在相关分析与回归分析中，以下是有关说法的分析：

1. **A: 相关分析强调非线性，回归分析强调线性**
- **错误**。相关分析通常用于测量两个变量之间的线性关系，量化这种关系的强度和方向，通常通过皮尔逊相关系数（线性相关系数）来实现。而回归分析可以是线性或非线性的，线性回归强调的是线性关系，但回归分析本身可以适用于非线性模型。

2. **B: 相关分析强调散点的“胖瘦”，回归分析线性趋势**
- **部分正确，部分错误**。相关分析确实关注数据点的散布情况，以确定变量之间的相关性，但不特定强调“胖瘦”；它主要关注的是线性关系的强度。回归分析的主要目的是探讨因变量与自变量之间的关系，这经常表现为一种趋势，线性回归强调的是线性趋势。

3. **C: 相关分析是统计很重要的预分析方法**
- **正确**。在进行回归分析或其他复杂分析前，相关分析是一种常用的探索性数据分析方法，用于初步了解变量之间的关系。

4. **D: 相关系数低，相关分析的系数一定低**
- **错误**。相关系数低表示两个变量之间的线性关系弱，但这不一定意味着分析本身的系数低。尤其在非线性关系中，低相关系数并不代表没有显著的关系。

### 正确答案：

- A、D

### 专业分析：

- **相关分析**主要用于测量并解释两个连续变量之间的线性关系，结果以相关系数的形式表示，该系数范围从-1到1。
- **回归分析**主要用于建立变量间相互关系的模型，预测因变量的变化。虽然简单回归通常是线性回归，但它可扩展到包括非线性回归模型。

总的来说，A 和 D 的说法是错误的，因为被误解了相关分析的基本性质和回归分析的适用范围。