。通过计算特征与目标变量之间的相关系数，可以评估特征对目标变量的影响程度，从而选择最具有预测能力的特征。

需要注意的是，相关性分析只能描述变量之间的关系，不能确定因果关系。此外，相关性分析还需要注意数据的质量和样本的大小，以免得出误导性的结论。