相关性分析案例
购物单与怀孕预测
大数据相关关系分析的极致，非美国折扣零售商塔吉特莫属了。该公司使用大数据的相关关系分析已有多年。
《纽约时报》记者查尔斯。杜西格就在一份报道中阐述了塔吉特(Target)公司怎样在完全不和准妈妈对话的前提下预测一个女性什么时候怀孕。
基本上来说，就是搜集一个人可以搜集到的所有数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
对于零售商来说，指导一个顾客是否怀孕是非常重要的。因为这是一对夫妻改变消费观念的开始，也是一对夫妻生活的分水岭。
他们会开始光顾以前不会去的商店，渐渐对新的品牌建立忠诚。
塔吉特公司的市场专员们想分析部求助，看是否有什么办法能够通过一个人的购物方式发现她是否怀孕。
公司的分析团队首先查看了签署婴儿礼物登记簿的女性消费记录。
塔吉特公司注意到，登记簿上的妇女会在怀孕大概第三个月的时候买很多无香乳液。
几个月后，她们会买一些养品，比如镁、钙锌。公司最终找出了大概20多种关联物，这些关联物可以给顾客进行”怀孕趋势“评分。
这些相关关系甚至使得零售商能够比较准确地预测预产期，这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券，这才是塔吉特公司的目的。
杜西格在《习惯的力量》一书中讲到了接下来发生的事情。
一天，一个男人冲进了一家位于明尼阿波利斯市郊的塔吉特商店，要求经理出来见他。
他气愤地说：“我女儿还是高中生，你们却给她邮寄婴儿服和婴儿床的优惠券，你们是在鼓励她怀孕吗？”而当几天后，经理打电话向这个男人致歉时，这个男人的语气变得平和起来。他说：“我跟我的女儿谈过了，她的预产期是8月份，是我完全没有意识到这个事情的发生，应该说抱歉的人是我。”
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SPSS-相关性和回归分析（一元线性方程）SPSS-相关性和回归分析（一元线性方程）案例解析
2011-09-0612:56
任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄和“居民总消费”情况是否具备相关性，如果具备相关性，那相关关系的密切程度为多少。
下面以“居民总储蓄”和“居民总消费”的调查样本做统计分析，数据如下所示：第一步：我们先来分析“居民总储蓄”和“居民总消费”是否具备相关性（采用SPSS19版本）1：点击“分析”—相关—双变量，进入如下界面：将“居民总储蓄”和“居民总消费”两个变量移入“变量”框内，在“相关系数”栏目中选择“Pearson"，（Pearson是一种简单相关系数分析和计算的方法，如果需要进行进一步分析，需要借助“多远线性回归”分析）在“显著性检验”中选择“双侧检验”并且勾选“标记显著性相关”点击确定，得到如下结果：从以上结果，可以看出“Pearson"的相关性为0.821，（可以认为是“两者的相关系数为0.821）属于“正相关关系”同时“显著性（双侧）结果为0.000，由于0.000