协方差与相关性：理解有关数据科学的两个不同概念

数据科学有许多可互换的术语。它是一门分析和理解数据以便为现有问题提供更好解决方案的科学。它可以对未来的趋势和行动做出准确的预测，使其成为当今世界最流行和最热门的领域。数据科学结合算法、人工智能和统计学来理解数据行为。理解数据以预测未来结果是数据科学的主要目标。所有算法和机器学习程序都基于统计关系。统计学可以被认为是数据科学的基础。

统计学

统计学是处理数据分析的数学分支。 统计学中使用标准定义和技术来理解和分析数据行为。 这些技术在高级阶段成为机器学习算法的模块。 统计学中最常见和最常用的概念是方差。 方差是数据集中每个条目相对于数据集平均值的变化。 方差定义了数据集关于其均值或平均数的散度和宽屏。 方差广泛用于衡量数据中的异常情况。

协方差和相关性在统计学中可以互换使用。 我们在统计中经常遇到这两个术语。 在这个领域，当人们谈论两组不同数据之间的关系时，术语协方差和相关性具有共生关系。 协方差定义两个变量之间的变异，而相关性定义两个自变量之间的关系。 数据科学经常使用这两个概念。 协方差用于理解彼此相关的场景中两个独立因素的变化。 相关性指的是彼此相关的变化率。

协方差：

协方差定义两个变量之间关系的方向。 它不会考虑关系的强度。 它让我们知道两个变量之间的比例。 协方差可以是任何实数。 它取决于变量的方差和映射的比例。 它可以计算为变量集平均值差值总和除以元素总数的乘积。 数据科学中的协方差用于分析数据以了解过去发生的事情。 各种变量的行为随着因素的变化而变化。 这可以用来更好地了解正在发生的事情。 协方差可以提供对变量之间关系的基本理解。 该变量可以是正比例的，也可以是反比例的。 非比例变量需要其他先进的统计技术来理解、观察和研究。

相关性：

相关性解释了两个变量之间关系的强度。 协方差和相关性是相关的。 如果将协方差除以两个变量的标准差的乘积，就可以得到相关性。 相关性绑定到集合 [-1,1]。 它使我们能够根据一个变量来预测另一个变量。 这就是数据科学准确预测未来事件的方式。 它是协方差的即兴版本。 它既显示了变量之间的关系，也显示了变量的强度。 相关系数在机器学习中用于创建线性回归。 如果变量密切相关，则系数值将更接近 1 或 -1。

如果变量不是线性相关的，则系数将趋于零。 这并不意味着系数完全不相关。 他们可能有更高阶的关系。 预测数据科学模型的准确性将取决于系数因子。 该因素越接近极端，预测模型的算法就越准确。

协方差与相关性

协方差和相关性的意义和重要性在当前的算法和使用中得到了非常严格的证明。 数据科学很大程度上依赖于这些线性技术来分析和理解大数据。 两者彼此密切相关，但又有很大不同。 两种技术的相互应用赋予数据科学准确性和效率。 这种微妙的差异在理论上很难理解，但通过一个例子就可以很容易地理解。

除了协方差和相关性之外，数据科学还提供了许多技术来分析数据。 它提供了许多机会并且正在不断增加。 在过去的几个月里，对数据科学家的需求大幅增加。 希望这可以让您更清楚地了解两者之间的区别 相关性与协方差.