现在的淘宝店层出不穷，竞争激烈，应该如何运营好一家淘宝店，保证回头客呢？淘宝客户的忠诚度和对店铺的满意度到底与什么因素最相关呢？
在搜集某宝店的顾客对客服态度及商家服务质量的评分情况后，我们决定分析这两个因素是否影响客户对商家的满意度及忠诚度。在这里就要用到相关分析啦~
打开在线SPSS分析软件SPSSAU，导入数据后，在左侧边栏选择“相关分析”。（本处区分了 X 和 Y，所以需要对应放入。 如果并不区分 X 或者 Y，此时直接把所有项放入“分析项 Y（定量）”框中即可。）
将“淘宝商家满意度”、“淘宝忠诚度”放入Y框，“淘宝客服服务态度”、“淘宝商家服务态度”放入X框，点击“开始相关分析”，SPSSAU即可一键输出结果表。
分析后得到以下的结果表。
对于分析结果表格，SPSSAU系统将自动输出分析建议，根据建议的提示我们就能读懂结果表的含义，自行进行分析~
进一步利用大数据和人工智能原理，SPSSAU系统还自动输出了智能化分析，我们直接看这些文字就能明白结果，写起调查报告和结果分析也得心应手~
理论
相关分析是研究两个定量数据之间的相关关系情况，以及相关分析是研究有没有关系。如果呈现出显著性（结果右上角有*号，此时说明有关系；反之则没有关系）；有了关系之后，关系的紧密程度直接看相关系数大小即可。一般0.7以上说明关系非常紧密；0.4~0.7之间说明关系紧密；0.2~0.4说明关系一般。如果说相关系数值小于0.2，但是依然呈现出显著性，说明关系较弱，但依然是有相关关系。（显著性的表达：相关系数的右上角有1个*号表示变量在0.05水平下显著，2个*号表示变量在0.01水平下显著）
相关分析是回归分析的前提条件，首先需要保证有相关关系，接着才能进行回归影响关系研究。因为如果都显示没有相关关系，是不可能有影响关系的。如果有相关关系，但也不一定会出现回归影响关系。
这种分析方法是不是很方便呢？“相关分析”其在学术论文、调研报告中具体的应用场景丰富，在工农业、水文、气象、社会经济和生物学等多个学科都有应用。
Tips1：如果在相关分析汇总，多个量表题测量的是一个维度，可使用“生成变量”的平均值功能。 将多个量表题合并成一个整体维度。
Tips2：相关分析仅仅是研究有没有关系与否，如果从常理上应该有关系，那么相关系数总会呈现出显著性。 通常来说，相关分析之后还需要接着研究影响关系，使用回归分析方法。
此外，除了上文提到的卡方分析，SPSSAU提供给用户的分析方法还包括信度分析，效度分析，方差分析，T检验，相关分析和回归分析，多选题各类交叉分析等等。
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