Covariance vs. Correlation: Κατανόηση δύο διαφορετικών εννοιών σχετικά με την Επιστήμη Δεδομένων

Η επιστήμη δεδομένων έχει πολλά ανταλλάξιμα όροι. Είναι η επιστήμη της ανάλυσης και κατανόησης των δεδομένων για να παρέχει μια καλύτερη λύση σε ένα υπάρχον πρόβλημα. Μπορεί να δώσει ακριβείς προβλέψεις για μελλοντικές τάσεις και ενέργειες, καθιστώντας την την πιο δημοφιλή και επικαιρή περιοχή του σημερινού κόσμου. Η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί eine συνδυασμό αλγορίθμων, τεχνητής νοημοσύνης και στατιστικής για να κατανοήσει τη συμπεριφορά των δεδομένων. Η κατανόηση των δεδομένων για να προβλεφθούν μελλοντικά αποτελέσματα είναι ο πρωταρχικός στόχος της επιστήμης δεδομένων. Όλοι οι αλγόριθμοι και προγράμματα μηχανικής μάθησης βασίζονται σε στατιστικές σχέσεις. Η στατιστική μπορεί να θεωρηθεί ως η βάση της επιστήμης δεδομένων.

Στατιστική

Η στατιστική είναι ένας κλάδος των μαθηματικών που ασχολείται με την ανάλυση δεδομένων. Τυποποιημένες ορισμοί και τεχνικές χρησιμοποιούνται στη στατιστική για να κατανοηθεί και να αναλυθεί η συμπεριφορά των δεδομένων. Αυτές οι τεχνικές σε προηγμένο στάδιο γίνονται τα θεμέλια για τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Η πιο συνηθισμένη και συχνά χρησιμοποιούμενη έννοια στη στατιστική είναι η διασπορά. Η διασπορά είναι η μεταβολή κάθε εγγραφής στο σύνολο δεδομένων από το μέσο του συνόλου δεδομένων. Η διασπορά ορίζει την απόκλιση και την εύρος του συνόλου δεδομένων σε σχέση με το μέσο ή τον μέσο όρο. Η διασπορά χρησιμοποιείται ευρέως για να μετρηθεί η ανωμαλία στα δεδομένα.

Η συνδιασπορά και η συσχετίση χρησιμοποιούνται ανταλλάξιμα στη στατιστική. Συχνά συναντάμε αυτές τις δύο εννοιες στη στατιστική. Σε αυτό το πεδίο, όπου οι άνθρωποι μιλάνε για τη σχέση μεταξύ δύο διαφορετικών συνόλων δεδομένων, οι όροι συνδιασπορά και συσχετίση έχουν μια συμφωνική σχέση. Η συνδιασπορά ορίζει τη μεταβολή μεταξύ δύο متαβλητών, ενώ η συσχετίση ορίζει τη σχέση μεταξύ δύο ανεξάρτητων متαβλητών. Η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιεί και τις δύο εννοιες τακτικά. Η συνδιασπορά χρησιμοποιείται για να κατανοηθεί η αλλαγή σε δύο ανεξάρτητες παραμέτρους σε ένα σενάριο σε σχέση με την αλλαγή της μιας στην άλλη. Η συσχετίση μιλάει για το ρυθμό αλλαγής σε σχέση με την αλλαγή της μιας στην άλλη.

Συνδιασπορά:

