对于非数学专业的人来说，Pearson相关系数可能是一个不太好理解的概念。
简单来说，该系数可以测量两个变量之间的线性相关程度。当系数接近1时，表示两个变量正相关；系数接近-1时，表示两个变量负相关；系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。
该系数现在在数据科学领域广泛应用，主要用于发现两个变量之间的关系，支持他们的判断和决策。例如，如果要验证游戏时间和成绩关系，则可以使用该系数进行验证。 在实践中，不仅可以使用Python编程语言来计算Pearson系数，还可以使用Excel、SPSS等软件。
除此之外，Pearson相关系数也经常用于以下领域：
- 金融：研究股票收益率之间的关联度
- 市场营销：研究广告费用与销售额之间的关系
- 医学：研究饮食和心血管疾病之间的关系
