التباين مقابل الارتباط: فهم مفهومين مختلفين يتعلقان بعلوم البيانات

تعتبر علوم البيانات مجالاً يحتوي على العديد من المصطلحات القابلة للتبادل. وهي علم تحليل وفهم البيانات لتوفير حل أفضل لمشكلة موجودة. يمكنها تقديم تنبؤات دقيقة بالاتجاهات والأفعال المستقبلية، مما يجعلها المجال الأكثر شعبية والأكثر توجهاً في عالم اليوم. تستخدم علوم البيانات مزيجاً من الخوارزميات والذكاء الاصطناعي والإحصاء لفهم سلوك البيانات. وفهم البيانات لتوقع النتائج المستقبلية هو الهدف الأساسي لعلوم البيانات. جميع الخوارزميات وبرامج التعلم الآلي تعتمد على العلاقات الإحصائية. يمكن اعتبار الإحصاء قاعدة علوم البيانات.

الإحصاء

الإحصاء هو فرع من فروع الرياضيات الذي يتعامل مع تحليل البيانات. يتم استخدام التعريفات والتقنيات المعيارية في الإحصاء لفهم وتحليل سلوك البيانات. تصبح هذه التقنيات في المراحل المتقدمة كتلة بناء للخوارزميات التعلم الآلي. أكثر المفاهيم الشائعة والمتداولة في الإحصاء هو التباين. التباين هو تباين كل إدخال في مجموعة البيانات عن متوسط مجموعة البيانات. يحدد التباين الانحراف ومدى انتشار مجموعة البيانات فيما يتعلق بمتوسطها أو معدله. يُستخدم التباين على نطاق واسع لقياس الشذوذ في البيانات.

يُستخدم التباين والارتباط بشكل متبادل في الإحصاء. نجد هذه المصطلحين بشكل متكرر في الإحصاء. في هذا المجال، حيث يتحدث الناس عن العلاقة بين مجموعتين مختلفتين من البيانات، يكون هناك علاقة توافقية بين التباين والارتباط. يحدد التباين التباين بين متغيرين، بينما يحدد الارتباط العلاقة بين متغيرين مستقلين. تستخدم علوم البيانات كلا المفهومين بانتظام. يُستخدم التباين لفهم التغيير في عاملين مستقلين في سيناريو معين فيما يتعلق ببعضهما البعض. يتحدث الارتباط عن معدل التغيير فيما يتعلق ببعضهما البعض.

التباين:

يحدد التباين اتجاه العلاقة بين متغيرين. لا يعتبر قوة العلاقة. إنه يخبرنا بنسبة التباين بين المتغيرين. يمكن أن يكون التباين أي رقم حقيقي. يعتمد على تباين المتغيرات ومقياس الخريطة. يمكن حسابه كمنتج مجموع الفرق عن المتوسط من مجموعة المتغيرات مقسوماً على إجمالي عدد العناصر. يُستخدم التباين في علوم البيانات لتحليل البيانات لفهم الأحداث السابقة. يتغير سلوك المتغيرات المختلفة مع تغيير في عامل. يمكن استخدام ذلك لفهم ما يحدث. يمكن أن يوفر التباين فهمًا أساسيًا للعلاقة بين المتغيرات. يمكن أن يكون المتغير إما متناسباً أو متناسباً عكسياً. المتغيرات غير المتناسبة تتطلب تقنيات إحصائية متقدمة لفهمها ومراقبتها ودراستها.

الارتباط:

يُفسر الارتباط قوة العلاقة بين متغيرين. التباين والارتباط متعلقان. إذا قسمت التباين على منتج الانحرافات المعيارية لكلا المتغيرين، فستحصل على الارتباط. الارتباط مقيد بمجموعة [-1،1]. يسمح لنا بتوقع متغير واحد بناءً على الآخر. هذا هو كيفية تحقيق علوم البيانات للتنبؤات الدقيقة للأحداث المستقبلية. إنه نسخة محسنة من التباين. يُظهر كلاً من العلاقة بين المتغيرات وقوة المتغيرات. تُستخدم معاملات الارتباط في التعلم الآلي لإنشاء انحدارات خطية. إذا كانت المتغيرات متعلقة ارتباطاً وثيقاً، فسوف يكون قيمة المعامل أقرب إلى 1 أو -1.

إذا لم تكن المتغيرات متعلقة خطياً، فسوف تميل قيمة المعامل إلى الصفر. لا يعني ذلك أن المعاملات غير متعلقة تماماً. قد يكون لديهم علاقة من الرتبة الأعلى. دقة نموذج التنبؤ لعلوم البيانات سوف تعتمد على معامل الارتباط. كلما كان العامل أقرب إلى النهايات، عمل خوارزمية نموذج التنبؤ بدقة أكبر.

التباين مقابل الارتباط

أثبتت أهمية التباين والارتباط بشكل صارم في الخوارزميات والاستخدامات الحالية. تعتمد علوم البيانات بشكل كبير على كلا التقنيتين الخطيتين لتحليل وفهم البيانات الكبيرة. كلاهما متعلقان ببعضهما البعض بشكل وثيق، ولكنهما مختلفان بشكل كبير. توفير التطبيقات المتبادلة لكلا التقنيتين يعطي علوم البيانات دقتها وفعاليتها. الفرق الدقيق صعب الفهم في النظرية، ولكن يمكن فهمه بسهولة مع مثال.

تُقدم علوم البيانات العديد من التقنيات بالإضافة إلى التباين والارتباط لتحليل البيانات. توفر العديد من الفرص وتزايدت بشكل مستمر. زاد الطلب على علماء البيانات بشكل كبير خلال الأشهر القليلة الماضية. من المحتمل أن يوفر هذا فكرة أوضح عن الفرق بين الارتباط مقابل التباين.