在数据分析领域，“相关分析”是探索变量间关系的重要工具。通过计算相关系数，我们可以量化两个或多个变量之间的线性关系强度和方向。然而，仅仅依靠数值结果可能不足以全面理解数据背后的模式。因此，结合数据可视化手段能够更直观地展示变量间的关联。
例如，散点图是一种常见的可视化方式，它不仅能够呈现变量分布，还能帮助识别异常值或非线性关系。此外，热力图可以用于同时展现多组变量的相关性矩阵，使得复杂的数据结构更加清晰易懂。通过将相关分析与可视化技术相结合，不仅可以提高决策效率，还能够为后续建模提供更有价值的洞察。无论是商业决策还是科学研究，这种综合方法都能带来显著优势。