कोवेरियन्स वीएस कोरिलेशन: दो अलग-अलग अवधारणाओं को समझना जो डेटा साइंस से संबंधित हैं

डेटा साइंस में कई परस्पर उपयोग किए जाने वाले शब्द हैं। यह डेटा का विश्लेषण और समझने का विज्ञान है ताकि मौजूदा समस्या का बेहतर समाधान प्रदान किया जा सके। यह भविष्य के रुझानों और कार्यों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे यह आज की दुनिया का सबसे लोकप्रिय और प्रवृत्ति वाला क्षेत्र बन गया है। डेटा साइंस डेटा के व्यवहार को समझने के लिए एल्गोरिदम, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और सांख्यिकी का संयोजन उपयोग करता है। डेटा को समझना और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करना डेटा साइंस का प्राथमिक लक्ष्य है। सभी एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग प्रोग्राम सांख्यिकीय संबंधों पर आधारित होते हैं। सांख्यिकी को डेटा साइंस का आधार माना जा सकता है।

सांख्यिकी

सांख्यिकी गणित की एक शाखा है जो डेटा विश्लेषण से संबंधित है। सांख्यिकी में मानक परिभाषाएं और तकनीकें डेटा व्यवहार को समझने और विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाती हैं। ये तकनीकें उन्नत चरण में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए ब्लॉक बन जाती हैं। सांख्यिकी में सबसे आम और बार-बार उपयोग किया जाने वाला अवधारणा विचरण है। विचरण डेटा सेट में प्रत्येक प्रविष्टि का डेटा सेट के माध्य से विचरण है। विचरण डेटा सेट के माध्य या औसत के संबंध में विचलन और विस्तार को परिभाषित करता है। विचरण का व्यापक रूप से डेटा में असामान्यताओं को मापने के लिए उपयोग किया जाता है।

कोवेरियन्स और कोरिलेशन का उपयोग सांख्यिकी में परस्पर उपयोग किया जाता है। हमें इन दो शब्दों का सामना बार-बार सांख्यिकी में करना पड़ता है। इस क्षेत्र में, जहां लोग दो अलग-अलग डेटा सेटों के बीच संबंध के बारे में बात करते हैं, कोवेरियन्स और कोरिलेशन के बीच एक संबंध है। कोवेरियन्स दो चरों के बीच विचरण को परिभाषित करता है, जबकि कोरिलेशन दो स्वतंत्र चरों के बीच संबंध को परिभाषित करता है। डेटा साइंस दोनों अवधारणाओं का नियमित रूप से उपयोग करता है। कोवेरियन्स दो स्वतंत्र कारकों में परिवर्तन को समझने के लिए एक दृश्य में उपयोग किया जाता है। कोरिलेशन दो स्वतंत्र चरों के बीच परिवर्तन की दर के बारे में बात करता है।

कोवेरियन्स:

कोवेरियन्स दो चरों के बीच संबंध की दिशा को परिभाषित करता है। यह संबंध की ताकत पर विचार नहीं करता है। यह हमें दो चरों के बीच अनुपात के बारे में बताता है। कोवेरियन्स कोई भी वास्तविक संख्या हो सकता है। यह चरों के विचरण और मानचित्रण के पैमाने पर निर्भर करता है। यह औसत से विचरण के योग के गुणनफल के रूप में गणना की जा सकती है, जिसे कुल तत्वों की संख्या से विभाजित किया जाता है। डेटा साइंस में कोवेरियन्स का उपयोग डेटा का विश्लेषण करने और अतीत की घटनाओं को समझने के लिए किया जाता है। विभिन्न चरों का व्यवहार एक कारक में परिवर्तन के साथ बदलता है। यह हमें यह समझने में मदद करता है कि क्या हो रहा है। कोवेरियन्स चरों के बीच संबंध की मूलभूत समझ प्रदान कर सकता है। चर या तो直接 अनुपातित या विपरीत अनुपातित हो सकते हैं। गैर-अनुपातित चरों को समझने, देखने और अध्ययन करने के लिए अधिक उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों की आवश्यकता होती है।

कोरिलेशन:

कोरिलेशन दो चरों के बीच संबंध की ताकत को परिभाषित करता है। कोवेरियन्स और कोरिलेशन संबंधित हैं। यदि आप कोवेरियन्स को दोनों चरों के मानक विचरण के गुणनफल से विभाजित करते हैं, तो आपको कोरिलेशन मिलता है। कोरिलेशन सेट [-1,1] से बंधा हुआ है। यह हमें एक चर के आधार पर दूसरे चर की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। यह कोवेरियन्स का एक उन्नत संस्करण है। यह दोनों चरों के बीच संबंध और चरों की ताकत दोनों को दिखाता है। कोरिलेशन गुणांक मशीन लर्निंग में रेखीय प्रतिगमन बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। यदि चर बारीकी से संबंधित हैं, तो गुणांक मान 1 या -1 के करीब होगा।

यदि चर रेखीय रूप से संबंधित नहीं हैं, तो गुणांक शून्य के करीब होगा। इसका मतलब यह नहीं है कि गुणांक पूरी तरह से असंबंधित हैं। वे उच्च-क्रम संबंध हो सकते हैं। डेटा साइंस मॉडल की भविष्यवाणी की सटीकता गुणांक कारक पर निर्भर करेगी। जितना अधिक कारक चरम पर होगा, उतना ही अधिक सटीकता से भविष्यवाणी मॉडल का एल्गोरिदम काम करेगा।

कोवेरियन्स वीएस कोरिलेशन

कोवेरियन्स और कोरिलेशन का महत्व और महत्व वर्तमान एल्गोरिदम और उपयोग में सख्ती से सिद्ध किया गया है। डेटा साइंस बड़े डेटा का विश्लेषण और समझने के लिए दोनों रेखीय तकनीकों पर बहुत अधिक निर्भर करता है। दोनों एक दूसरे से बहुत करीबी संबंधित हैं लेकिन एक दूसरे से बहुत अलग हैं। दोनों तकनीकों के परस्पर अनुप्रयोग डेटा साइंस को उसकी सटीकता और कुशलता प्रदान करते हैं। यह सूक्ष्म अंतर सिद्धांत रूप में समझना मुश्किल है, लेकिन एक उदाहरण के साथ आसानी से समझा जा सकता है।

डेटा साइंस कोवेरियन्स और कोरिलेशन के अलावा डेटा का विश्लेषण करने के लिए कई तकनीकें प्रदान करता है। यह कई अवसर प्रदान करता है और निरंतर वृद्धि पर है। पिछले कुछ महीनों में डेटा वैज्ञानिकों की मांग बहुत बढ़ गई है। उम्मीद है, यह कोरिलेशन वीएस कोवेरियन्स के बीच के अंतर की एक स्पष्ट अवधारणा प्रदान करता है।