相关系数和协方差都是用来衡量两个变量之间关系的统计量，它们在描述变量之间的线性关系上提供了一些信息。下面是它们的关系与区别：

关系：

• 相关系数的计算涉及到协方差。相关系数等于协方差除以两个变量的标准差的乘积。
• 具体而言，相关系数可以看作协方差标准化后的值，因此它消除了量纲的影响，使得不同数据集之间的比较更为方便。

区别：

1. 量纲： 协方差的量纲是变量 X 和 Y 的乘积，因此它的数值大小受到变量尺度的影响。相关系数通过标准化，消除了量纲的影响。

2. 范围： 协方差的取值范围在负无穷到正无穷，而相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，使得相关系数更容易解释。

3. 方向： 协方差可以为正、负或零，没有明确的方向性。相关系数的正负表示变量之间的方向性关系，正相关表示正向关系，负相关表示负向关系。

总的来说，相关系数相对于协方差更具有解释性，因为它提供了一个标准化的度量，使得不同数据集之间的比较更为方便。