項目三 數據洞察行動：數據分析與挖掘 任務二 相關性分析：揭示變量之間的關系

知識目標

1.理解相關性分析的基本原理。

2.理解相關性分析在數據挖掘中的應用場景。

技能目標

1.能夠在大數據分析平臺上進行相關性分析，識別數據中的重要變量關系。

2.能夠基于相關性分析結果，為后續的模型構建和數據挖掘操作提供支持。

素質目標

1.培養數據探索的嚴謹態度。

2.培養細致分析能力。

教學重點

1.相關性分析的原理與應用場景，包括理解皮爾遜相關系數的計算邏輯及適用條件，掌握相關系數結果的解釋方法（正負相關、強弱關系）；

2.大數據平臺實操技能，包括熟練使用大數據分析平臺進行相關性分析。

教學難點

教學難點：相關系數閾值判斷，學生易忽略|r|的強弱分界（如0.4-0.69為中度相關），需強化判斷標準與業務決策的聯系。

解決方案

重點：以生活和業務案例為切入點，拆解皮爾遜相關系數的適用條件，借助互動討論和場景演練讓學生掌握結果解釋方法。

難點：結合任務結果（r=-0.681），引導學生討論“中度負相關是否足夠支撐模型特征選擇”。

1.培養數據探索的嚴謹態度。

2.培養細致分析能力。