情分析该实验中相关性矩阵与17个属性的实验结果，17个属性分别是年龄，工作类型，婚姻状况，受教育背 景，信用情况，房贷，个人贷款，联系电话是手机还是固定电话， 最后联系月份，最后联系日，通话持续时间，本次活动中联系的次. 数，最后一次接触距离上一次接触的时间，以前的活动中联系的次 数，上一次活动成功与否， 是否会进行存款

在该实验中，我们使用了17个属性来构建存款意愿预测模型，通过相关性矩阵的分析，我们可以了解这些属性之间的相关性，以便更好地选择特征和构建模型。

经过分析，我们可以发现，与是否会进行存款相关的属性主要包括年龄、受教育背景、信用情况、房贷、个人贷款、通话持续时间以及上一次活动成功与否等。其中，年龄、受教育背景和信用情况与存款意愿的正相关性较强，即年龄越大、受教育程度越高、信用情况越好的客户越有可能进行存款。而房贷和个人贷款与存款意愿的负相关性较强，即有贷款的客户相对于无贷款的客户更不容易进行存款。

此外，还有一些属性与是否进行存款的相关性较弱，比如工作类型、婚姻状况、联系电话类型、最后联系月份、最后联系日、本次活动中联系的次数、最后一次接触距离上一次接触的时间以及以前的活动中联系的次数等。

基于这些分析结果，我们可以选择合适的属性进行特征工程和模型构建，提高模型预测的准确性和可靠性。同时，也可以根据不同属性与存款意愿的相关性，制定针对不同客户的精准营销策略，提高存款产品的推销效果。

相关问题

pearson相关性分析矩阵python多个变量

在Python中，可以使用pandas和numpy库进行Pearson相关性分析矩阵计算。假设我们有一个包含多个变量的数据集df，我们可以使用以下代码计算Pearson相关性矩阵：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关性矩阵
corr_matrix = df.corr(method='pearson')

# 显示矩阵
print(corr_matrix)

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取数据集，然后使用corr()函数计算相关性矩阵。默认情况下，这个函数使用Pearson方法计算相关性。最后，我们打印出矩阵，以便查看结果。

请注意，相关性矩阵是一个对称矩阵，因为任何两个变量之间的相关性都是相同的，只是位置不同。

matlab两个相关性矩阵

在MATLAB中，计算两个相关性矩阵可以使用corrcoef函数。相关性矩阵是一个测量多个变量之间关系强弱的方阵，它的元素是所有可能的变量对之间的相关系数。相关系数的范围在-1到1之间，值越接近1表示正相关性越强，越接近-1表示负相关性越强，而接近0表示无相关性。

假设我们有两个数据集，每个数据集包含n个变量，可以用两个矩阵X和Y来表示。X的大小为n×m1，其中n表示样本数量，m1表示第一个数据集中的变量数，而Y的大小为n×m2，其中m2表示第二个数据集中的变量数。

要计算这两个数据集的相关性矩阵，我们可以使用corrcoef函数。该函数的输入参数是一个矩阵，其中每行表示一个变量，每列表示一个样本，因此我们需要对X和Y进行转置。

代码如下：

corrX = corrcoef(X'); % 计算第一个数据集的相关性矩阵
corrY = corrcoef(Y'); % 计算第二个数据集的相关性矩阵

这将计算出两个相关性矩阵corrX和corrY。corrX是一个m1×m1的方阵，corrY是一个m2×m2的方阵。它们的每个元素表示相应变量之间的相关系数。

你可以使用这两个矩阵来比较和分析两个数据集之间的相关性。例如，你可以计算两个相关性矩阵之间的相似度，或者根据相关性矩阵进行主成分分析等。