Covariância x correlação: entendendo dois conceitos diferentes sobre ciência de dados

A ciência de dados tem muitos termos intercambiáveis. É a ciência de analisar e compreender dados para fornecer uma solução melhor para um problema existente. Ele pode fornecer previsões precisas de tendências e ações futuras, tornando-o o campo mais popular e de tendências do mundo atual. A ciência de dados usa uma combinação de algoritmos, inteligência artificial e estatísticas para compreender o comportamento dos dados. Compreender os dados para prever resultados futuros é o objetivo principal da ciência de dados. Todos os algoritmos e programas de aprendizado de máquina são baseados em relações estatísticas. A estatística pode ser considerada a base da ciência de dados.

Estatísticas

A estatística é um ramo da matemática que lida com a análise de dados. Definições e técnicas padrão são usadas em estatísticas para entender e analisar o comportamento dos dados. Essas técnicas em estágio avançado tornam-se os blocos para algoritmos de aprendizado de máquina. O conceito mais comum e frequentemente usado em estatística é a variância. Variância é a variação de cada entrada no conjunto de dados a partir da média do conjunto de dados. A variância define a divergência e as telas amplas do conjunto de dados em relação à sua média ou média. A variância é amplamente usada para medir as anormalidades nos dados.

Covariância e correlação são usadas de forma intercambiável em estatística. Encontramos esses dois termos com frequência nas estatísticas. Neste campo, onde as pessoas falam sobre a relação entre dois conjuntos diferentes de dados, os termos covariância e correlação têm uma relação simbiótica. A covariância define a variação entre duas variáveis, enquanto a correlação define a relação entre duas variáveis ​​independentes. A ciência de dados usa ambos os conceitos regularmente. A covariância é usada para entender a mudança em dois fatores independentes em um cenário relativo um ao outro. A correlação fala sobre a taxa de mudança em relação ao outro.

Covariância:

A covariância define a direção da relação entre duas variáveis. Não pondera sobre a força do relacionamento. Permite-nos saber a proporcionalidade entre as duas variáveis. A covariância pode ser qualquer número real. Depende da variância das variáveis ​​e da escala do mapeamento. Pode ser calculado como o produto da soma das diferenças de média do conjunto de variáveis ​​dividido pelo número total de elementos. A covariância na ciência de dados é usada para analisar os dados para entender os acontecimentos passados. O comportamento de várias variáveis ​​muda com uma mudança em um fator. Isso pode ser usado para entender melhor o que está acontecendo. A covariância pode fornecer uma compreensão básica da relação entre as variáveis. A variável pode ser diretamente proporcional ou inversamente proporcional. As variáveis ​​não proporcionais precisam de outras técnicas estatísticas avançadas para entender, observar e estudar.

Correlação:

A correlação explica a força da relação entre duas variáveis. A covariância e a correlação estão relacionadas. Se você dividir a covariância pelo produto dos desvios padrão de ambas as variáveis, obterá a correlação. A correlação está vinculada ao conjunto [-1,1]. Ele nos permite prever uma variável dependendo da outra. É assim que a ciência de dados prevê com precisão ocorrências futuras. É uma versão improvisada da covariância. Ele mostra tanto a relação entre as variáveis ​​quanto a força das variáveis. Os coeficientes de correlação são usados ​​no aprendizado de máquina para criar regressões lineares. Se as variáveis ​​estiverem intimamente relacionadas, o valor do coeficiente estará mais próximo de 1 ou -1.

SE as variáveis ​​não estiverem relacionadas linearmente, o coeficiente tenderá a ser zero. Isso não significa que os coeficientes não estejam totalmente relacionados. Eles podem ter um relacionamento de ordem superior. A precisão de um modelo de ciência de dados de previsão dependerá do fator de coeficiente. Quanto mais próximo o fator estiver dos extremos, mais precisamente o algoritmo do modelo de previsão funcionará.

Covariância vs. Correlação

O significado e a importância da covariância e da correlação são provados de forma muito rígida nos algoritmos e usos atuais. A ciência de dados depende muito dessas duas técnicas lineares para analisar e entender big data. Ambos estão muito relacionados entre si, mas são muito diferentes um do outro. As aplicações mútuas de ambas as técnicas dão à ciência de dados sua precisão e eficiência. A diferença sutil é difícil de entender na teoria, mas pode ser facilmente compreendida com um exemplo.

A ciência de dados oferece muitas técnicas além de covariância e correlação para analisar os dados. Ele oferece muitas oportunidades e está em constante ascensão. A demanda por cientistas de dados aumentou muito nos últimos meses. Esperançosamente, isso oferece uma ideia mais clara da diferença entre Correlação vs Covariância.