相關性演算法分析

① 相關性分析的演算法有那些

就是一個簡單的pearson相關系數，但是前提是兩組變數呈正態性，做散點圖顯示存在相關性。如果不是正態總體可以用spearnman相關系數。
模型就是一個簡單的直線相關。可以求出相關系數，亦可以做簡單的直線回歸。

② 大數據:從因果分析到相關性分析

大數據:從因果分析到相關性分析
大數據已經不再是計算、統計學科的專寵，商學院開始的廣泛應用，表明大數據正式進入各行業的廣泛應用。統計學家納特·西爾弗在著名的《信號和雜訊》一書中說：「大數據中大多數都是不相乾的噪音。除非有很好的技術信息進行過濾和處理，否則將惹上麻煩。」
杜克大學富卡商學院今年秋季開始招收大數據商業分析方向的碩士生，西安交通大學管理學院也將錄取海外大數據分析的博士生作為新錄取教職人員的重點之一。大數據已經不再是計算、統計學科的專寵，商學院開始的廣泛應用，表明大數據正式進入各行業的廣泛應用。
統計學家納特·西爾弗在著名的《信號和雜訊》(Nate Silver, The Signal and the Noise)一書中說：「大數據中大多數都是不相乾的噪音。除非有很好的技術信息進行過濾和處理，否則將惹上麻煩。」也就是說，大數據為我們提供了觀察世界的新方式，但它往往還是類似原油粗糙的形式，沒有商學院的提煉與應用，它就無法變成汽油、膠粘劑、阿司匹林，唇膏等各種現代工業產品。對於大數據來說，我們今天的時代，就像是德州剛發現油田的時代，它在信息時代的廣泛應用與消費，需要各個學科的通力協作、更換思維，正如石油的發現催生工業時代的能源革命一樣。
從因果分析到相關性分析
在「前信息時代」，商學院分析消費者行為、市場結構、競爭動態、組織行為、供應鏈管理時，都局限於有限的樣本。因為收集消費者、員工、股票、工廠等的數據都非常耗時，需要承擔各種成本。即使像IBM這樣的巨型公司，有能力將《人民日報》歷年的文本輸入電腦，試圖破譯中文的語言結構，例如實現中文的語音輸入或者中英互譯，這項技術在上世紀90年代就取得突破，但進展緩慢，在應用中還是有很多問題。
谷歌採取了不同的方法進入這個市場，它不是依賴高品質的翻譯，而是利用更多的數據。這家搜索巨頭收集各種企業網站的翻譯、歐盟的每一種語言的文本、巨大的圖書掃描項目中的翻譯文件。超越IBM以百萬級的文本分析，谷歌的大數據是以十億萬級計的。其結果是，它的翻譯質量優於IBM，能涵蓋65種語言，而且翻譯質量在雲端不斷優化。谷歌凌亂的大數據戰勝了IBM少量的干凈數據。
那怎樣將凌亂的大數據進行對石油一樣的提煉與應用呢?一項重要的思維轉換就是從傳統的因果分析向相關性分析轉換。在傳統的統計分析中，一個重要的因素是因果關系的可靠性，在有限的樣本下，科學家在假設檢驗中往往用各種專業統計軟體進行假設檢驗，根據概率P值(P-Value, Probability)進行檢驗決策。P值反映某一事件發生的可能性大小，一般以P < 0.05 為顯著，從而確認兩個變數間可能存在因果關系。
但大數據的出現改變了這種在科學界普遍追求的因果關系的檢驗。大數據主要從相關性著手，而不是因果關系，這從本質上改變了傳統數據的開采模式。例如2009年2月，谷歌的研究人員在《自然》發表了一篇論文，預測季節性流感的暴發，在醫療保健界引起了轟動。谷歌對2003年和2008年間的5000萬最常搜索的詞條進行大數據「訓練」， 試圖發現某些搜索詞條的地理位置是否與美國流感疾病預防和控制中心的數據相關。疾病預防控制中心往往跟蹤全國各地的醫院和診所病人，但它發布的信息往往會滯後1～2個星期，但谷歌的大數據卻是發現實時的趨勢。
谷歌並沒有直接推斷哪些查詢詞條是最好的指標。相反，為了測試這些檢索詞條，谷歌總共處理了4.5億個不同的數字模型，將得出的預測與2007年和2008年疾病預防控制中心記錄的實際流感病例進行對比後，谷歌公司發現，它們的大數據處理結果發現了45條檢索詞條的組合，一旦將它們用於一個數學模型，它們的預測與官方數據的相關性高達97%。
數據往往都是不完美的，拼寫錯誤和不完整短語很普遍。為什麼谷歌可以實現這么精準的預測?如果從因果關系看，是因為人感到不舒服，或聽到別人打噴嚏，或者閱讀了相關的新聞後感到焦慮嗎?谷歌不是從這種因果關系去考慮，而是從相關性的角度，去預測一個持續發展的大方向，因為大眾的搜索詞條處於不斷變化之中，外界的一個蝴蝶翅膀的扇動，就會使搜索發生系統的、混沌的變化。
