Covariance contre corrélation : comprendre deux concepts différents concernant la science des données

La science des données comporte de nombreux termes interchangeables. C'est la science de l'analyse et de la compréhension des données pour apporter une meilleure solution à un problème existant. Il peut donner des prévisions précises sur les tendances et les actions futures, ce qui en fait le domaine le plus populaire et le plus tendance du monde d'aujourd'hui. La science des données utilise une combinaison d’algorithmes, d’intelligence artificielle et de statistiques pour comprendre le comportement des données. Comprendre les données pour prédire les résultats futurs est l’objectif principal de la science des données. Tous les algorithmes et programmes d'apprentissage automatique sont basés sur des relations statistiques. Les statistiques peuvent être considérées comme la base de la science des données.

Statistique

La statistique est une branche des mathématiques qui traite de l'analyse des données. Des définitions et des techniques standard sont utilisées dans les statistiques pour comprendre et analyser le comportement des données. Ces techniques au stade avancé deviennent les blocs des algorithmes d'apprentissage automatique. Le concept le plus courant et le plus utilisé en statistique est la variance. La variance est la variation de chaque entrée dans l'ensemble de données par rapport à la moyenne de l'ensemble de données. La variance définit la divergence et les écrans larges de l'ensemble de données concernant sa moyenne ou sa moyenne. La variance est largement utilisée pour mesurer les anomalies dans les données.

La covariance et la corrélation sont utilisées de manière interchangeable dans les statistiques. Nous rencontrons fréquemment ces deux termes dans les statistiques. Dans ce domaine, où les gens parlent de la relation entre deux ensembles de données différents, les termes covariance et corrélation ont une relation symbiotique. La covariance définit la variation entre deux variables, tandis que la corrélation définit la relation entre deux variables indépendantes. La science des données utilise régulièrement les deux concepts. La covariance est utilisée pour comprendre le changement de deux facteurs indépendants dans un scénario l'un concernant l'autre. La corrélation parle du taux de changement les uns par rapport aux autres.

Covariance :

La covariance définit le sens de la relation entre deux variables. Il ne s'interroge pas sur la force de la relation. Il nous permet de connaître la proportionnalité entre les deux variables. La covariance peut être n'importe quel nombre réel. Elle dépend de la variance des variables et de l'échelle de la cartographie. Il peut être calculé comme le produit de la somme des différences de moyenne de l'ensemble de variables divisé par le nombre total d'éléments. La covariance en science des données est utilisée pour analyser les données afin de comprendre les événements passés. Le comportement de diverses variables change avec un changement d'un facteur. Cela peut être utilisé pour mieux comprendre ce qui se passe. La covariance peut fournir une compréhension de base de la relation entre les variables. La variable peut être directement proportionnelle ou inversement proportionnelle. Les variables non proportionnelles ont besoin d'autres techniques statistiques avancées pour comprendre, observer et étudier.

Corrélation:

La corrélation explique la force de la relation entre deux variables. La covariance et la corrélation sont liées. Si vous divisez la covariance par le produit des écarts-types des deux variables, vous obtenez la corrélation. La corrélation est liée à l'ensemble [-1,1]. Il nous permet de prédire une variable en fonction de l'autre. C'est ainsi que la science des données prédit avec précision les événements futurs. C'est une version improvisée de la covariance. Il montre à la fois la relation entre les variables et la force des variables. Les coefficients de corrélation sont utilisés dans l'apprentissage automatique pour créer des régressions linéaires. Si les variables sont étroitement liées, la valeur du coefficient sera plus proche de 1 ou de -1.

SI les variables ne sont pas liées linéairement, le coefficient aura tendance à être nul. Cela ne signifie pas que les coefficients sont totalement indépendants. Ils peuvent avoir une relation d'ordre supérieur. La précision d'un modèle de science des données de prédiction dépendra du facteur de coefficient. Plus le facteur est proche des extrêmes, plus l'algorithme du modèle de prédiction fonctionne avec précision.

Covariance vs Corrélation

La signification et l'importance de la covariance et de la corrélation sont prouvées de manière très rigide dans les algorithmes et l'utilisation actuels. La science des données s'appuie fortement sur ces deux techniques linéaires pour analyser et comprendre le Big Data. Les deux sont très proches l'un de l'autre mais très différents l'un de l'autre. Les applications mutuelles des deux techniques confèrent à la science des données sa précision et son efficacité. La différence subtile est difficile à comprendre en théorie mais peut être facilement comprise avec un exemple.

La science des données propose de nombreuses techniques en plus de la covariance et de la corrélation pour analyser les données. Il offre de nombreuses opportunités et est en constante augmentation. La demande de data scientists a beaucoup augmenté ces derniers mois. Espérons que cela offre une idée plus claire de la différence entre Corrélation vs covariance.