CORREL 函数

函数概述

CORREL 函数用于计算两组数值数据之间的皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），结果范围在 -1 到 1 之间，用来衡量两组数据的线性相关程度。

• 1：完全正相关（同向线性变化）
• 0：无线性相关（不代表一定“毫无关系”，可能是非线性）
• -1：完全负相关（反向线性变化）

它常用于：成绩与学习时长、销量与广告费用、温度与用电量等场景的相关性分析。

基础语法

=CORREL(array1, array2)

参数说明

参数	类型	必填	说明
array1	区域/数组	是	第一组数值数据（如一列或一行）
array2	区域/数组	是	第二组数值数据（与 array1 一一对应）

补充说明：两组数据需要按相同顺序配对（同一行/同一列对应同一个样本点）。

基础用法示范

下面示例默认数据按列存放，你可以直接照抄公式并替换为自己的区域。

示例1 基本相关系数

数据示例

月份	广告费	销量
1月	10	120
2月	12	135
3月	9	118
4月	15	160
5月	14	155

公式

=CORREL(B2:B6, C2:C6)

解读 返回值越接近 1，表示广告费与销量越呈现同向线性变化；越接近 -1 则反向。

示例2 判断相关方向

你可以把相关系数进一步用 IF 做成“方向判断”。

=IF(CORREL(B2:B13,C2:C13)>0,"正相关",IF(CORREL(B2:B13,C2:C13)<0,"负相关","无线性相关"))

适合做仪表盘或报告里的一句话结论。

示例3 相关强度分级

用阈值把相关强度分成几档（阈值可按你的业务调整）。

=LET(r, CORREL(B2:B13,C2:C13),
IF(ABS(r)>=0.8,"强相关",
IF(ABS(r)>=0.5,"中相关",
IF(ABS(r)>=0.3,"弱相关","很弱或无"))))

• ABS 用于忽略正负号，只看“强度”
• r 保留符号仍可用于判断方向（正/负）

示例4 多组数据快速对比

当你有多列指标要与“销量”比较时，可以做一个对比表：

指标	相关系数
广告费	=CORREL(广告费列, 销量列)
访客数	=CORREL(访客数列, 销量列)
客单价	=CORREL(客单价列, 销量列)

这样能快速找出与目标指标线性相关更高的变量。

示例5 处理缺失值的思路

若数据中存在空白/非数值，常见做法是先筛选出两列同时为数值的样本再算相关。可以在辅助列标记有效行（如两列都为数字），再基于筛选后的数据区域计算 CORREL。

总结

CORREL 用于计算两组数据的皮尔逊相关系数，是 Excel 中做相关性分析最直接的函数之一：

• 结果在 -1 到 1，符号表示方向，绝对值表示线性相关强度
• 适合做指标关系探索、报告结论、变量筛选的初步分析
• 建议搭配 IF / ABS / LET 做方向与强度分级，让结果更“可读、可用”