<jupyter_start><jupyter_text>상관관계 분석 - 변수들 간의 관련성을 분석하기 위해 사용하는 분석 방법.- 하나의 변수가 다른 변수와 관련성이 있는지, 있다면 어느 정도의 관련성이 있는지- 상관계수 r과 상관관계 정도  - 완전 정 상관관계는 X의 값이 증가하면 Y의 값도 증가하는 형태로 r = 1이다.   - 완전 부 상관관계는 X의 값이 증가하면 Y의 값은 감소하는 형태로 r = -1이다.   - 강한 양의 상관관계는 r = 0.8이고, 약한 양의 상관관계는 0.3이다.  - x와 y변수 간의 상관관계가 없는 경우에는 r = 0이 된다.  - 상관관계 분석 수행<jupyter_code>product = read.csv('C:\\Users\\ehfus\\Downloads\\R\\Part-III\\product.csv',header=T)
head(product,3)
# 요약통계량
summary(product)
sd(product$제품_친밀도)
sd(product$제품_적절성)
sd(product$제품_만족도)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 변수 간의 상관계수 보기<jupyter_code>cor(product$제품_친밀도, product$제품_적절성)
cor(product$제품_친밀도, product$제품_만족도)
cor(product$제품_만족도, product$제품_적절성)
cor(product$제품_적절성 + product$제품_친밀도, product$제품_만족도)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 전체 변수 간의 상관계수 보기<jupyter_code>cor(product, method = 'pearson')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 방향성이 있는 색상으로 표현  - 동일한 색상으로 그룹을 표시하고 색의 농도로 상관계수를 나타낸다.<jupyter_code>install.packages('corrgram')
library(corrgram)

corrgram(product) # 색상 적용 - 동일 색상으로 그룹화 표시
corrgram(product, upper.panel = panel.conf) # 위쪽에 상관계수 추가
corrgram(product, lower.panel = panel.conf) # 아래쪽에 상관계수 추가<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>- 차트에 밀도곡선, 상관성, 유의확률(별표) 추가<jupyter_code>install.packages('PerformanceAnalytics')
library(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(product, histogram =  , pch = '+')
# 서열척도 대상 상관계수
cor(product, method = 'spearman')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12787550744248985, 'fraction_numerical': 0.005412719891745603, 'mean_word_length': 5.573333333333333, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 21, '<?xml version=': 0, '>': 21, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 1, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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