Корреляция — инструмент, с помощью которого описывают закономерности во всех сферах, где важен анализ данных: в научных работах и бизнес-процессах, в социологических исследованиях и здравоохранении.
В статье рассказываем про корреляцию: что это такое, какие виды существуют и как правильно применять в анализе данных.
Что такое корреляция
Корреляцией называют взаимосвязь между разными явлениями.
Примеры корреляции можно встретить в повседневной жизни: зависимость между температурой на улице и количеством людей в парках, между близостью квартиры к метро и ее стоимостью.
Изучать взаимосвязи между явлениями важно, чтобы принимать обоснованные решения и прогнозировать события в экономике, политике или бизнесе. Как правильно рассчитать и описать корреляцию, изучают математики, а корреляционный анализ — один из ключевых методов в анализе данных.
Показатель и виды корреляции
Чтобы понять, как сильно связаны две переменные, ввели понятие показателя, или коэффициента корреляции.
Наиболее популярный показатель — это коэффициент Пирсона (обозначается как r). Эта величина отражает степень взаимосвязи между переменными и варьируется от −1 до +1. Если этот показатель равен 0, то связь между переменными не выявлена. Есть и более подробная шкала силы корреляционной связи — ее называют шкала Чеддока.
Когда только начинаете изучать корреляцию, достаточно рассмотреть положительный, отрицательный и нулевой показатели и соответствующие им виды корреляции.
| Виды | Свойство | Примеры |
| Положительная (прямая) корреляция | Увеличивается одна переменная — увеличивается и другая | Опыт работы и зарплата: чем больше опыт у сотрудника, тем выше его зарплата |
| Отрицательная (обратная) корреляция | Одна переменная увеличивается, а другая уменьшается | Уровень стресса и качество сна: чем выше уровень стресса, тем хуже качество сна |
| Нулевая корреляция | Одна переменная меняется независимо от другой | Количество просмотренных фильмов и рост популяции диких животных в регионе: просмотренные фильмы никак не влияют на популяцию животных |
Корреляция не равна причинно-следственной связи. Можно заметить взаимосвязь между событиями или явлениями, но не факт, что одно определяет другое. Например, в определенной выборке видна корреляция между опытом работника и уровнем его зарплаты, но это не значит, что если увеличится опыт, то вырастет и зарплата. В то же время высокая зарплата не всегда свидетельствует о большом опыте работника.
Есть много причин и факторов такой корреляции: помимо опыта на зарплату влияют амбициозность, готовность учиться новому и принимать ответственность. А высокая зарплата часто связана с тем, насколько востребована профессия и уникальны навыки. А это значит, что переменные в конкретной выборке связаны между собой.
Корреляция может быть и случайной: по каким-то причинам есть взаимосвязь между явлениями, которые в действительности между собой не связаны. Список таких странных и бессмысленных корреляций можно посмотреть на сайте: например, чем популярнее имя Стив, тем выше акции Amazon.
Корреляция в анализе данных
Несмотря на то что корреляционная связь далеко не всегда говорит о причинно-следственной связи, а иногда бывает и вовсе случайной, этот показатель очень важен для анализа данных в разных сферах:
- Медицина. Корреляция помогает исследовать, как различные факторы — диета и физическая активность — влияют на здоровье.
- Экономика. Экономисты используют корреляцию для анализа взаимосвязей между уровнем безработицы и инфляцией.
- Маркетинг. Маркетологи анализируют корреляцию между рекламными кампаниями и продажами, чтобы определить, какие стратегии работают лучше.
- Образование. Исследователи в образовании изучают, как разные методы обучения влияют на успеваемость студентов.
Можно выделить и другие области: политика, спорт, культура и т. д.
Во всех этих сферах исследованием корреляционных связей занимаются аналитики данных. Специалисты на основе определенной выборки строят гипотезы о взаимосвязи переменных, прогнозируют изменения и помогают принимать обоснованные решения.
Инструменты для анализа корреляции
Чтобы рассчитать корреляцию, можно использовать специальные инструменты.
| Microsoft Excel | В Excel можно с помощью формул и функций вычислить коэффициент корреляций в данных выборки. Например, с помощью функции CORREL можно получить значение корреляции между двумя столбцами данных |
| Python | Python — ключевой язык программирования для анализа данных, в том числе и для вычисления корреляции. Его библиотеки pandas и numpy позволяют вычислять коэффициенты корреляции |
| R | R используют в статистическом анализе данных. Для вычисления корреляции можно использовать функцию cor |
Профессию аналитика данных можно освоить в Skypro. На курсе вы научитесь отслеживать тренды роста или падения, автоматизировать обработку больших массивов данных и прогнозировать экономические показатели бизнеса.
Почему корреляция важна для анализа данных
- Идентификация связей
Корреляция помогает находить связи между переменными, лучше понимать структуру данных и отношения между разными факторами. - Прогнозирование
На основе корреляции можно делать прогнозы. Например, если известно, что есть корреляция между доходами и расходами, можно прогнозировать, как поменяются доходы, если изменить расходы. - Оптимизация процессов
Корреляционный анализ помогает оптимизировать бизнес-процессы. Компания может улучшить маркетинговые показатели, если сосредоточится на каналах с наибольшей корреляцией с продажами. Например, если владелец книжного магазина помимо других соцсетей начал активно развивать группу во ВКонтакте и заметил рост продаж, то он может сосредоточиться на этом канале. - Обоснование решений
Корреляция дает объективные данные, на основе которых можно принимать обоснованные решения. Это особенно важно в бизнесе, где нужна точность в принятии решений.
Главное о корреляции
- Корреляция помогает понять, как меняется одна переменная в зависимости от другой.
- Полезно знать виды корреляции и уметь анализировать взаимосвязи. Это поможет принимать обоснованные решения в разных сферах жизни.
- Аналитики данных используют метод корреляционного анализа, чтобы находить взаимосвязи, прогнозировать события и оптимизировать бизнес-процессы.
- С помощью различных инструментов можно эффективно использовать корреляционный анализ в разных областях, от бизнеса до здравоохранения.
Добавить комментарий