pythonda dataset(burda sizin tablo adınız yani nasıl kayıtlıysa).corr() denediniz mi? 1 veya -1e yakınlaştıkça pozitif veya negatif korelasyon artıyor.
df.corr() bence de iş görecektir, ek olarak bunları bir heatmap ile görmek bence faydalı oluyor:
stackoverflow.com
peki categorical stringler varsa ne yapmalıyım mesela tip 1 tip 2 tip 3, ve bunların bir integer ile korelasyonu gibi. corr sanırım sadece iki sayısal değer arasında bir yaklaşım belirliyor
You can convert datatype to categorical and then do it
df['profession']=df['profession'].astype('category').cat.codes
df['media']=df['media'].astype('category').cat.codes
df.corr()
böyleymiş sanırım
kategorik değişkenleri dummyye çevirip öyle yine corr'u çağırabilirsiniz. stackoverflow.com linkte ilk cevapta örnek vermiş. sizin durumunuzda değişkenler tip1, tip2, tip 3se örneğin, tip1 sütunu oluşturup tip1 olanlar 1 diğerleri 0, tip2 sütununda tip2 olanlar 1 diğerleri 0, hem tip1 hem tip2 sütunu 0sa bu da tip3 demek olacak.
Bazi metotlar var ama oyle ya da boyle bir amaca hizmet edecek ve o amaci/ne yapilacagini senin belirlemin lazim. Acikcasi verdigin cevaplardan yola cikarak, eger onemli bir calisma ise profesyonel bir hizmet almani oneririm. Kendin yapacaksan korelasyon iyi bir baslangic. Analiz yontemi veri tipine baglidir. Kategorikte de korelasyon olur ama ornegin numerikte kullandigin pearson korelasyonundan farkli olculerdir. Kategorik degiskenin de nasil bir kategorik degisken olduguna bagli olarak farkli korelasyon olculeri secilebilir. Illa numerikte oldugu ile ayni olcuyu kullanacaksan anlatildigi gibi dummy degisken kullanabilirsin (transforme ettigin degiskenlerin birbirini onemli sekilde belirlemedigine dikkat ederek) Bu durumda cikan sonuclarin yorumlamasini da ona gore yapman lazim.