相关性分析有六种方法，帮你盘点一下！

主要观点总结

本文主要介绍了数据相关性分析的方法，包括离散与离散变量、连续与连续变量以及连续与离散变量之间的相关性分析。涉及卡方检验、信息增益、协方差、相关系数等概念及对应的应用场景和原理。同时介绍了数据分析过程中需要注意的问题和可能出现的情况，以及一些在线资源分享平台和行业解决方案提供者的相关信息。

关键观点总结

关键观点1: 关键概念解释

介绍数据相关性分析中的基本概念，如卡方检验、信息增益、协方差、线性相关系数等。

关键观点2: 主要方法介绍

详细介绍离散与离散变量、连续与连续变量以及连续与离散变量之间的相关性分析方法。

关键观点3: 数据分析过程中的注意事项

介绍数据分析过程中可能遇到的问题和注意事项，如不同变量的取值数量差异和计量单位变化等。

关键观点4: 行业发展趋势讨论

提供关于制造业智能和智能制造等方向作为补充参考点，方便进一步了解该领域的更多知识视野和发展趋势预测与应对策略制定。

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