做域名投资的人常会遇到一个问题：手里一堆域名，怎么判断哪些值得留，哪些该出手？光靠感觉不行，得看数据。这时候，相关性分析方法就派上用场了。
什么是相关性分析？
简单说，就是看两个变量之间有没有关系，关系有多强。比如，你发现“.com”后缀的域名成交价普遍比“.xyz”高，那是不是说明后缀和价格有正相关？再比如，短域名更容易被抢注，长度和注册热度之间可能就有负相关。
常用的方法并不复杂
皮尔逊相关系数是最常见的工具，适合处理连续型数据。比如你想分析域名长度和最终成交价之间的关系，就可以用它。结果在-1到1之间，越接近1，正相关越强；接近-1就是反着来；接近0就说明没啥关系。
import pandas as pd
domains = pd.DataFrame({
'length': [5, 8, 6, 12, 4],
'price': [8000, 3500, 6200, 1800, 12000]
})
correlation = domains['length'].corr(domains['price'])
print(correlation) # 输出可能是 -0.93，说明长度越短，价格越高分类数据也能分析
比如你想知道不同后缀（.com、.cn、.net）和买家地域之间有没有关联。这时候可以用卡方检验，看实际分布和随机情况差多少。如果差异大，说明有相关性。
举个例子，你发现来自中国的买家更偏爱“.cn”域名，而美国买家几乎只买“.com”，这种倾向通过卡方检验就能量化出来，不再是模糊的印象。
别忽视时间维度
有些关系是动态的。比如某段时间“AI”相关的关键词域名突然涨价，和科技新闻热度曲线一对比，发现几乎是同步上升。这时候可以用时间序列交叉相关分析，找出领先或滞后的关系。提前捕捉这类信号，能帮你卡位抢注。
实际操作中，很多人把相关性和因果搞混。比如发现“字母少的域名卖得贵”，就以为“只要字母少就一定值钱”。其实可能是因为短域名更容易记忆，才被市场推高。相关性只是线索，不是答案。
工具不难找，Excel、Python、甚至在线表格都能算。关键是想清楚你要对比什么。是后缀和价格？关键词热度和注册量？还是流量和转售周期？问题明确了，方法自然就清晰了。