英國華威商學院的研究人員與波士頓大學物理系的研究人員合作，同樣通過谷歌趨勢(Google Trends)服務，預測股市的漲跌。研究人員使用谷歌趨勢共計追蹤了98個搜索關鍵詞，其中包括「債務」、「股票」、「投資組合」、「失業」、「市場」等與投資行為相關的詞，也包括「生活方式」、「藝術」、「快樂」、「戰爭」、「沖突」、「政治」等與投資無關的關鍵詞，發現有些詞條，例如「債務」成為預測股市的主要關鍵詞，這篇題為《使用谷歌趨勢量化金融市場的交易行為》(Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends)的論文也發表在《自然》雜志上。同樣，2010年，美國印第安納大學的研究人員也發現：Twitter用戶的情緒有助於預測股市。今年諾貝爾經濟學獎獲得者羅伯特·席勒所倡導的「動物精神」，在大數據的相關性檢驗下，可以對資產定價實現預測。
當然，谷歌的演算法並不是百試百靈，例如，今年早些時候的「谷歌流感趨勢」曾經顯示，有10%的美國人可能患上了流感。但美國疾病控制和預防中心的數據卻顯示，峰值只有6%左右(參見圖示)。經過研究發現，原來這是因為谷歌的演算法未能充分考慮一些新的外部影響因素所致。例如，媒體對流感的報道增多和社交媒體對流感的討論增加，都會對該服務的數據和統計信息產生影響。流感新聞大爆炸很大程度上改變了人們的搜索詞條。這使人聯想到物理學中經典的「測不準原理」。物理學家玻爾認為在量子理論中，任何對原子體系的觀測，都會涉及所觀測對象在觀測過程中的改變，和谷歌的演算法一樣，我們自身的行為可能也在谷歌的觀測中改變，因此不可能對量子有單一的定義，也不可能對谷歌預測的趨勢用平常所謂的因果性去理解。
大數據與中國哲學
當大數據占據我們這個信息社會的中心舞台，我們需要一種新的思維方式理解這個世界。傳統知識觀中的因果律遭到極大的挑戰，而相關性則讓我們從對過去的理解，解放出對未來的預測。
從知識論的角度看，大數據像量子力學一樣，幫助我們進入宇宙的大尺度結構。或許中國古典哲學中的「氣運」觀能夠讓我們更容易地理解大數據所揭示的新世界。錢穆在《中國思想通俗講座》中闡述道：氣是如何演變出宇宙萬物的呢?氣是能動的、不安靜的，在聚散，在分合……「聚而和者為氣之陽，稱為『陽氣』。分而散者為氣之陰，稱之為『陰氣』。」這一陰一陽，就是中國人所謂的道。一切的氣數與運道都可以在陰陽循環、消長中體現出來。在沒有大數據的工業時代，陰陽觀無法像西方哲學那樣解釋直線的因果關系，可能與迷信、神秘主義聯系在一起。而大數據的興起，使人類第一次有了直接的工具來衡量陰陽的變化、預測氣運的消漲。陰陽五行之說，可以直接在谷歌演算法的各種迭代相生相剋出來。如果席勒所說的「動物精神」理論真的可以預測奧地利學派的經濟循環周期，大數據所揭示的陰陽循環，或許可以幫助人類提早對下一次全球經濟危機做好准備。
從更廣的層面說，如果每一個平民都能自由接觸到大數據的分析(而不是政府壟斷)，一個全新的思考方式就是，數據不再是《1984》世界中冰冷的老大哥控制的機器，每個人都可以將自己個體的因素沉浸在系統中，影響系統的方向與決策，人的各種因素：風險、意外、熱愛、冷酷，甚至錯誤，都可以在大數據中的陰陽變化中體現出來。人類的各種自覺、創造也可以通過大數據進行更快地實驗、更多的探索。人類靈感產生的各種火花第一次可以通過大數據多方面多層次爆發出來，這將是個美麗的新世界——人類的創造力可以在大數據中充分得到精彩的發現!
對市場營銷者來說，大數據是個無盡的寶藏。人類的各個層面、各種環境的影響，例如如天氣變化和市場情緒的變化，都可以在對廣告的分析中展現出來，用戶的畫像將會實時展現得無比真實、如何分配和優化媒體投資，如何設計產品屬性、如何精準地定位……一個無比強大的工具將改變商業的許多決策。
但大數據能否取代創業家呢?360、小米、微信、QQ等產品雖然可能得益於大數據驅動的用戶畫像與產品循環迭代，但創業家的靈感、承擔風險的勇氣、對市場的敏感與觸覺，還有那麼一點點的天時地利中的運氣，則變得更加重要，因為對數據的提煉、應用、解讀、判斷的各個環節，都對人類的想像力，提供了永恆的挑戰。
盡人力，知天命，天下之大，其興其亡，盡在大數據的宇宙中。或許杜克大學的數據分析碩士也應該選修點中國哲學。

