相关系数，是用于反映变量之间相关关系的统计量，是衡量这两个变量之间相关性强弱的方法之一。相关系数越大，表示变量之间的相关性越高，变化趋势越接近，反之亦然。
一般情况下，相关系数的计算方法有：皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数是衡量变量的线性相关程度，通常用于两个连续变量之间的测量。其公式为：
斯皮尔曼等级相关系数通常用于两个分类变量之间的测量，与皮尔逊相关系数相比，它适用于数据排名的情况。其公式为：
在实际的数据分析过程中，相关系数是十分重要的指标，它可以帮助我们快速的了解数据之间的关系，并且为进一步分析打下基础。除此之外，相关系数还可以被用于推断总体相关系数，进行数据建模，计算偏差等等方面。
