Python是一種高級編程語言，具有圖像和文本分析的能力。其具有豐富的數據庫、圖形和數字處理套件，能夠在平穩和開放的源代碼環境下開展市場活動，有助于檢測研究中的相關性。

import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
from matplotlib import pyplot as plt
# 導入數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 檢測相關性
correlation, p_value = pearsonr(data['x'], data['y'])
# 輸出結果
print('相關系數:', correlation)
print('p值:', p_value)
# 繪制散點圖
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

上面的代碼使用了Pandas和SciPy庫的pearsonr（）函數來檢測X和Y之間的相關性。該函數計算Pearson相關系數和p值，以指示假設X和Y之間不存在線性關系的概率。輸出的相關系數和p值是指什么呢？相關系數（r）的取值范圍從-1到1，當r為1時，表示完全相關，當r為-1時，表示完全負相關，當r為0時，相互之間不存在線性關系。

p值表示我們是否可以在顯著水平（通常為0.05或0.01）上拒絕H0假設。因此，如果p< 0.05，則拒絕H0，說明兩個變量之間存在線性相關性；否則，我們不能拒絕H0，說明沒有線性關系。

最后，為了更好地理解X和Y之間的關系，我們可以使用Matplotlib庫繪制一個散點圖，其中X軸是X值，Y軸是Y值。散點圖顯示數據中的點是否趨勢分布在直線周圍或是否具有分散的趨勢。