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Data Analysis

相关性分析器

高级相关性分析工具，计算变量之间的相关系数以衡量它们线性关系的强度和方向。完美适用于统计分析、金融建模、科学研究和数据探索。 功能特点： - 多种相关性方法（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔） - 相关性矩阵生成 - 统计显著性检验（p值） - 置信区间计算 - 热图可视化 - 散点图矩阵生成 - 缺失值处理策略 - 异常值检测和处理 - 分组分析能力 - 详细统计报告 常见用途： - 金融市场分析和风险评估 - 科学研究和假设检验 - 客户行为和营销分析 - 医疗和医疗数据分析 - 质量控制和流程优化 - 教育绩效评估

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用三种语言从你的代码中调用此工具。

cURL
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/correlation-analyzer' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"inputData":"stock_price,market_cap,volume,pe_ratio,eps\n150.25,2500000000,5000000,25.5,12.8\n148.80,2450000000,4800000,24.8,11.2\n152.30,2580000000,5200000,26.2,13.5\n145.90,2420000000,4900000,23.9,11.8","targetColumns":"股票价格, 市值, 交易量, 市盈率\n\n留空则自动检测数值列","correlationMethod":"pearson","significanceLevel":"0.05","handleMissing":"remove","outlierMethod":"none","confidenceInterval":true,"groupColumn":"类别、地区或部门","generateHeatmap":true,"generateScatterPlots":true,"includeStatistics":true,"showPValues":true,"showConfidenceIntervals":true,"decimalPlaces":3}'

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API 参考

以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。

请求端点

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/correlation-analyzer

请求参数

参数名类型必填说明
inputDatatextarea是—
targetColumnstextarea否—
correlationMethodselect否—
significanceLevelselect否—
handleMissingselect否—
outlierMethodselect否—
confidenceIntervalcheckbox否—
groupColumntext否Column to group analysis by (e.g., category, region, department)
generateHeatmapcheckbox否—
generateScatterPlotscheckbox否—
includeStatisticscheckbox否—
showPValuescheckbox否—
showConfidenceIntervalscheckbox否—
decimalPlacesnumber否Number of decimal places for correlation coefficients

响应格式

文本结果

JSON
{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

MCP 集成

将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务，让 AI 智能体可以列出并调用它。

服务配置

将以下内容加入你的 MCP 客户端配置：

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-correlation-analyzer": {
      "name": "correlation-analyzer",
      "description": "高级相关性分析工具，计算变量之间的相关系数以衡量它们线性关系的强度和方向。完美适用于统计分析、金融建模、科学研究和数据探索。\n\n功能特点：\n- 多种相关性方法（皮尔逊、斯皮尔曼、肯德尔）\n- 相关性矩阵生成\n- 统计显著性检验（p值）\n- 置信区间计算\n- 热图可视化\n- 散点图矩阵生成\n- 缺失值处理策略\n- 异常值检测和处理\n- 分组分析能力\n- 详细统计报告\n\n常见用途：\n- 金融市场分析和风险评估\n- 科学研究和假设检验\n- 客户行为和营销分析\n- 医疗和医疗数据分析\n- 质量控制和流程优化\n- 教育绩效评估",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=correlation-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

列出可用工具

连接到 SSE 端点后，列出已开放的工具：

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

调用此工具

通过工具 id 调用，参数由其参数表构建：

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "correlation-analyzer",
    "arguments": {
  "inputData": "stock_price,market_cap,volume,pe_ratio,eps\n150.25,2500000000,5000000,25.5,12.8\n148.80,2450000000,4800000,24.8,11.2\n152.30,2580000000,5200000,26.2,13.5\n145.90,2420000000,4900000,23.9,11.8",
  "targetColumns": "股票价格, 市值, 交易量, 市盈率\n\n留空则自动检测数值列",
  "correlationMethod": "pearson",
  "significanceLevel": "0.05",
  "handleMissing": "remove",
  "outlierMethod": "none",
  "confidenceInterval": true,
  "groupColumn": "类别、地区或部门",
  "generateHeatmap": true,
  "generateScatterPlots": true,
  "includeStatistics": true,
  "showPValues": true,
  "showConfidenceIntervals": true,
  "decimalPlaces": 3
}
  }
}
可用逗号分隔的 toolId 在一个会话中串联多个工具，例如 /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp（最多 20 个）。

有问题或反馈？请联系 [email protected]

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