我们可以说，哦，好吧，兰德有五天都穿黄鞋，而且这五天他都做了演讲。然后几天后，哦，你知道吗？兰德穿着这双黄鞋在城里四处走动。他正在穿一双新鞋。所以，他穿这双鞋的天数还有几天，但只有一天是做演讲的。所以我们得到了像这样的小图表。 相关系数的作用是，它们能给出一个像0.7这样的数字来表示这两个数字之间的关联。
你可能会说，嗯
它们之间确实有很好的相关性，但不能确 电报数据 定兰德每次穿黄色鞋子时都在做演讲，或者每次做演讲时都穿黄色鞋子。 而这些数字正是用来预测的。在这种非常简单的情况下，0.7的关联系数相对较高。但实际上，我们需要相当多的数据点才能预测所谓的“标准误差”。标准误差告诉我们，我们对这两件事之间关联的确定程度。
如果我们的标准误差是0.25
这可能是一个相当高的标准误差，因为我 全新改进的可预测收入 们只有几个数据点。这意味着可能存在很大的波动。这个相关性可能比我们想象的要低得多，也可能高得多，这取决于具体情况。但如果我们有数千个数据点，如果我们有我穿黄色鞋子时周围的每一个数据点，有我做专业演讲时周围的每一个数据点，这个标准误差可能会急剧下降到比如说 0.05。
现在，我们可以更加确定
哦，是的，这其中肯定存在联系，而且只要 新加坡电话号码 有一点波动，我们就差不多知道相关系数是多少了。所以我们可以根据之前数据的平均值，预测兰德在演讲时穿黄色鞋子的频率。这就是这个模型想要告诉我们的。这正是相关性的用途所在。 让我们来谈谈在搜索引擎优化 (SEO) 和社交媒体营销活动中使用关联数据的一些方法。