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为了判断特征之间是否存在线性相关性，最直接且广泛使用的方法是通过相关性分析。如果特征之间表现出强相关性，通常保留其中一个特征即可。
客户流失分析思路 数据清洗； 用户特征探索性分析； 用户特征与流失相关性分析； 模型建立与优化。 – 数据清洗 主要是对缺失值进行处理。
（2）进行相关性分析 在提取了可能与留存率相关的用户行为数据之后，下一步是识别与留存率相关的行为，并将这些相关性量化，即通过数值进行计算。
预计在今后 10 年多的时间里，销售额将增长 ”对应的关系为时间趋势 “雇员的最高工资额在 30000 到 35000 美元之间 ”对应的关系为频率分布 “汽油并不是牌子越响价格越高其性能就越好”对应的关系为相关性
相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的;反映了事务间不完全确定关系; 2.为什么要对相关系数进行显著性检验?
大数据时代教育数据记录的层级性在这裏充分显现，课程材料的使用包括记录在线时长、邮件的阅读时间、邮件的发送时间、讨论信息的阅读时间等。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
该数据集共有19个字段，相关字段如下（是否使用主要根据相关性分析与随机森林建模后得出的结论）： 观察当前数据集的所有字段，我们首先进行指标梳理，将指标分成三类：一是订单相关指标，二是用户的基础属性指标
“9 月份里，6 个区域的营业额大致相同”对应的关系为排名对比 “销售部经理在他的领域内只花费了他 15% 的时间”对应的关系为占比 “奖金的多少与工龄长短无关“对应的关系为相关性 “去年，人员更替主要发生在
这些图表的应用涵盖了绝大部分的使用场景: 曲线图： 用来反映时间变化趋势柱状图： 用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势 条形图： 用来反映项目之间的比较 饼图： 用来反映构成，即部分占总体的比例 散点图： 用来反映相关性或分布关系
数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，目前还没有一个完整的定义，人们提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）：“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法
延长用户生命周期主要围绕提高留存，从优化拉新结构、提高用户激活有效性、减少用户流失三个方面来进行分析。 而会员用户是提高app收益的核心用户，因此第二部分主要分析如何提高会员比例。
指标的不同维度分析某公司人员的年龄段分布、收入分布直方图、箱线图、人口金字塔位置分布根据地理位置数据，通过地图展示不同分布特征某公司在全国各省份的销售额、人口密度地图、流向地图、点地图、热力地图相关性
相关性分析，线性回归这种在哪里做
求教如何用FINEBI做相关性的分析
报表访问方式里的在线分析是什么意思
在线的FineBi分析主题怎么导入本地安装的FineBi中
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