Covarianță vs. Corelație: Înțelegerea a două concepte diferite privind știința datelor

Știința datelor are multe termeni interschimbabili. Este știința care analizează și înțelege datele pentru a oferi o soluție mai bună pentru o problemă existentă. Poate oferi previziuni exacte ale tendințelor și acțiunilor viitoare, făcând-o cel mai popular și trendy domeniu al lumii de astăzi. Știința datelor utilizează o combinație de algoritmi, inteligență artificială și statistică pentru a înțelege comportamentul datelor. Înțelegerea datelor pentru a prevedea rezultatele viitoare este țelul principal al științei datelor. Toți algoritmii și programele de învățare automată se bazează pe relații statistice. Statistica poate fi considerată baza științei datelor.

Statistica

Statistica este o ramură a matematicii care se ocupă cu analiza datelor. Definiții și tehnici standard sunt utilizate în statistică pentru a înțelege și analiza comportamentul datelor. Aceste tehnici, în stadiul avansat, devin blocurile pentru algoritmi de învățare automată. Cel mai comun și frecvent utilizat concept în statistică este varianța. Varianța este variația fiecărui element din setul de date față de media setului de date. Varianța definește divergența și lățimea setului de date în raport cu media sau media sa. Varianța este utilizată pe scară largă pentru a măsura anomaliile în date.

Covarianța și corelația sunt utilizate în mod interschimbabil în statistică. Ne întâlnim cu acești doi termeni frecvent în statistică. În acest domeniu, unde oamenii vorbesc despre relația dintre două seturi de date diferite, termenii de covarianță și corelație au o relație simbiotică. Covarianța definește variația dintre două variabile, în timp ce corelația definește relația dintre două variabile independente. Știința datelor utilizează ambele concepte în mod regulat. Covarianța este utilizată pentru a înțelege schimbarea a două factori independenți într-un scenariu în raport cu ceilalți. Corelația vorbește despre rata de schimbare în raport cu ceilalți.

Covarianța:

Covarianța definește direcția relației dintre două variabile. Nu se preocupă de puterea relației. Ne informează despre proporționalitatea dintre cele două variabile. Covarianța poate fi orice număr real. Depinde de varianța variabilelor și de scala de măsurare. Poate fi calculată ca produsul sumei diferențelor medii de la setul de variabile împărțit la numărul total de elemente. Covarianța în știința datelor este utilizată pentru a analiza datele pentru a înțelege evenimentele trecute. Comportamentul diferitelor variabile se schimbă odată cu schimbarea unui factor. Acest lucru poate fi utilizat pentru a înțelege mai bine ce se întâmplă. Covarianța poate oferi o înțelegere de bază a relației dintre variabile. Variabila poate fi direct proporțională sau invers proporțională. Variabilele non-proporționale necesită tehnici statistice avansate pentru a înțelege, observa și studia.

Corelația:

Corelația explică puterea relației dintre două variabile. Covarianța și corelația sunt legate. Dacă împărțiți covarianța la produsul abaterilor standard ale ambelor variabile, obțineți corelația. Corelația este limitată la setul [-1,1]. Ne permite să prevedem o variabilă în funcție de cealaltă. Acesta este modul în care știința datelor previzionează cu exactitate evenimentele viitoare. Este o versiune îmbunătățită a covarianței. Arată atât relația dintre variabile, cât și puterea variabilelor. Coeficienții de corelație sunt utilizați în învățarea automată pentru a crea regresii liniare. Dacă variabilele sunt strâns legate, valoarea coeficientului va fi mai aproape de 1 sau -1.

Dacă variabilele nu sunt legate liniar, coeficientul va tinde să fie zero. Acest lucru nu înseamnă că coeficienții sunt complet nelegați. Ei pot avea o relație de ordin superior. Precizia unui model de previziune a științei datelor va depinde de factorul de coeficient. Cu cât factorul este mai aproape de extreme, cu atât algoritmul modelului de previziune funcționează mai precis.

Covarianța vs. Corelația

Importanța și semnificația covarianței și corelației sunt demonstrate rigid în algoritmii și utilizările actuale. Știința datelor se bazează puternic pe ambele tehnici liniare pentru a analiza și înțelege datele mari. Ambele sunt strâns legate, dar diferite una de cealaltă. Aplicarea mutuală a ambelor tehnici oferă științei datelor acuratețea și eficiența sa. Diferența subtilă este dificil de înțeles în teorie, dar poate fi ușor înțeleasă cu un exemplu.

Știința datelor oferă multe tehnici, în plus față de covarianță și corelație, pentru a analiza datele. Oferă multe oportunități și se află într-o creștere constantă. Cererea de specialiști în știința datelor a crescut mult în ultimele luni. Sperăm că acest lucru oferă o idee mai clară a diferenței dintre Corelația vs Covarianța.