大家好，我是零一。这一篇给大家介绍探索关系。
探索关系是非常好玩的一件事情。先给大家讲个故事。据说很久很久以前美国某个州对多个社区做了一项关于婴儿的调查，其中一个调查结果如下
调查人员发现多个社区中，这个妈妈纹身的占比越高，这个社区出现畸形儿的概率就越高。那调查人员就很费解了，纹身跟生BB有什么关系呢？后来针对这些纹身妈咪做了调查，结果如下
调查人员发现原来大部分的纹身妈咪因为出入夜店，大部分有接触过毒品，这才导致了前文说的畸形儿竟然跟纹身有关系。
以上就是探索关系的一个例子。
我们先引入一个概念【相关性】
【相关性】是来反应两个或多个维度之间的相关密切程度，如上面的例子中，关系就是比较紧密的。两者相关紧密并不等于因果，上面的例子也说明了，并不是因为纹身就导致了畸形儿，而是纹身的妈咪多数曾经是不良少女，染上毒品，才导致后面生出畸形儿。
【相关性】从影响的方向来区分，有3种，分别是正相关，零相关，负相关。下面我们一起看下。
首先是正相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为正相关，表示任意一个维度增长，另一个就跟着增长，反之，下降就随之下降。
接着是零相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为零相关。表示维度之间没有什么相关性。
最后是负相关，只要是呈现下图这种趋势的分布，就称之为负相关。表示任意一个维度增长，另一个就下降，反之，下降就随之增长。
下面我们一起看一下淘宝数据，淘宝数据也有很多有趣的关系。
我抓取下来眼镜行业按销量排名的100页，也就是40*100=4000个宝贝的数据。数据大概长这个样子
按30天成交量和价格来做散点图，得到如下的结果。
很惊奇发现，居然有个眼镜卖12.8W！！这是在卖眼睛吧？？
大家回想第八篇的内容，这个店就是离群点，我们可以暂时不分析。我们通过设置坐标轴来进一步观察
售价我先指定在1000元以下，呈负相关的姿态，下图是结果
有人可能会说，这价格越高就销量越小，这个不用分析都知道了啊！事实上，还真有价格越高销量就越高这种行业，不看下怎么知道呢？我们要用数据说话！
可以观察到大多数高销量的价格是分布在100元以下的。（0,100]这个区间销量最高在5K（最上面那个离群点不计在内），（100,200]这个区间销量最高在3K左右。
接着我们可以进一步观察（100,200]这个区间的分布情况
这个是零相关的分布状态，也就是说，在这个区间，你是定价在100，还是定价在200，不会太影响你的销量。所以，有时候很奇怪，我100也是卖，200也是卖，为什么不卖200呢？
这个数据源我会提供给大家玩玩。30天成交量和价格的关系，我们就说到这里。下面我们看另一个关系。
【上架天数】 VS 【30天成交量】
这个让我差点跌破眼镜，上架了2000天，是什么概念？20003655（年）。上架了这么久的产品，还在卖！我接触淘宝才3-4个年头。
我们可以发现，销量在2000以上的爆款主要的聚集区间，在1200天以内，也要有3年的时间了。。。不过我们可以发现，后面的新品，多了很多，正在逐渐上来，不少商家正在尝试用新品来冲击这个市场。
我把坐标轴范围调整一下，结果看下图，看起来是零相关的样子。
2000销量以上的，最快的在一个月时间（37天）打造上来。这些是谁呢？那通过这个图，把鼠标停在点上面，会显示这个数据是第几个观测值，那会非常简单就能定位到这些宝贝。
这种观察方法，有个弊端，就是上面这个图，我只能说，我看起来像是零相关，并不能确定。那是否有一个具体一点的，可以不用靠眼镜的方法来告诉我们相关性呢？
答案是肯定的！
在Excel里面，有个函数叫correl，是英文correlation（相关）的前半部分。就是用来算相关性的，这个是适用于线性相关的情况下。非线性的情况下，就不适用了哦！比如类似抛物线的钟型分布（也就是正态分布）
只要选中我们要的数据就可以了，两个数据组。
得出的结果是一个[-1,1]的数字，这里是0.685，那这个数字怎么解读呢？
[0.7,1]表示强正相关
[0.3,0.7)表示中正相关
（-0.3,0.3)表示零相关
(-0.7,-0.3]表示中负相关
[-1,-0.7]表示强负相关
那我们这里的结果对应到就是中正相关这个区间。表示，评价量的多少还是会在一定程度上影响销量的。但这个结果没有分析意义，因为一般爆款卖得多评价也多。
分析师是要考虑分析的结果有没有价值，一般何为有价值的关系呢？
就是情理之中，但意料之外的这种关系，就非常有价值。
另外，是要选择看图还是数字呢？
这个问题很简单，先看图，如果不清晰，就看下数字。
如果要快速出结果，并且是多个维度的情况下，用excel内置的数据分析的相关系数来快速得出相关矩阵
结果是一个下三角矩阵
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下面我们来用数据挖掘套件，探索下数据。
先把数据设置成表格的格式
然后再表格工具里面有个分析（必须要有安装了数据挖掘套件才能有这个）
我们先看下分析关键影响因素（我这里是用的市场数据，但如果大家是拿店铺的数据，大家都懂的）
运行后结果如下，会有一个相对影响，可以参考。但这个结果，没有先处理缺失值（上一篇有说过异常处理，处理方法看上一篇）
这个结果，没有太大的参考性。因为最相关的变成缺失值了，可能在获取数据的时候会有一些漏抓。
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下一篇会告诉大家怎么做聚类分析，通过聚类，我们可以知道，某一个分类的特征，下图是聚类的一个结果特征（软件通过算法把30成交量大于704的归为一类，以下是这类的主要特征）
主要特征是：无投诉，主营100%，天猫店，退款速度2.7-6.0等，大家可以看下。下一篇会跟大家详细介绍聚类。
文中用到的数据连接（来自市场分析精灵）：
http://pan.baidu.com/share/link? ... 6&uk=2164472865
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