③ 百度主流相關性演算法有哪些你知道多少

一般是谷歌能走到哪一步，網路也會跟到哪一步。除了PR值的演算法，是基於李彥宏。 這里介紹的主流演算法是—— Simhash演算法 1、主流演算法——Simhash演算法 我們一般判斷文本與文本之間的相關性是很容易的。你演算法的效率，直接決定了你的使用性。 通過此演算法能夠了解網頁間的相關性對比和搜索引擎達到去重的效果。網路和谷歌都有基於此原理。這個大家可以網路一下具體解釋。 2、相關性演算法的對比程度 我們了解演算法，是為了獲得更多的權重。在應用上，我們主要在以下幾個方面。 第一：外鏈的有效性方面。比如，你是旅遊類站點，那麼你做的友鏈都是旅遊類。那麼有些企業站很難找到相關的。那麼可以找，本地的，同行業的。但是我們心裡清楚，相關性的總比不相關性的好。那麼找本地的、同行業的大家都沒有底，但是不管你是找同行業的還是本地的，其實沒有那麼大的影響。 第二，站內相關性。比如說內鏈，現在內鏈的列表都是隨機推薦的。隨機推薦的效果是最差的。隨機推薦的越多，質量就最低，也是網路這次演算法調整的內容之一，那麼那些網站是最多的？醫療站，幾乎是所有行業裡面最普遍的。隨機生成 這里，老師將會讓你徹底改變關於相關性的看法。一個是外鏈相關性方面，一個是內鏈相關性方面，一定要看仔細了。 3.外鏈方面的相關性方面 分兩個層次的應用。這里講兩個基礎的兩個概念，一個是谷歌PR值演算法和網路的超文本鏈接演算法，是怎麼來識別權威性的？我們在一個行業為什麼要進行權威性的識別？在任何團隊裡面都有自己的領袖，這個是一個自然現象。因為權威性的指導，能夠給信息帶來信用度。對信用的評級是有一定的層級的。因為搜索引擎是一個信息平台，那麼對信息就必須有一個權威性指導。所以搜索引擎就必須有兩個識別，一個是樞紐，一個是權威性。那麼什麼是樞紐？中心的意思。 權威性的建立，是有一些樞紐組成的。一個權威性站點，是接收了很多樞紐的指向的。樞紐是鏈接，但是鏈接不一定是樞紐。這個就是ICO標簽。如果你想成為權威性網站，那麼你要做的應該是不同行業的鏈接。如果你做的都是同行業的鏈接，你就成為不了權威性網站。 權威是指整個互聯網的權威，還是某個行業？權威可不可以跨行？旅遊行業的權威網站可不可以對酒店行業網站投票？我們所說的 高權重站點，針對的是行業，不是跨行業。 我們聽說一個高權重網站，我們都去發外鏈，以為可以帶來大量權重，其實錯了。他只能給他的那個行業的網站帶來權重。 樞紐鏈接是對不同的權威網站進行指向的。這個鏈接的導出頁面（樞紐），是對不同行業進行導向的。 如果你的網站都是同行業的，那麼你不是樞紐，也不可能稱為權威。做外鏈，請找樞紐 了解搜索引擎的相關性演算法了嗎？

