Vol.1、Vol.2に続き、本稿では機械学習の基礎であり、あらゆるデータ解析の入り口となる「相関分析」に焦点を当てる。特に、要因系データ（X）を「温度」、結果系データ（Y）を「品質値」としたケーススタディを通じ、相関が見えない場合の具体的な打開策と、相関が見えたときにこそ疑うべき落とし穴について解説する。