В продолжении темы про новую ранговую корреляцию. Ее способность улавливать зависимости, которые часто недоступны для корреляций Пирсона, Спирмана, Кендалла и легкость расчета (пара сортировок), делает ее удобным инструментом первичного EDA. Для примера я взял несколько датасетов почти без предобработки, отправляя в NewCorr*(X,Y) все фичи как есть (категориальные, числовые, datetime) расстояние между колонками считал как D = 1 - max{NewCorr*(X,Y),NewCorr*(Y,X)} и поверх матрицы расстояний иерархическую complete кластеризацию, собирая кластеры для D < 0.5.