सहप्रसरण बनाम सहसंबंध: डेटा विज्ञान से संबंधित दो अलग-अलग अवधारणाओं को समझना

डेटा विज्ञान में कई विनिमेय शब्द हैं। यह किसी मौजूदा समस्या का बेहतर समाधान प्रदान करने के लिए डेटा का विश्लेषण और समझने का विज्ञान है। यह भविष्य के रुझानों और कार्यों की सटीक भविष्यवाणी दे सकता है, जिससे यह आज की दुनिया का सबसे लोकप्रिय और ट्रेंडिंग क्षेत्र बन गया है। डेटा विज्ञान डेटा व्यवहार को समझने के लिए एल्गोरिदम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सांख्यिकी के संयोजन का उपयोग करता है। भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा को समझना डेटा विज्ञान का प्राथमिक लक्ष्य है। सभी एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग प्रोग्राम सांख्यिकीय संबंधों पर आधारित हैं। सांख्यिकी को डेटा विज्ञान का आधार माना जा सकता है।

सांख्यिकी (स्टेटिस्टिक्स)

सांख्यिकी गणित की एक शाखा है जो डेटा विश्लेषण से संबंधित है। डेटा व्यवहार को समझने और उसका विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकी में मानक परिभाषाओं और तकनीकों का उपयोग किया जाता है। उन्नत चरण में ये तकनीकें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए ब्लॉक बन जाती हैं। सांख्यिकी में सबसे आम और अक्सर इस्तेमाल की जाने वाली अवधारणा विचरण है। भिन्नता डेटा सेट के माध्य से डेटा सेट में प्रत्येक प्रविष्टि की भिन्नता है। वेरिएंस अपने माध्य या औसत से संबंधित डेटा सेट के विचलन और वाइडस्क्रीन को परिभाषित करता है। डेटा में असामान्यताओं को मापने के लिए वेरिएंस का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

सांख्यिकी में सहप्रसरण और सहसंबंध का परस्पर उपयोग किया जाता है। आँकड़ों में हम इन दोनों शब्दों को बार-बार देखते हैं। इस क्षेत्र में, जहां लोग डेटा के दो अलग-अलग सेटों के बीच संबंध के बारे में बात करते हैं, सहप्रसरण और सहसंबंध शब्दों का सहजीवी संबंध होता है। सहप्रसरण दो चरों के बीच भिन्नता को परिभाषित करता है, जबकि सहसंबंध दो स्वतंत्र चरों के बीच संबंध को परिभाषित करता है। डेटा विज्ञान नियमित रूप से दोनों अवधारणाओं का उपयोग करता है। सहप्रसरण का उपयोग एक दूसरे से संबंधित परिदृश्य में दो स्वतंत्र कारकों में परिवर्तन को समझने के लिए किया जाता है। सहसंबंध एक दूसरे के संबंध में परिवर्तन की दर के बारे में बात करता है।

सहप्रसरण:

सहप्रसरण दो चरों के बीच संबंध की दिशा को परिभाषित करता है। यह रिश्ते की मजबूती पर विचार नहीं करता। यह हमें दो चरों के बीच आनुपातिकता जानने देता है। सहप्रसरण कोई भी वास्तविक संख्या हो सकती है। यह चरों के विचरण और मानचित्रण के पैमाने पर निर्भर है। इसकी गणना तत्वों की कुल संख्या से विभाजित चर सेट से औसत अंतर के योग के उत्पाद के रूप में की जा सकती है। डेटा विज्ञान में सहप्रसरण का उपयोग पिछली घटनाओं को समझने के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। किसी कारक में परिवर्तन के साथ विभिन्न चरों का व्यवहार बदल जाता है। इसका उपयोग बेहतर ढंग से समझने के लिए किया जा सकता है कि क्या हो रहा है। सहप्रसरण चरों के बीच संबंधों की बुनियादी समझ प्रदान कर सकता है। चर या तो सीधे आनुपातिक या व्युत्क्रमानुपाती हो सकता है। गैर-आनुपातिक चर को समझने, निरीक्षण करने और अध्ययन करने के लिए अन्य उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों की आवश्यकता होती है।

सह - संबंध:

सहसंबंध दो चरों के बीच संबंध की मजबूती की व्याख्या करता है। सहप्रसरण और सहसंबंध संबंधित हैं। यदि आप सहप्रसरण को दोनों चरों के मानक विचलनों के गुणनफल से विभाजित करते हैं, तो आपको सहसंबंध प्राप्त होता है। सहसंबंध समुच्चय [-1,1] से बंधा है। यह हमें एक चर के आधार पर दूसरे चर की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है। इस प्रकार डेटा विज्ञान भविष्य में होने वाली घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी करता है। यह सहप्रसरण का एक तात्कालिक संस्करण है। यह चरों के बीच संबंध और चरों की ताकत दोनों को दर्शाता है। सहसंबंध गुणांक का उपयोग मशीन लर्निंग में रैखिक प्रतिगमन बनाने के लिए किया जाता है। यदि चर निकटता से संबंधित हैं, तो गुणांक मान 1 या -1 के करीब होगा।

यदि चर रैखिक रूप से संबंधित नहीं हैं, तो गुणांक शून्य होगा। इसका मतलब यह नहीं है कि गुणांक पूरी तरह से असंबंधित हैं। उनका उच्च-क्रम का रिश्ता हो सकता है। भविष्यवाणी डेटा विज्ञान मॉडल की सटीकता गुणांक कारक पर निर्भर करेगी। कारक चरम सीमा के जितना करीब होता है, भविष्यवाणी मॉडल का एल्गोरिदम उतना ही अधिक सटीक रूप से काम करता है।

सहप्रसरण बनाम सहसंबंध

वर्तमान एल्गोरिदम और उपयोग में सहप्रसरण और सहसंबंध का महत्व बहुत कठोरता से सिद्ध किया गया है। बड़े डेटा का विश्लेषण और समझने के लिए डेटा विज्ञान इन दोनों रैखिक तकनीकों पर बहुत अधिक निर्भर करता है। दोनों एक-दूसरे से बहुत करीब से जुड़े हुए हैं लेकिन एक-दूसरे से बहुत अलग हैं। दोनों तकनीकों का पारस्परिक अनुप्रयोग डेटा विज्ञान को इसकी सटीकता और दक्षता प्रदान करता है। सूक्ष्म अंतर को सिद्धांत रूप में समझना कठिन है लेकिन एक उदाहरण से इसे आसानी से समझा जा सकता है।

डेटा विज्ञान डेटा का विश्लेषण करने के लिए सहप्रसरण और सहसंबंध के अलावा कई तकनीकें प्रदान करता है। यह कई अवसर प्रदान करता है और लगातार बढ़ रहा है। पिछले कुछ महीनों के दौरान डेटा वैज्ञानिकों की मांग काफी बढ़ गई है। उम्मीद है, यह बीच के अंतर का स्पष्ट विचार प्रस्तुत करता है सहसंबंध बनाम सहप्रसरण.