数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。

用精准的数字和具体的指标来说明中国人口现状。官方的说法是这样的，据国家统计局发布的2019年经济年报数据显示，2019年全国人口总数超过14亿人，新生人口数达1465万人，人口出生率为10.41‰；死亡人口数为998万人，人口死亡率为7.09‰；人口自然增长率为3.32‰。例子中，人口总数、出生率、死亡率、自然增长率是四个不同的指标，它们从不同的维度描述了中国人口现状；当将多个不同的指标有规律、有

数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。