「相関のある/なし」だけではありません

　２つのデータの間の直線的（比例）関係の強さを示す分析が相関分析です。

相関分析を学ぶとまずは2つのデータ（例えば売上と来店客数など）を散布図上の縦軸、横軸に取り、いかに直線（相関）関係に近いかを確認します。

そこから「相関があった/なかった」という結果を導き出して終了、というケースがほとんどです。

 確かにそこで一旦完結するのですが、“分析に長けている人”はもう一歩進みます。

仮に直線的な相関関係が見いだせなかったとしても、直線とは違う関係性を見出そうとするのです。

例えば、散布図全体を4つ（4象限）に区切るとどのようなグループに分かれるのか、外れ値があるとすれば、それはどう解釈できるのか、傾向がどこからか変わる分岐点が存在するのか、など視覚的な特徴から何かしらの意味を見出すことができるかもしれません。

 「学んだことを愚直に実践してみる」の次は、「その先にどのような応用ができるか」を考えてみることで分析の範囲や結論が大幅に広がります。