探究统计分析中的亲和力：pearson相关系数在数据挖掘中的应用与局限
引言
数据挖掘的重要性
pearson相关系数的定义与作用
pearson相关系数的基本概念
定义及其数学表达式
解释其意义及计算方法
pearson相关系数在统计学中的应用实例
了解两个变量之间线性关系程度
分析因果关系，避免误解
pearson相关系数在实际场景中的运用
财经领域中对股票价格影响的分析
医疗研究中疾病预测模型构建
pearson相关系数的局限性讨论
对非线性关系或异常值敏感的问题存在限制
缺乏区分度问题以及多元关联情况下的适用范围限制
相关替代指标探索（Spearman rank correlation coefficient, Kendall tau coefficient）
Spearman rank correlation coefficient 的特点与使用场景介绍
Kendall tau coefficient 在有序数据上的优势展示
结论与展望
总结pearson相关系数及其应用价值
未来可能发展方向，如深入学习机器学习算法以更好地处理复杂数据集。