correlation-explorer

相关性分析工具 —— 对表格数据计算 Pearson/Spearman 相关矩阵、偏相关矩阵，并自动识别疑似伪相关（由混淆变量导致的虚假关联）。

能力概览

功能	说明
Pearson 相关矩阵	线性相关系数 + p 值，适用于连续且近似正态的变量
Spearman 相关矩阵	秩相关系数 + p 值，适用于非线性单调关系或有序变量
偏相关矩阵	控制所有其他变量后的净相关（精度矩阵法），揭示变量间的直接关联
伪相关识别	自动对比简单相关与偏相关，标记因混淆变量导致的虚假显著相关
通俗解读	用中文对每对变量的相关强度、显著性、偏相关变化给出说明

# 分析所有数值列的相关性
python3 scripts/correlation_explorer.py data.csv