Η συνδιασπορά ορίζει τη διεύθυνση της σχέσης μεταξύ δύο متαβλητών. Δεν λαμβάνει υπόψη τη δύναμη της σχέσης. Μας λέει για την αναλογικότητα μεταξύ των δύο متαβλητών. Η συνδιασπορά μπορεί να είναι οποιοσδήποτε πραγματικός αριθμός. Εξαρτάται από τη διασπορά των متαβλητών και την κλίμακα του χάρτη. Μπορεί να υπολογιστεί ως το προϊόν του αθροίσματος των διαφορών από το μέσο του συνόλου δεδομένων διαιρεμένο με τον tổng αριθμό των στοιχείων. Η συνδιασπορά στην επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιείται για να αναλύσει τα δεδομένα και να κατανοηθεί το παρελθόν. Η συμπεριφορά των verschiedenen μεταβλητών αλλάζει με την αλλαγή ενός παράγοντα. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κατανοηθεί καλύτερα τι συμβαίνει. Η συνδιασπορά μπορεί να παρέχει μια βασική κατανόηση της σχέσης μεταξύ των μεταβλητών. Η μεταβλητή μπορεί να είναι είτε άμεσα αναλογική είτε αντίστροφα αναλογική. Οι μη αναλογικές μεταβλητές χρειάζονται άλλες προηγμένες στατιστικές τεχνικές για να κατανοηθούν, να παρατηρηθούν και να μελετηθούν.

Συσχετίση:

Η συσχετίση εξηγεί τη δύναμη της σχέσης μεταξύ δύο μεταβλητών. Η συνδιασπορά και η συσχετίση είναι συσχετισμένες. Αν διαιρέσετε τη συνδιασπορά με το προϊόν των τυπικών αποκλίσεων και των δύο μεταβλητών, παίρνετε τη συσχετίση. Η συσχετίση είναι περιορισμένη στο σύνολο [-1,1]. Μας επιτρέπει να προβλέψουμε μια μεταβλητή σε σχέση με την άλλη. Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο η επιστήμη δεδομένων προβλέπει ακριβώς μελλοντικά γεγονότα. Είναι μια βελτιωμένη έκδοση της συνδιασποράς. Μας δείχνει και τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών και τη δύναμη των μεταβλητών. Οι συντελεστές συσχετίσεως χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση για να δημιουργήσουν γραμμικές παλινδρόμησεις. Αν οι μεταβλητές είναι στενά συνδεδεμένες, η τιμή του συντελεστή θα είναι πιο κοντά στο 1 ή -1.

Αν οι μεταβλητές δεν είναι γραμμικά συνδεδεμένες, ο συντελεστής θα τείνει να είναι μηδέν. Δεν σημαίνει ότι οι συντελεστές είναι完全 ανεξάρτητοι. Μπορεί να έχουν μια υψηλότερη τάξη σχέσης. Η ακρίβεια ενός προβλεπτικού μοντέλου επιστήμης δεδομένων θα εξαρτηθεί από τον συντελεστή. Όσο πιο κοντά είναι ο συντελεστής στα άκρα, τόσο πιο ακριβής είναι το αλγόριθμο του προβλεπτικού μοντέλου.

Συνδιασπορά vs. Συσχετίση

Η σημασία και η_importance της συνδιασποράς και της συσχετίσεως είναι πολύ αυστηρά αποδεδειγμένες στα τρέχοντα αλγόριθμους και στη χρήση. Η επιστήμη δεδομένων βασίζεται πολύ σε αυτές τις δύο γραμμικές τεχνικές για να αναλύσει και να κατανοήσει τα μεγάλα δεδομένα. Και οι δύο είναι πολύ στενά συνδεδεμένες μεταξύ τους, αλλά είναι πολύ διαφορετικές. Οι αμοιβαίες εφαρμογές και των δύο τεχνικών δίνουν στην επιστήμη δεδομένων την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα. Η λεπτή διαφορά είναι δύσκολο να κατανοηθεί στη θεωρία, αλλά μπορεί να κατανοηθεί εύκολα με ένα παράδειγμα.

Η επιστήμη δεδομένων προσφέρει πολλές τεχνικές εκτός από τη συνδιασπορά και τη συσχετίση για να αναλύσει τα δεδομένα. Παρέχει πολλές ευκαιρίες και είναι σε συνεχή άνοδο. Η ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων έχει αυξηθεί πολύ τους τελευταίους μήνες. Ελπίζουμε ότι αυτό προσφέρει μια πιο σαφή ιδέα της διαφοράς μεταξύ Συσχετίσεως vs Συνδιασποράς.