④ spss中相關性分析的原理是什麼

說判定有些嚴格，其實就是觀察一下各個指標的相關程度。一般來說相關性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通過降低空間維度來體現所有變數的特徵使得樣本點分散程度極大，說得直觀一點就是尋找多個變數的一個加權平均來反映所有變數的一個整體性特徵。
評價相關性的方法就是相關系數，由於是多變數的判定，則引出相關系數矩陣。
評價主成分分析的關鍵不在於相關系數的情況，而在於貢獻率，也就是根據主成分分析的原理，計算相關系數矩陣的特徵值和特徵向量。
相關系數越是高，計算出來的特徵值差距就越大，貢獻率等於前n個大的特徵值除以全部特徵值之和，貢獻率越是大說明主成分分析的效果越好。反之，變數之間相關性越差。
舉個例子來說，在二維平面內，我們的目的就是把它映射（加權）到一條直線上並使得他們分散的最開（方差最大）達到降低維度的目的，如果所有樣本點都在一條直線上（也就是相關系數等於1或者-1），這樣的效果是最好的。再假設樣本點呈現兩條垂直的形狀（相關系數等於零），你要找到一條直線來做映射就很難了。
一般來說前三個主成分的貢獻率在90%以上，第一個主成分的貢獻率在70%效果就已經很好了。

⑤ 在一個實驗有多種處理時如何進行相關性分析

分析：
統計學意義（p值）
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重復類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重復研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。

如何判定結果具有真實的顯著性
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於數據集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴於總體數據集里結論一致的支持性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0.05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0.05≥p>0.01被認為是具有統計學意義，而0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。

所有的檢驗統計都是正態分布的嗎？
並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分布中推導出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分布，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分布的，這也是正態分布是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分布基礎上建立的檢驗分析非正態分布變數的數據時問題就產生了，（參閱非參數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數檢驗（即無分布性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分布前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分布形狀趨於正態，即使所研究的變數分布並不呈正態。

1統計軟體的選擇
在進行統計分析時，作者常使用非專門的數理統計軟體Excel進行統計分析。由於Excel提供的統計分析功能十分有限，很難滿足實際需要。目前，國際上已開發出的專門用於統計分析的商業軟體很多，比較著名有SPSS(Statistical Package for Social Sciences)、SAS(Statistical Analysis System)、BMDP和STATISTICA等。其中，SPSS是專門為社會科學領域的研究者設計的（但是，此軟體在自然科學領域也得到廣泛應用）；BMDP是專門為生物學和醫學領域研究者編制的統計軟體。目前，國際學術界有一條不成文的約定：凡是用SPSS和SAS軟體進行統計分析所獲得的結果，在國際學術交流中不必說明具體演算法。由此可見，SPSS和SAS軟體已被各領域研究者普遍認可。建議作者們在進行統計分析時盡量使用這2個專門的統計軟體。

