คอแวเรียนซ์ vs. คอร์เรลेशन: ความเข้าใจในสองแนวคิดที่แตกต่างกันเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีคำศัพท์ที่สามารถใช้แทนกันได้ มันเป็นวิทยาศาสตร์ของการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อให้ได้คำตอบที่ดีกว่าสำหรับปัญหาที่มีอยู่ มันสามารถให้การคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคต ทำให้เป็นสาขาที่ได้รับความนิยมและเป็นที่ต้องการมากที่สุดในโลกของวันนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การผสมผสานของอัลกอริทึม, ปัญญาประดิษฐ์, และสถิติเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของข้อมูล การทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตเป็นเป้าหมายหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทั้งอัลกอริทึมและโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องจักรต่างพึ่งพาความสัมพันธ์ทางสถิติ สถิติสามารถพิจารณาว่าเป็นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สถิติ

สถิติเป็นสาขาหนึ่งของคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล การใช้คำจำกัดความและเทคนิคมาตรฐานในสถิติเพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์พฤติกรรมของข้อมูล เทคนิคเหล่านี้ในขั้นสูงจะกลายเป็นบล็อกสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร คอนเซปต์ที่ใช้บ่อยที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดในสถิติคือคอแวเรียนซ์ คอแวเรียนซ์เป็นการเปลี่ยนแปลงของแต่ละรายการในเซตข้อมูลจากค่าเฉลี่ยของเซตข้อมูล คอแวเรียนซ์กำหนดความแตกต่างและความกว้างของเซตข้อมูลเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ย คอแวเรียนซ์ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวัดความผิดปกติในข้อมูล

คอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनใช้แทนกันในทางสถิติ เรามักพบคำศัพท์เหล่านี้ในทางสถิติ ในสาขานี้ที่ผู้คนพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองเซตข้อมูลที่แตกต่างกัน คอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनมีความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกัน คอแวเรียนซ์กำหนดการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองตัวแปร ในขณะที่คอร์เรลेशनกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรที่เป็นอิสระ วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ทั้งสองคอนเซปต์อย่างสม่ำเสมอ คอแวเรียนซ์ใช้เพื่อทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงในสองปัจจัยที่เป็นอิสระในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกัน คอร์เรลेशनพูดถึงอัตราการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกัน

คอแวเรียนซ์:

คอแวเรียนซ์กำหนดทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร มันไม่ได้พิจารณาถึงความเข้มของความสัมพันธ์ มันให้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราส่วนระหว่างสองตัวแปร คอแวเรียนซ์สามารถเป็นตัวเลขจริงใดๆ ได้ มันขึ้นอยู่กับคอแวเรียนซ์ของตัวแปรและขนาดของการแมป มันสามารถคำนวณได้เป็นผลคูณของผลรวมของความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยของเซตตัวแปรหารด้วยจำนวนรายการทั้งหมด คอแวเรียนซ์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจเหตุการณ์ในอดีต พฤติกรรมของตัวแปรต่างๆ จะเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยหนึ่งๆ ซึ่งสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นได้ดีขึ้น คอแวเรียนซ์สามารถให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวแปรอาจเป็นสัดส่วนโดยตรงหรือสัดส่วนผกผัน ตัวแปรที่ไม่ใช่สัดส่วนต้องการเทคนิคสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และศึกษา

คอร์เรลेशन:

คอร์เรลेशनอธิบายถึงความเข้มของความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร คอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनเกี่ยวข้องกัน หากคุณหารคอแวเรียนซ์ด้วยผลคูณของความเบี่ยงเบนมาตรฐานของทั้งสองตัวแปร คุณจะได้คอร์เรลेशन คอร์เรลेशनถูกผูกไว้กับชุด [-1,1] มันช่วยให้เราคาดการณ์ตัวแปรหนึ่งโดยอาศัยตัวแปรอื่นได้ นี่คือวิธีที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ มันเป็นรูปแบบที่ดีขึ้นของคอแวเรียนซ์ มันแสดงถึงทั้งความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและความเข้มของตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์คอร์เรลेशनใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อสร้างการถดถอยเชิงเส้น หากตัวแปรเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด ค่าสัมประสิทธิ์จะมีค่าใกล้กับ 1 หรือ -1

หากตัวแปรไม่เกี่ยวข้องกันเชิงเส้น ค่าสัมประสิทธิ์จะใกล้กับ 0 ไม่ได้หมายความว่าค่าสัมประสิทธิ์ไม่เกี่ยวข้องกันโดยสิ้นเชิง พวกเขาอาจมีความสัมพันธ์ที่สูงกว่า ความแม่นยำของแบบจำลองการคาดการณ์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์ปัจจัย ยิ่งค่าสัมประสิทธิ์ใกล้กับขอบเขตมากเท่าไหร่ ยิ่งการทำงานของอัลกอริทึมการคาดการณ์แม่นยำมากขึ้น

คอแวเรียนซ์ vs. คอร์เรลेशन

ความสำคัญและความสำคัญของคอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनได้รับการพิสูจน์อย่างเข้มงวดในอัลกอริทึมและการใช้งานในปัจจุบัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลพึ่งพาทั้งสองเทคนิคเชิงเส้นเหล่านี้ในการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งสองเทคนิคเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิดแต่ต่างกันมาก เทคนิคเหล่านี้ให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพแก่วิทยาศาสตร์ข้อมูล ความแตกต่างที่ละเอียดเป็นเรื่องที่ยากต่อการทำความเข้าใจในทางทฤษฎี แต่สามารถเข้าใจได้ง่ายด้วยตัวอย่าง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีเทคนิคอื่นๆ นอกเหนือจากคอแวเรียนซ์และคอร์เรลेशनในการวิเคราะห์ข้อมูล มันให้โอกาสมากมายและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มขึ้นมากในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา หวังว่าสิ่งนี้จะให้ความเข้าใจที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง คอร์เรลेशन vs คอแวเรียนซ์