Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
22 Май 2024
5 мин
138

Понимание корреляции: важность в анализе данных

Корреляция дает объективные данные, на основе которых можно принимать обоснованные решения

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:

  1. Медицина. Корреляция помогает исследовать, как различные факторы — диета и физическая активность — влияют на здоровье.
  2. Экономика. Экономисты используют корреляцию для анализа взаимосвязей между уровнем безработицы и инфляцией.
  3. Маркетинг. Маркетологи анализируют корреляцию между рекламными кампаниями и продажами, чтобы определить, какие стратегии работают лучше.
  4. 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

  1. Идентификация связей
    Корреляция помогает находить связи между переменными, лучше понимать структуру данных и отношения между разными факторами.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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