分析两个变量间的相关关系的方法有多种，以下是几个常用的方法：

A. **散点图图表法初步确定相关趋势以及异常点**
- **分析**：通过绘制散点图，可以直观地观察两个变量之间的关系趋势（如线性、非线性）和识别异常点。散点图是一种简单而有效的数据可视化方法，适合初步分析。

B. **用无量纲的相关系数（又称Pearson积矩相关系数）形式来度量两个变量之间的相关关系**
- **分析**：Pearson相关系数是一种常用的统计量，用于度量两个连续变量之间的线性相关程度，取值范围从-1到1，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无线性相关。

C. **相关系数分析工具**
- **分析**：相关系数分析工具通常指的是一些统计软件或方法，用于计算和分析相关系数。可以是Pearson、Spearman等不同类型的相关分析。

D. **用无量纲的相关系数（又称Spearman秩相关）形式来度量两个变量之间的相关关系**
- **分析**：Spearman秩相关是一种非参数统计量，用于评估两个变量的单调关系（无论是线性还是非线性）。适用于ordinal数据或不满足正态分布的情况。

**正确答案是：A, B, D**

这些方法各有其适用条件和优缺点，选择时需根据数据特征和分析目标来决定。散点图是一种直观的分析起点，而Pearson和Spearman相关系数则提供了量化的分析手段。