2均值的計算
在處理實驗數據或采樣數據時，經常會遇到對相同采樣或相同實驗條件下同一隨機變數的多個不同取值進行統計處理的問題。此時，多數作者會不假思索地直接給出算術平均值和標准差。顯然，這種做法是不嚴謹的。在數理統計學中，作為描述隨機變數總體大小特徵的統計量有算術平均值、幾何平均值和中位數等。何時用算術平均值？何時用幾何平均值？以及何時用中位數？這不能由研究者根據主觀意願隨意確定，而要根據隨機變數的分布特徵確定。反映隨機變數總體大小特徵的統計量是數學期望，而在隨機變數的分布服從正態分布時，其總體的數學期望就是其算術平均值。此時，可用樣本的算術平均值描述隨機變數的大小特徵。如果所研究的隨機變數不服從正態分布，則算術平均值不能准確反映該變數的大小特徵。在這種情況下，可通過假設檢驗來判斷隨機變數是否服從對數正態分布。如果服從對數正態分布，則可用幾何平均值描述該隨機變數總體的大小。此時，就可以計算變數的幾何平均值。如果隨機變數既不服從正態分布也不服從對數正態分布，則按現有的數理統計學知識，尚無合適的統計量描述該變數的大小特徵。退而求其次，此時可用中位數來描述變數的大小特徵。

3相關分析中相關系數的選擇
在相關分析中，作者們常犯的錯誤是簡單地計算Pearson積矩相關系數，而且既不給出正態分布檢驗結果，也往往不明確指出所計算的相關系數就是Pearson積矩相關系數。常用的相關系數除有Pearson積矩相關系數外，還有Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數等。其中，Pearson積矩相關系數可用於描述2個隨機變數的線性相關程度（相應的相關分析方法稱為「參數相關分析」，該方法的檢驗功效高，檢驗結果明確）；Spearman或Kendall秩相關系數用來判斷兩個隨機變數在二維和多維空間中是否具有某種共變趨勢，而不考慮其變化的幅度（相應的相關分析稱為「非參數相關分析」，該方法的檢驗功效較參數方法稍差，檢驗結果也不如參數方法明確）。各種成熟的統計軟體如SPSS、SAS等均提供了這些相關系數的計算模塊。在相關分析中，計算各種相關系數是有前提的。對於二元相關分析，如果2個隨機變數服從二元正態分布，或2個隨機變數經數據變換後服從二元正態分布，則可以用Pearson積矩相關系數描述這2個隨機變數間的相關關系（此時描述的是線性相關關系），而不宜選用功效較低的Spearman或Kendall秩相關系數。如果樣本數據或其變換值不服從正態分布，則計算Pearson積矩相關系數就毫無意義。退而求其次，此時只能計算Spearman或Kendall秩相關系數（盡管這樣做會導致檢驗功效的降低）。因此，在報告相關分析結果時，還應提供正態分布檢驗結果，以證明計算所選擇的相關系數是妥當的。需要指出的是，由於Spearman或Kendall秩相關系數是基於順序變數（秩）設計的相關系數，因此，如果所採集的數據不是確定的數值而僅僅是秩，則使用Spearman或Kendall秩相關系數進行非參數相關分析就成為唯一的選擇。

4相關分析與回歸分析的區別
相關分析和回歸分析是極為常用的2種數理統計方法，在地質學研究領域有著廣泛的用途。然而，由於這2種數理統計方法在計算方面存在很多相似之處，且在一些數理統計教科書中沒有系統闡明這2種數理統計方法的內在差別，從而使一些研究者不能嚴格區分相關分析與回歸分析。最常見的錯誤是，用回歸分析的結果解釋相關性問題。例如，作者將「回歸直線（曲線）圖」稱為「相關性圖」或「相關關系圖」；將回歸直線的R2(擬合度，或稱「可決系數」)錯誤地稱為「相關系數」或「相關系數的平方」；根據回歸分析的結果宣稱2個變數之間存在正的或負的相關關系。這些情況在國內極為普遍。

