相关性分析是一种统计分析方法，用于确定两个或多个变量之间的关系强度和方向。它可以帮助我们理解变量之间的相互作用，并评估它们之间的线性关系。
进行相关性分析时，需要考虑数据类型、数据分布、数据缺失、异常值、样本量以及相关性类型等数据特征，以确保分析结果的准确性和可靠性。
相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性分析可以应用于各种领域，如经济学、市场营销、医学和社会科学等。通过进行相关性分析，人们可以确定两个变量之间是否存在关联，进而帮助做出决策和预测未来的趋势。
判断数据是否具有相关关系，最直观的方法就是绘制散点图
要判断多个数据的之间的关系，散点图的绘制就会显得比较繁琐，这时候要选择绘制散点矩阵
相关系数
相关系数衡量了两个变量的统一程度，范围是-1~1,‘1’代表完全正相关，‘-1’代表完全负相关。
比较常用的是Pearson‘皮尔逊’相关系数、Spearman‘斯皮尔曼’相关系数。
在R中，相关性分析的R包：
install.packages("corrplot")
下面用具体的例子来了解相关性的概念：
测试数据是 ggplot2 包中自带的 diamond 数据，每一行为一种钻石，每一列为钻石不同的属性，如 carat (克拉), cut (切工), color (色泽), clarity (透明度) 等。
首先绘制散点图，横轴是克拉数，纵轴是价格 (正相关)
dat=diamonds
qplot(carat,price,data=dat)
绘制散点图，对 x,y 值取 log，可以看出钻石的克拉数和价格是呈现正相关的。
qplot(log(carat),log(price),data=dat)
#颜色、大小、性状和其他属性的设置
qplot(carat,price,data=dat,colour=color)
# 后期应用 ggplot() 函数后，可以更加自由的绘制各种组合图形
qplot(carat,price,data=dat,geom=c("point","smooth"))# 添加了一条拟合曲线
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