变量间相关性分析

在数据分析中，理解变量间的相互作用对于模型构建至关重要。其中，皮尔森相关系数是一种常用的衡量线性相关程度的方法，它通过计算两组数据的协方差与各自标准差乘积的比值来实现。

• 首先，可以通过绘制散点图直观地观察变量间的关系模式；
• 其次，使用Python中的Pandas库读取数据，并调用scipy或numpy库执行皮尔森相关性测试；

以下是一个基于泰坦尼克号生存数据集的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
file_path = './titanic/train.csv'
titanic_df = pd.read_csv(file_path)
print(titanic_df.head())

输出显示了前五行数据，包括乘客ID、是否幸存、船舱等级、姓名、性别、年龄等信息。

为了进一步分析，我们筛选出与生存状态可能相关的几个特征：

# 选择相关列
titanic_df = titanic_df[['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch']]

# 使用Seaborn绘制配对图
import seaborn as sns
sns.pairplot(titanic_df, height=2.5, diag_kind='kde', kind='reg')

上述代码生成了一组散点图和密度图，帮助我们从多个角度审视各变量之间的关系。

此外，还可以通过计算相关矩阵来量化这些关系：

# 计算并显示相关矩阵
correlation_matrix = titanic_df.corr()
print(correlation_matrix)

最终，使用热力图可视化相关矩阵，以便更清晰地识别变量间的关联强度：

# 绘制热力图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

通过这种方法，我们可以有效地评估不同变量之间的相关性，为后续的数据分析和建模提供依据。