التباين مقابل الارتباط: فهم مفهومين مختلفين يتعلقان بعلوم البيانات

يحتوي علم البيانات على العديد من المصطلحات القابلة للتبديل. هو علم تحليل وفهم البيانات لتقديم حل أفضل لمشكلة موجودة. يمكن أن يعطي تنبؤات دقيقة للاتجاهات والإجراءات المستقبلية، مما يجعله المجال الأكثر شعبية واتجاهًا في عالم اليوم. يستخدم علم البيانات مجموعة من الخوارزميات والذكاء الاصطناعي والإحصائيات لفهم سلوك البيانات. إن فهم البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية هو الهدف الأساسي لعلم البيانات. تعتمد جميع الخوارزميات وبرامج التعلم الآلي على العلاقات الإحصائية. يمكن اعتبار الإحصائيات أساسًا لعلم البيانات.

إحصائيات

الإحصاء هو فرع من فروع الرياضيات يتعامل مع تحليل البيانات. تستخدم التعريفات والتقنيات القياسية في الإحصاء لفهم وتحليل سلوك البيانات. أصبحت هذه التقنيات في المرحلة المتقدمة بمثابة كتل لخوارزميات التعلم الآلي. التباين هو المفهوم الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا في الإحصاء. التباين هو تباين كل إدخال في مجموعة البيانات من متوسط ​​مجموعة البيانات. يعرّف التباين التباعد والشاشات العريضة لمجموعة البيانات فيما يتعلق بالمتوسط ​​أو المتوسط. يستخدم التباين على نطاق واسع لقياس التشوهات في البيانات.

يتم استخدام التباين والارتباط بالتبادل في الإحصاء. نصادف هذين المصطلحين بشكل متكرر في الإحصاء. في هذا المجال ، حيث يتحدث الناس عن العلاقة بين مجموعتين مختلفتين من البيانات ، فإن المصطلحين التغاير والارتباط لهما علاقة تكافلية. يحدد التباين المشترك التباين بين متغيرين ، بينما يحدد الارتباط العلاقة بين متغيرين مستقلين. يستخدم علم البيانات كلا المفهومين بانتظام. يستخدم التباين لفهم التغيير في عاملين مستقلين في سيناريو يتعلق ببعضهما البعض. العلاقة تتحدث عن معدل التغيير فيما يتعلق ببعضها البعض.

التغاير:

يحدد التغاير اتجاه العلاقة بين متغيرين. لا تفكر في قوة العلاقة. يتيح لنا معرفة التناسب بين المتغيرين. يمكن أن يكون التغاير أي رقم حقيقي. يعتمد على تباين المتغيرات ومقياس التعيين. يمكن حسابه على أنه حاصل جمع اختلافات المتوسط ​​من مجموعة المتغيرات مقسومًا على العدد الإجمالي للعناصر. يستخدم التباين في علم البيانات لتحليل البيانات لفهم الأحداث الماضية. يتغير سلوك المتغيرات المختلفة مع تغيير عامل. يمكن استخدام ذلك لفهم ما يحدث بشكل أفضل. يمكن أن يوفر التباين فهمًا أساسيًا للعلاقة بين المتغيرات. يمكن أن يكون المتغير متناسبًا بشكل مباشر أو متناسبًا عكسيًا. تحتاج المتغيرات غير النسبية إلى تقنيات إحصائية متقدمة أخرى لفهمها ومراقبتها ودراستها.

علاقه مترابطه:

يشرح الارتباط قوة العلاقة بين متغيرين. التباين والارتباط مرتبطان. إذا قسمت التباين المشترك على حاصل ضرب الانحرافات المعيارية لكلا المتغيرين ، فستحصل على الارتباط. الارتباط مرتبط بالمجموعة [-1,1،1]. إنها تمكننا من توقع متغير واحد اعتمادًا على الآخر. هذه هي الطريقة التي يتنبأ بها علم البيانات بدقة بالأحداث المستقبلية. إنها نسخة مرتجلة من التغاير. يظهر العلاقة بين المتغيرات وقوة المتغيرات. تُستخدم معاملات الارتباط في التعلم الآلي لإنشاء انحدارات خطية. إذا كانت المتغيرات مرتبطة ارتباطًا وثيقًا ، فستكون قيمة المعامل أقرب إلى 1 أو -XNUMX.

إذا لم تكن المتغيرات مرتبطة بشكل خطي ، سيميل المعامل إلى أن يكون صفراً. لا يعني ذلك أن المعاملات غير مرتبطة تمامًا. قد يكون لديهم علاقة أعلى مرتبة. تعتمد دقة نموذج علم بيانات التنبؤ على عامل المعامل. كلما اقترب العامل من التطرف ، زادت دقة عمل خوارزمية نموذج التنبؤ.

التباين مقابل الارتباط

تم إثبات أهمية وأهمية التغاير والارتباط بشكل صارم في الخوارزميات الحالية والاستخدام. يعتمد علم البيانات بشكل كبير على هاتين التقنيتين الخطيتين لتحليل وفهم البيانات الضخمة. كلاهما وثيق الصلة ببعضهما البعض ولكنهما يختلفان كثيرًا عن بعضهما البعض. التطبيقات المتبادلة لكلا التقنيتين تعطي علم البيانات دقته وكفاءته. يصعب فهم الاختلاف الدقيق من الناحية النظرية ولكن يمكن فهمه بسهولة بمثال.

يقدم علم البيانات العديد من التقنيات بالإضافة إلى التباين والارتباط لتحليل البيانات. إنه يوفر العديد من الفرص وهو في ارتفاع مستمر. زاد الطلب على علماء البيانات كثيرًا خلال الأشهر القليلة الماضية. نأمل أن يقدم هذا فكرة أوضح عن الفرق بين الارتباط مقابل التغاير.