Kovarianční vs. Korelační: Pochopení dvou různých konceptů týkajících se datové vědy

Datová věda má mnoho vzájemně zaměnitelných termínů. Je to věda o analýze a pochopení dat za účelem nalezení lepšího řešení existujícího problému. Může poskytnout přesné předpovědi budoucích trendů a akcí, což z ní činí nejpopulárnější a nejžhavější oblast dnešního světa. Datová věda využívá kombinaci algoritmů, umělé inteligence a statistiky k pochopení chování dat. Pochopení dat za účelem předpovědi budoucích výsledků je primárním cílem datové vědy. Všechny algoritmy a programy strojového učení jsou založeny na statistických vztazích. Statistika může být považována za základ datové vědy.

Statistika

Statistika je odvětví matematiky, které se zabývá analýzou dat. Standardní definice a techniky se používají ve statistice k pochopení a analýze chování dat. Tyto techniky v pokročilé fázi se stávají základem pro algoritmy strojového učení. Nejčastěji používaným konceptem ve statistice je variace. Variace je variace každé položky v datové sadě od průměru datové sady. Variace definuje rozptyl a šíři datové sady ve vztahu k jejímu průměru nebo průměru. Variace se široce používá k měření abnormalit v datech.

Kovarianční a korelační jsou ve statistice používány zaměnitelně. Často se setkáváme s těmito dvěma termíny ve statistice. V tomto oboru, kde lidé mluví o vztahu mezi dvěma různými sadami dat, mají kovarianční a korelační termíny symbiotický vztah. Kovarianční definuje variaci mezi dvěma proměnnými, zatímco korelační definuje vztah mezi dvěma nezávislými proměnnými. Datová věda používá oba koncepty pravidelně. Kovarianční se používá k pochopení změny dvou nezávislých faktorů v scénáři ve vztahu k sobě navzájem. Korelační mluví o rychlosti změny ve vztahu k sobě navzájem.

Kovarianční:

Kovarianční definuje směr vztahu mezi dvěma proměnnými. Nezabývá se silou vztahu. Informuje nás o proporcionality mezi dvěma proměnnými. Kovarianční může být jakýkoli reálný číslo. Závisí na variaci proměnných a měřítku mapování. Může být vypočten jako produkt součtu rozdílů od průměru z datové sady dělený celkovým počtem prvků. Kovarianční v datové vědě se používá k analýze dat za účelem pochopení minulých událostí. Chování různých proměnných se mění se změnou faktoru. To lze použít k lepšímu pochopení toho, co se děje. Kovarianční může poskytnout základní pochopení vztahu mezi proměnnými. Proměnná může být buď přímo úměrná nebo nepřímo úměrná. Neproporcionální proměnné vyžadují pokročilejší statistické techniky k pochopení, pozorování a studiu.

Korelační:

Korelační vysvětluje sílu vztahu mezi dvěma proměnnými. Kovarianční a korelační jsou související. Pokud rozdělíte kovarianční na produkt standardních odchylek obou proměnných, získáte korelační. Korelační je omezeno na množinu [-1,1]. Umožňuje nám předpovědět jednu proměnnou v závislosti na druhé. To je způsob, jak datová věda přesně předpovídá budoucí události. Je to vylepšená verze kovariančního. Zobrazuje jak vztah mezi proměnnými, tak sílu proměnných. Korelační koeficienty se používají ve strojovém učení k vytváření lineárních regresí. Pokud jsou proměnné úzce související, hodnota koeficientu bude blízko 1 nebo -1.

Pokud proměnné nejsou lineárně související, koeficient bude tendovat k nule. To neznamená, že koeficienty jsou zcela nesouvisející. Mohou mít vyšší řád vztahu. Přesnost předpovědi modelu datové vědy bude záviset na koeficientu. Čím blíže je faktor k extrémům, tím přesněji algoritmus předpovědi modelu funguje.

Kovarianční vs. Korelační

Vážnost a důležitost kovariančního a korelačního jsou velmi rigidně prokázány v současných algoritmech a použití. Datová věda silně závisí na obou těchto lineárních technikách k analýze a pochopení velkých dat. Obě jsou velmi úzce související, ale liší se od sebe. Společné aplikace obou technik poskytují datové vědě její přesnost a efektivitu. Jemný rozdíl je obtížné pochopit teoreticky, ale lze jej snadno pochopit pomocí příkladu.

Datová věda nabízí mnoho technik kromě kovariančního a korelačního k analýze dat. Poskytuje mnoho příležitostí a je na stálém vzestupu. Poptávka po datech vědcích se výrazně zvýšila v posledních měsících. Doufáme, že to nabízí jasnější představu o rozdílu mezi Korelační vs Kovarianční.