在统计学中，当我们研究两个或多个变量之间的关系时，通常会关注它们是如何相互影响的。根据变量变化的方向，这种关系可以分为两大类：正相关和负相关。
正相关指的是当一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加。例如，在一个企业的销售数据中，广告投入与销售额之间可能存在正相关关系。也就是说，随着广告费用的增加，销售额也可能随之上升。
另一方面，负相关则表示当一个变量增加时，另一个变量倾向于减少。比如，汽车的速度和油耗之间可能呈现负相关的关系。随着车速的提高，车辆的燃油效率可能会降低。
理解变量之间的这种相关性对于数据分析、预测以及决策制定都具有重要意义。通过对相关性的深入分析，我们可以更好地把握不同因素之间的内在联系，从而为各种实际问题提供解决方案。
