总离差平方和的分解其实是统计里挺基础但关键的一块，尤其在搞多元线性回归或者主成分时，理解这个重要。多元相关系数就是用来衡量多个变量之间“合力”相关程度的指标，简单说，就是看多个自变量一块对因变量影响有多大。

Python里的相关系数计算方法还挺多，用numpy.corrcoef或者scipy.stats.pearsonr都可以，一行代码就能搞定，效率也高。这篇文章讲得比较细，值得看看。

如果你偏好可视化或者想快速出报告，SPSS + Clementine配合使用也是个好选择，图形化操作比较适合不写代码的同事。你可以参考《数据挖掘原理与 SPSS-Clementine 应用宝典》，里头对总离差平方和的分解讲得蛮清楚，还有配套例子。

要做正交试验设计的话，可以看看这个 PPT 教程，讲怎么用总偏差平方和来做显著性，比较实用。还有，如果你想自己撸代码，这份 MATLAB 源码也挺不错，线性拟合和相关系数一步到位。

像是要做协方差矩阵、计算Spearman等级相关、Pearson相关这些，其实也可以用 MATLAB 或者 Python 搞定。资源也蛮丰富的，比如Spearman 的 MATLAB 教程、图像相关系数这些，思路清晰，挺适合动手练练。

如果你搞推荐系统的，用皮尔逊相关系数来做用户偏好就常见，像这篇推荐系统的案例就蛮贴近实战的。嗯，要是你搞金融建模，那你更想看这篇协方差的例子。

提醒一下：相关不等于因果，别一看到高相关就下。要结合业务背景去判断。如果你刚入门，可以先从皮尔逊和Spearman这两个指标练练手，渐渐你就能看懂那些回归报告里头的统计术语了。