python关联性分析

Python关联性分析主要是指对数据集中不同特征之间的相关性进行分析。常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和卡方检验等。这些方法可以帮助我们了解不同变量之间的线性或非线性关系，并找出一些隐藏的模式和规律。在实际应用中，关联性分析可以用于市场营销、金融风险管理、医学诊断等领域。在Python中，我们可以使用pandas和numpy等库来进行数据处理和统计分析，从而实现关联性分析。