相关性和回归性都是数据分析中常用的概念，但它们具有不同的意义和应用。下面我来逐一详细讲解这两个概念的区别。
相关性
相关性是指两个变量之间的关联程度。通常采用相关系数来衡量两个变量的相关性，相关系数能够反映两个变量之间的线性关系强度和方向。
相关系数的取值范围为[-1, 1]，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示变量之间不存在线性关系。
例如，某研究人员想研究身高与体重之间的相关性，收集了100个人的身高和体重数据，然后计算了这两个变量之间的相关系数为0.8，表明身高与体重具有较强的正相关关系，也就是说，身高越高的人，体重也通常较大。
回归性
回归性是指一种变量的变化能够对另一个变量的变化产生影响，从而通过建立回归模型来对变量之间的关系进行预测。回归模型一般采用最小二乘法来计算参数，并利用自变量（已知变量）来预测因变量（未知变量）。
例如，某企业想通过建立销售额和广告费用之间的回归模型来预测未来的销售额和广告费用的投入。首先，收集了一定期间内的销售额和广告费用的数据，然后构建回归模型，其中销售额是因变量，广告费用是自变量。模型可以通过拟合获得，以此来预测未来的销售额。
相关性和回归性的区别
相关性和回归性都能够反映变量之间的关系，但二者具有不同的意义和应用。相关性可以帮助我们了解变量之间的关联程度，但并不能确立一种因果关系；回归性则是通过建立模型来预测因变量的值，并且在一定程度上能够确定因变量与自变量之间的因果关系。
在数据分析中，当我们需要衡量某两个变量之间的关联程度时，可以选择相关性来计算；而当我们需要了解一个变量对另一个变量的影响时，可以选择回归分析来建立模型来进行预测。
举个例子，当我们研究吸烟与肺癌之间的关系时，两个变量之间的相关系数可以告诉我们吸烟与肺癌之间是否存在线性关系，但并不能准确地确定吸烟是导致肺癌的原因。而通过建立回归模型可以更加准确地预测肺癌的发生率，并且能够在一定程度上揭示吸烟与肺癌之间的因果关系。
综上所述，相关性和回归性虽然都可以反映变量之间的关系，但它们的应用场景和计算方法有所不同。我们需要根据具体的研究目的和实际情况来选择合适的方法进行数据分析。