Для визуализации данных с использованием коэффициента корреляции Пирсона, вы можете использовать язык программирования Python с библиотеками pandas, numpy и matplotlib.

Пример кода для расчета коэффициента корреляции Пирсона и построения графика:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Создаем таблицу с данными
data = {'Показатель 1': [1, 2, 3, 4, 5],
'Показатель 2': [5, 4, 3, 2, 1],
'Показатель 3': [2, 3, 1, 5, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# Вычисляем матрицу корреляции
correlation_matrix = df.corr()
# Строим тепловую карту корреляции
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(correlation_matrix, cmap='coolwarm', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(len(correlation_matrix)), correlation_matrix.columns, rotation=45)
plt.yticks(range(len(correlation_matrix)), correlation_matrix.columns)
plt.title('Коэффициент корреляции Пирсона')
plt.show()

В данном примере мы создали таблицу с показателями, вычислили матрицу корреляции и построили тепловую карту с коэффициентами корреляции Пирсона.

Если у вас конкретные данные и требования к визуализации, вам может потребоваться настроить код под ваши потребности. Надеюсь, этот пример поможет вам начать работу с визуализацией данных и коэффициентом корреляции Пирсона.