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pearson相关，就是分析数据的变动量之间的关系，例如数据A原来是100，B原来是10，如果A变动为110，就是A增长了10%，B现在是10.7，就是B增长了7%，也就说A和B之间是正相关。相关系数公式如下：
同样，如果A变化了10%，B变化了-5%，我们就说A和B是负相关的；如果A变化了10%，B变化了-0.2%，我们就说A和B是低相关或者无关的。
1．EXCEL“数据分析”模块
进入“数据分析”界面，选择“相关系数”，如图所示。
点击图中的“确定”，即可进入下图所示的界面。
在图的“输入区域”中框选要分析的数据区域。由于数据是按照列摆放的，因此分组方式是“逐列”。如果第一行是表头，勾选“标志位于第一行”。如果分析的列数比较少，则先选择本工作表输出，然后选择“输出区域”，选定本工作表的一个位置即可，得到的输出结果如图所示。
输出是一个半矩阵输出方式，之所以是半矩阵，是因为矩阵是对称的，没必要重复输出，同时矩阵也有个对角线，对角线上的数字都是1，1表示与自身的相关系数。
相关系数的值始终在-1和1之间，一般来说，相关系数的绝对值判断标准见表。
如要标注相关系数绝对值在0.5以上的值，可用公式进行设置，如图所示。
在公式中，B2是相关系数矩阵的第一个位置，B2＜1表示不想标注相关系数是1的单元格，因为相关系数是1表示自己与自身，ABS是绝对值函数，ABS（B2）＞=0.5表示要标注绝对值在0.5以上的值，设置完成后得到的效果如图所示。
决策树
总结一下决策的过程：
❑ 决策对象是有多种选择的。
❑ 决策的依据是根据重要程度来划分的，例如一个富裕的消费者在购买食品时首先考虑的是食品的质量和安全，然后才考虑价格。
在实际的操作中，决策树往往是以一棵“倒立”的树的方式出现的，并且它的分析结果通常是分层出现的，在树形结构中，将先考虑的因素放在离根部较近的地方，而后考虑的因素放在离树根较远的地方。
连续量就是在一个区间内可以连续变化的量，而离散量只能取少数几个跳跃的值，那么第一个应用场景出现了，就是如果自变量既有连续变量也有离散变量，这时采用决策树做分析，几乎是唯一可行的方法。
第二个应用场景是考虑连续型变量的分割问题，例如对于化妆品的消费，想了解受女性年龄的影响是怎样的，例如我们“猜想”女性的年龄大于某个特定值之后，对于某产品购买的兴趣会大大下降，这种场景下，决策树也显得很有用。