相關分析與回歸分析均為研究2個或多個隨機變數間關聯性的方法，但2種數理統計方法存在本質的差別，即它們用於不同的研究目的。相關分析的目的在於檢驗兩個隨機變數的共變趨勢（即共同變化的程度），回歸分析的目的則在於試圖用自變數來預測因變數的值。在相關分析中，兩個變數必須同時都是隨機變數，如果其中的一個變數不是隨機變數，就不能進行相關分析。這是相關分析方法本身所決定的。對於回歸分析，其中的因變數肯定為隨機變數（這是回歸分析方法本身所決定的），而自變數則可以是普通變數（規范的叫法是「固定變數」，有確定的取值）也可以是隨機變數。如果自變數是普通變數，採用的回歸方法就是最為常用的「最小二乘法」，即模型Ⅰ回歸分析；如果自變數是隨機變數，所採用的回歸方法與計算者的目的有關---在以預測為目的的情況下，仍採用「最小二乘法」，在以估值為目的的情況下須使用相對嚴謹的「主軸法」、「約化主軸法」或「Bartlett法」，即模型Ⅱ回歸分析。顯然，對於回歸分析，如果是模型Ⅰ回歸分析，就根本不可能回答變數的「相關性」問題，因為普通變數與隨機變數之間不存在「相關性」這一概念（問題在於，大多數的回歸分析都是模型Ⅰ回歸分析！）。此時，即使作者想描述2個變數間的「共變趨勢」而改用相關分析，也會因相關分析的前提不存在而使分析結果毫無意義。如果是模型Ⅱ回歸分析，鑒於兩個隨機變數客觀上存在「相關性」問題，但因回歸分析方法本身不能提供針對自變數和因變數之間相關關系的准確的檢驗手段，因此，若以預測為目的，最好不提「相關性」問題；若以探索兩者的「共變趨勢」為目的，建議作者改用相關分析。

⑥ 做相關性分析，是機器學習嗎，屬於哪個類別

相關性分析是指對兩個或多個具備相關性的變數元素進行分析，從而衡量兩個變數因素的相關密切程度。相關性的元素之間需要存在一定的聯系或者概率才可以進行相關性分析。相關性不等於因果性，也不是簡單的個性化，相關性所涵蓋的范圍和領域幾乎覆蓋了我們所見到的方方面面，相關性在不同的學科裡面的定義也有很大的差異。
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

⑦ 怎樣對數據做相關性檢驗

簡單直觀做相關系數矩陣另外 Pearson 相關系數或者 Spearman 相關系數 用SPSS軟體或者SAS軟體都析用SPSS更簡單用SPSS軟體析步驟： 1.點擊 析（Analyze） 2. 選 相關 （Correlate） 3. 選 雙變數（Bivariate） 4 選擇想要析變數 5 選擇 Pearson 相關系數 （或者 Spearman 相關系數） 6 選擇恰統計檢驗（單邊或雙邊） 7 點擊OK即 首先答定原創呵呵先謝謝樓主

