Sự khác biệt giữa Covariance và Correlation: Hiểu hai khái niệm khác nhau liên quan đến Khoa học Dữ liệu

Khoa học dữ liệu có nhiều thuật ngữ có thể thay thế cho nhau. Đó là khoa học phân tích và hiểu dữ liệu để cung cấp giải pháp tốt hơn cho một vấn đề hiện có. Nó có thể đưa ra dự đoán chính xác về xu hướng và hành động trong tương lai, khiến nó trở thành lĩnh vực phổ biến và thịnh hành nhất trên thế giới ngày nay. Khoa học dữ liệu sử dụng sự kết hợp của các thuật toán, trí tuệ nhân tạo và thống kê để hiểu hành vi của dữ liệu. Mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là hiểu dữ liệu để dự đoán kết quả trong tương lai. Tất cả các thuật toán và chương trình học máy đều dựa trên mối quan hệ thống kê. Thống kê có thể được coi là nền tảng của khoa học dữ liệu.

Thống kê

Thống kê là một nhánh của toán học liên quan đến phân tích dữ liệu. Các định nghĩa và kỹ thuật tiêu chuẩn được sử dụng trong thống kê để hiểu và phân tích hành vi của dữ liệu. Những kỹ thuật này ở giai đoạn tiên tiến trở thành nền tảng cho các thuật toán học máy. Khái niệm phổ biến và thường được sử dụng nhất trong thống kê là phương sai. Phương sai là sự thay đổi của mỗi mục nhập trong tập dữ liệu so với giá trị trung bình của tập dữ liệu. Phương sai định nghĩa sự phân tán và phạm vi của tập dữ liệu liên quan đến giá trị trung bình hoặc trung bình của nó. Phương sai được sử dụng rộng rãi để đo lường sự bất thường trong dữ liệu.

Covariance và correlation được sử dụng thay thế cho nhau trong thống kê. Chúng ta thường gặp hai thuật ngữ này trong thống kê. Trong lĩnh vực này, nơi mọi người nói về mối quan hệ giữa hai tập dữ liệu khác nhau, các thuật ngữ covariance và correlation có mối quan hệ tương hỗ. Covariance định nghĩa sự thay đổi giữa hai biến, trong khi correlation định nghĩa mối quan hệ giữa hai biến độc lập. Khoa học dữ liệu sử dụng cả hai khái niệm này thường xuyên. Covariance được sử dụng để hiểu sự thay đổi của hai yếu tố độc lập trong một kịch bản liên quan đến nhau. Correlation nói về tốc độ thay đổi liên quan đến nhau.

Covariance:

Covariance định nghĩa hướng của mối quan hệ giữa hai biến. Nó không quan tâm đến cường độ của mối quan hệ. Nó cho chúng ta biết tỷ lệ tương quan giữa hai biến. Covariance có thể là bất kỳ số thực nào. Nó phụ thuộc vào phương sai của các biến và quy mô của ánh xạ. Nó có thể được tính toán như sản phẩm của tổng các差 biệt trung bình từ tập biến chia cho tổng số phần tử. Covariance trong khoa học dữ liệu được sử dụng để phân tích dữ liệu để hiểu các sự kiện trong quá khứ. Hành vi của các biến khác nhau thay đổi khi có sự thay đổi trong một yếu tố. Điều đó có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về những gì đang xảy ra. Covariance có thể cung cấp một hiểu biết cơ bản về mối quan hệ giữa các biến. Biến có thể là tỷ lệ thuận hoặc tỷ lệ nghịch. Các biến không tỷ lệ cần các kỹ thuật thống kê tiên tiến hơn để hiểu, quan sát và nghiên cứu.

Correlation:

Correlation giải thích cường độ của mối quan hệ giữa hai biến. Covariance và correlation có liên quan. Nếu bạn chia covariance cho sản phẩm của độ lệch chuẩn của cả hai biến, bạn sẽ nhận được correlation. Correlation bị giới hạn trong tập [-1,1]. Nó cho phép chúng ta dự đoán một biến dựa trên biến khác. Đây là cách khoa học dữ liệu dự đoán chính xác các sự kiện trong tương lai. Nó là một phiên bản cải tiến của covariance. Nó cho thấy cả mối quan hệ giữa các biến và cường độ của các biến. Hệ số tương quan được sử dụng trong học máy để tạo ra các hồi quy tuyến tính. Nếu các biến có mối quan hệ chặt chẽ, giá trị hệ số sẽ gần với 1 hoặc -1.

Nếu các biến không có mối quan hệ tuyến tính, hệ số sẽ gần với 0. Điều đó không có nghĩa là các hệ số hoàn toàn không liên quan. Chúng có thể có mối quan hệ bậc cao hơn. Độ chính xác của mô hình dự đoán khoa học dữ liệu sẽ phụ thuộc vào hệ số. Giá trị hệ số càng gần với cực, thuật toán mô hình dự đoán sẽ hoạt động chính xác hơn.

Covariance vs. Correlation

Tầm quan trọng và ý nghĩa của covariance và correlation đã được chứng minh một cách chắc chắn trong các thuật toán và ứng dụng hiện tại. Khoa học dữ liệu phụ thuộc nặng vào cả hai kỹ thuật tuyến tính này để phân tích và hiểu dữ liệu lớn. Cả hai đều có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng lại khác nhau. Các ứng dụng chung của cả hai kỹ thuật này mang lại cho khoa học dữ liệu sự chính xác và hiệu quả. Sự khác biệt tinh tế khó hiểu trong lý thuyết nhưng có thể dễ dàng hiểu được với một ví dụ.

Khoa học dữ liệu cung cấp nhiều kỹ thuật ngoài covariance và correlation để phân tích dữ liệu. Nó cung cấp nhiều cơ hội và đang trên đà tăng trưởng liên tục. Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đã tăng đáng kể trong vài tháng qua. Hy vọng rằng điều này mang lại một ý tưởng rõ ràng hơn về sự khác biệt giữa Correlation vs Covariance.