摘要：在数据分析领域，相关性分析是用于衡量两个或多个变量之间关系的一种统计方法。它能够帮助理解变量之间是否存在关联，并初步判断一种变量是否可能影响另一种变量。相关性分析广泛应用于各行各业，从业务决策到科学研究，都是一种常用的数据洞察手段。
在数据分析领域，相关性分析是用于衡量两个或多个变量之间关系的一种统计方法。它能够帮助理解变量之间是否存在关联，并初步判断一种变量是否可能影响另一种变量。相关性分析广泛应用于各行各业，从业务决策到科学研究，都是一种常用的数据洞察手段。
以下是商业分析中一些常见的应用场景：
市场营销：可以分析营销活动（如广告费用、折扣率）与销售额的关系，以评估营销策略的有效性。人力资源：HR分析可以研究员工工作满意度与离职率的关系，帮助企业制定保留优秀员工的策略。金融分析：在金融投资中，相关性可以帮助投资者分析股票、债券等资产之间的关系，辅助组合优化，降低投资风险。产品分析：电商企业可以分析商品价格与销量之间的关系，来优化定价策略。相关性分析的核心在于衡量不同变量之间的关系强度和方向。通常，相关性以相关系数的形式表现，值域在-1到1之间。1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0则表示无相关性。
那么如何计算相关系数呢？
在Excel中有个CORREL函数，计算两个数组之间的相关系数，比如下面这组数据，每个月的营销费用和利润额，计算这两组数据的相关系数，用CORREL来计算非常简单：
通过计算，相关系数为 0.87，说明上面数据中的营销费用和利润额之间存在较强的正相关关系。
在DAX中目前并没有这个函数，那么如何用PowerBI来计算相关系数呢？
其实Excel中的CORREL函数计算相关性的底层逻辑基于皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），这是一种衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标。
它的计算公式如下：
有了这个公式逻辑，其实用常规的DAX函数，也能计算出计算皮尔逊相关系数，度量值如下：
相关系数 = VAR AvgX = AVERAGE('表'[营销费用])VAR AvgY = AVERAGE('表'[利润额])VAR SumProductDiff = SUMX('表',('表'[营销费用] - AvgX) * ('表'[利润额] - AvgY))VAR SumSqDiff_X = SUMX('表',('表'[营销费用] - AvgX) ^ 2)VAR SumSqDiff_Y = SUMX('表',('表'[利润额] - AvgY) ^ 2)RETURN SumProductDiff / SQRT(SumSqDiff_X * SumSqDiff_Y)这个度量值主要用了AVERAGE计算出平均值、用SUMX函数汇总求和，然后通过乘、除、开方运算就实现了这个逻辑，计算结果与Excel用CORREL计算的完全一致。
这样我们就通过常规的DAX函数实现了相关系数的计算。
在实际业务中，我们会遇到形形色色的逻辑需求，而DAX不可能对每一种需求都有专门的函数。
关键在于深刻理解DAX的底层原理、以及具体业务的计算逻辑，即便没有直接对应的专用函数，我们依然能够灵活运用现有的通用函数来构建，计算所需的指标。通过深入掌握DAX的核心逻辑，可以更加自如地应对各种复杂的业务场景，实现精准的数据分析。
来源：晟睿教育