⑧ 相關性分析的影響因素

域名
現 在我們使用的域名一般是英文域名，當我們使用漢語拼音進行搜索的時候，域名對網站相關性的影響是顯而易見的，那麼搜索引擎這台機器會考慮那麼多嗎？答案是：會的。當然你應該比搜索引擎考慮的更多。
二級域名
相對而言二級域名比較獨立，需要像對待一個新站一樣，但是二級域名可以讓搜索引擎分辨你不同的主題，做的好做的多對主站的權重、網站的相關性等方面影響是很大的，在搜索引擎中子域名與主域名是作為分離的、獨立的域來對待的，因此子域間的鏈接、子域與主域的鏈接在某種意義上相當於來自外部網站的鏈接，但是二級域名也需要考慮對關鍵詞的影響和和網站的相關性等因素。
二級目錄
其實這里二級目錄和二級域名還是有一定的差距的，在主域名下面添加二級目錄可以增加主域名的權重，而不會分散權重效果，增加內容的相關性。
相關網站
主要表現在相關網站的鏈接交換和外鏈的建設對網站相關性的影響。
網站內容
網站所添加的內容要與網站本身具備一定的相關性，根據這個主題為網站添加相關的內容，這就是網站相關性的重要表現之一。需要說的是不同的行業網站的內容和數量都有較大的差異。網站內容對網站相關性的影響不是說原創還是偽原創，當然原創的更好，而是說網站內容與網站主題的相關性如何，與網站主題相關的頁面的多少。
網站內容
網站內容與網站內容之間的內部鏈接、關鍵詞策略等等因素相結合不光可以方便PR值的傳遞還可以幫助新頁面收錄並且提高頁面的相關性。
外鏈與網站
外鏈頁面與網站頁面相關性越強搜索引擎就越能夠分析該頁面傳遞的關鍵字相關性是什麼，進而提升網站相關性。
網站內聯
內聯相關性主要表現在文章、文本最好和相關的文章、相關關鍵詞或者相關欄目進行相互連接，主要是為了方面用戶的閱讀，可以增加網站瀏覽量和用戶停留時間，同時有利於搜索引擎對其他相關網站文章的抓取，提高搜索引擎在站內的爬行速度和抓取速度，更有利於網站相關性的提升。但是千萬別迷路了。
網站外聯
外鏈無論相關內容是在哪裡投放的，最好是和網站主題相關，這樣可以非常好的提升我們網站的相關性
權重繼承
大多數站長都養過資源站，都曾有購買過有pr的域名，但如果域名前後網站類型不具備相關性，那麼權重是不會得到繼承的，如果網站類型不想管但之前的站和將要做的新站的關鍵詞在網站的標題中出現交叉雖然能繼承但難度很大，所以最好購買同行業網站相關性強的域名，再通過路徑恢復實現權重的繼承。
關鍵詞
搜索引擎喜歡網站圍繞一個核心進行逐一展開，從而方便自己的程序爬取，這也是為綜合性網站建立資源站的時候，大部分站長選擇用主站的一個點進行建站優化，這其中關鍵詞對網站相關性的影響是很不容忽視的。其實與網站相關性聯系密切的關鍵詞也是不斷擴展不斷延伸的，順序一般是核心關鍵詞進而目標關鍵詞最後是長尾關鍵詞，而反過來無論順序是什麼都對網站相關性有很大影響。
搜索引擎排名
搜索引擎的演算法直接影響網站相關性的判定，進而影響網站排名，搜索引擎排名演算法包含很多因素，包括匹配搜索請求內容所在網頁的位置，網頁的權威性，搜索請求中的詞語在網頁上的密度和彼此的接近程度等都會直接影響網站相關性搜索結果。

⑨ 相關性分析的分析類別

在社交網路之後，下一個大的潮流又是什麼呢？
科技愛好者們談論這個話題已經有好幾年時間了。我認為新的潮流已經出現：網路正在從簡單的社交共享轉向個性化的、具有相關性的內容。
這個潮流的關鍵元素是，配合社交圖譜的興趣圖譜變得越來越重要。
相關性是解決信息超負荷問題的唯一辦法。
究竟什麼是網路相關性？
要針對信息超負荷的戰斗中，人們使用的「武器」通常有兩種：相關性和人氣。這里的「相關性 」等同於「個性化」，是和「人氣」相對的選擇。
然而，相關性並不總是意味著個性化。相關性是一種非常動態化的東西，它取決於一個人在某個特定的時間點上的需要。有很多時候，你想了解人氣最高的內容，而其他時候，你只想看到個性化的內容。
目前有多種方法來對信息進行相關性過濾。比如搜索引擎是通過相關性演算法來過濾，而Reddit、Hacker News使用了眾包（crowdsourcing）方式。Klout的「影響力排名」可以被用來過濾Twitter消息流，Facebook在新聞流中使用了社交關系這個過濾器，在它新推出的評論插件中使用的過濾器則是社交信號。對於提供具有相關性的內容來說，地理位置是另一種重要的信號，而且它在移動世界中的重要性正在日益增長。
換句話說，相關性橫跨了幾乎所有象限，在上述的各種相關性過濾方法中，沒有哪一種是「最好的辦法」，因為對於相關性來說，不存在「殺手級」的方法。支持多種發現方法，多種過濾方法，具有靈活性，並支持多種移動平台的服務才會更具競爭優勢。
由相關性驅動的互聯網，其影響深遠而廣泛。一個服務如果可以更好地利用興趣圖譜，它就會獲得更好的定向廣告效果，而對CPM (每千人瀏覽頁面的費用)式廣告的依賴性也可能會降低。而且有可能通過把重心放在交易和訂閱上獲得更高的營收。網路媒體發布商會更重視相關性指標，比如用戶參與度和花費在站點上的時間，而不是像網頁瀏覽和流量這樣的原始指標。 是對物種與物種之間具備相關性的基因、功能及其變異、傳遞和表達規律的相關性分析。