التباين مقابل الارتباط: فهم مفاهيمتين مختلفتين تتعلق بالعلوم البيانية

تعتبر العلوم البيانية علمًا يحتوي على العديد من المصطلحات القابلة للتبادل. وهي علم تحليل وفهم البيانات لتوفير حل أفضل لمشكلة موجودة. يمكنها تقديم تنبؤات دقيقة للاتجاهات والافعال المستقبلية، مما يجعلها المجال الأكثر شعبية والأكثر شهرة في عالم اليوم. تستخدم العلوم البيانية مزيجًا من الخوارزميات والذكاء الاصطناعي والإحصاءات لفهم سلوك البيانات. وفهم البيانات لتنبؤ النتائج المستقبلية هو الهدف الرئيسي للعلوم البيانية. جميع الخوارزميات وبرامج التعلم الآلي تعتمد على العلاقات الإحصائية. يمكن اعتبار الإحصاءات قاعدة العلوم البيانية.

الإحصاءات

الإحصاءات هي فرع من فروع الرياضيات التي تتعامل مع تحليل البيانات. تستخدم الإحصاءات تعريفات ومفاهيم معينة لفهم وتحليل سلوك البيانات. هذه التقنيات في المراحل المتقدمة تصبح كتلًا للخوارزميات التعلم الآلي. أكثر المفاهيم شيوعًا واستخدامًا في الإحصاءات هو التباين. التباين هو تباين كل إدخال في مجموعة البيانات عن متوسط مجموعة البيانات. التباين يحدد الانحراف والاختلاف في مجموعة البيانات بالنسبة لمتوسطها أو معدلها. يستخدم التباين على نطاق واسع لقياس الشذوذ في البيانات.

يستخدم التباين والارتباط بشكل متبادل في الإحصاءات. نجد هذين المصطلحين بشكل متكرر في الإحصاءات. في هذا المجال، حيث يتحدث الناس عن العلاقة بين مجموعتين مختلفتين من البيانات، فإن التباين والارتباط لهما علاقة متداخلة. التباين يحدد التغيير بين متغيرين مستقلين، بينما يحدد الارتباط العلاقة بين متغيرين مستقلين. تستخدم العلوم البيانية كلا المفاهيم بانتظام. التباين يستخدم لفهم التغيير في عاملين مستقلين في سيناريو معين بالنسبة لبعضهما البعض. الارتباط يتحدث عن معدل التغيير بالنسبة لبعضهما البعض.

التباين:

التباين يحدد اتجاه العلاقة بين متغيرين. لا يعتبر قوة العلاقة. إنه يخبرنا بنسبة التباين بين المتغيرين. التباين يمكن أن يكون أي رقم حقيقي. يعتمد على تباين المتغيرات ومقياس الخريطة. يمكن حسابه كمنتج مجموع الفرق عن المتوسط من مجموعة المتغيرات مقسومًا على عدد العناصر الإجمالي. التباين في العلوم البيانية يستخدم لتحليل البيانات لفهم الأحداث السابقة. سلوك المتغيرات يتغير بتغيير في عامل. يمكن استخدام ذلك لفهم أفضل لما يحدث. التباين يمكن أن يوفر فهمًا أساسيًا للعلاقة بين المتغيرات. المتغير يمكن أن يكون متناسبًا أو عكسيًا. المتغيرات غير المتناسبة تحتاج إلى تقنيات إحصائية متقدمة لفهمها ومراقبتها ودراستها.

الارتباط:

الارتباط يفسر قوة العلاقة بين متغيرين. التباين والارتباط متعلقان. إذا قمت بقسم التباين على منتج الانحرافات المعيارية للمتغيرين، فستحصل على الارتباط. الارتباط مقيد بمجموعة [-1,1]. يسمح لنا بتوقع متغير اعتمادًا على الآخر. هذا هو كيف تقدم العلوم البيانية تنبؤات دقيقة للأحداث المستقبلية. إنه نسخة محسنة من التباين. يظهر كلا العلاقة بين المتغيرات وقوة المتغيرات. معاملات الارتباط تستخدم في التعلم الآلي لإنشاء الانحدارات الخطية. إذا كانت المتغيرات متعلقة密ًا، فسوف يكون قيمة المعامل أقرب إلى 1 أو -1.

إذا كانت المتغيرات غير متعلقة خطيًا، فسوف تميل قيمة المعامل إلى الصفر. لا يعني ذلك أن المعاملات غير متعلقة تمامًا. قد يكون لديها علاقة من الدرجة العالية. دقة نموذج التنبؤ في العلوم البيانية سوف تعتمد على معامل الارتباط. كلما كان المعامل أقرب إلى القيم المتطرفة، زادت دقة خوارزمية نموذج التنبؤ.

التباين مقابل الارتباط

أهمية التباين والارتباط مثبتة بشكل صارم في الخوارزميات والاستخدامات الحالية. تعتمد العلوم البيانية بشكل كبير على كلا التقنيتين الخطيتين لتحليل وفهم البيانات الكبيرة. كلاهما متعلقان ببعضهما البعض ولكن يختلفان بشكل كبير. التطبيقات المتبادلة للتقنيتين تمنح العلوم البيانية دقتها وفعاليتها. الفرق الدقيق صعب الفهم في النظرية ولكن يمكن فهمه بسهولة مع مثال.

تقدّم العلوم البيانية العديد من التقنيات بالإضافة إلى التباين والارتباط لتحليل البيانات. توفر العديد من الفرص وتزايد باستمرار. زادت demande على علماء البيانات بشكل كبير خلال الأشهر القليلة الماضية. ومن المفترض أن هذا يوفر فكرة أوضح عن الفرق بين الارتباط مقابل التباين.