Business Data Analytics, besser bekannt als Business Analytics, ist ein Prozess der Datenanalyse, der explizit darauf abzielt, wichtige geschäftliche Erkenntnisse aus Mengen gesammelter Daten unter Verwendung vordefinierter Business-Tools und -Inhalte zu gewinnen. Einfach ausgedrückt, analysiert Business Analytics Daten, die aus allen Bereichen eines Unternehmens gesammelt wurden, um wichtige geschäftliche Erkenntnisse wie Ursachen und Trends zu identifizieren, um einen datengesteuerten Entscheidungsprozess für das Unternehmen zu erleichtern. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Business Analytics eine wesentliche Spezialisierung ist, die der Schlüssel zu einem reibungslosen und effizienten Unternehmenswachstum ist.

Wenn Sie auch nur mit den Grundlagen der Geschäftsdatenanalyse vertraut sind, haben Sie vielleicht schon von der Debatte über Korrelation und Kausalität gehört. Es ist ein seit langem bestehendes Problem, mit dem viele junge und sogar erfahrene Datenwissenschaftler konfrontiert sind.

Dieser Artikel enthält eine eingehende Analyse des Unterschieds zwischen Korrelation und Kausalität mit Beispielen. Außerdem sprechen wir über die Möglichkeiten einer Karriere in der Business Analytics und wie Sie durchstarten können. Also, weiterlesen!

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Wie werden Korrelation und Kausalität analysiert?

Um in die Tiefen von Korrelation vs. Kausalität einzutauchen , ist es zunächst wichtig zu verstehen, was sie sind.

Korrelation kann als eine Zahl verstanden werden, die die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen darstellt. Dieses statistische Maß wird verwendet, um zu verstehen, wie eine bestimmte Zielvariable von einer anderen unabhängigen Variablen abhängt. Kausalität weist dagegen auf eine kausale Beziehung zwischen zwei Variablen hin. Mit anderen Worten, Kausalität zeigt an, dass die Änderung einer Variablen aus einer Änderung einer anderen Variablen resultiert.

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Die am weitesten verbreitete Methode zur Berechnung einer Korrelation zwischen zwei oder mehr linear zusammenhängenden Variablen ist die Pearson-r-Korrelation, die drei mögliche Ergebnisse liefert:

• Positive Korrelation, bei der zwei Variablen gleichzeitig ansteigen.
• Negative Korrelation, bei der zwei Variablen gleichzeitig abnehmen.
• Es gibt keine Korrelation, wenn eine Änderung in einer Variablen keine Änderung in der anderen bewirkt.

Zwei Prozesse können eine Kausalität nach einer Korrelation herstellen:

• Kontrollierte Studie – Bei dieser Methode werden die Variablen und Daten in zwei Gruppen unterteilt: Interesse, die abhängige Variable, und Behandlung, die unabhängige Variable. An den Variablen werden unterschiedliche Experimente durchgeführt, um die Gruppen in jeder möglichen Weise vergleichbar zu halten. Die Ergebnisse werden sorgfältig und statistisch bewertet, um zu einer Schlussfolgerung über die Kausalität zu gelangen.
• Unechtheit – Dies ist eine Eliminierungsmethode, bei der Datenwissenschaftler große Anstrengungen unternehmen, um alle Möglichkeiten einer unechten oder falschen Beziehung auszuschließen, bei der die Variablen A und B eine Korrelation aufweisen, aber aufgrund einer dritten Variablen, C.

Es ist mittlerweile weithin anerkannt, dass selbst wenn eine spezifische Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen festgestellt wird, der so erhaltene Korrelationskoeffizient nicht verwendet werden darf, um auf eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen zu schließen. Wenn zwei Variablen eine Beziehung aufweisen, die auf eine Korrelation hindeutet, ist es vielleicht sicher, die Existenz einer Kausalität zu antizipieren. Ein endgültiger Schluss daraus ergibt sich jedoch nicht. Dies ist die Grundlage für das Verständnis des Unterschieds zwischen Korrelation und Kausalität .

Hauptunterschied zwischen Korrelation und Kausalität

Menschen neigen dazu, Muster zu finden, um die Dinge um sie herum zu verstehen. Auch wenn es keine Muster gibt und zwei Ereignisse in Wirklichkeit keinen Zusammenhang haben. Aus diesem Grund neigen wir oft dazu, Korrelation mit Kausalität zu verwechseln und eine kausale Wirkung für jede Korrelation anzunehmen. Der Hauptunterschied zwischen Korrelation und Kausalität ergibt sich aus dem Grundkonzept, dass wir, wenn eine Korrelation zwischen zwei Variablen hergestellt wird, nicht unbedingt den Schluss ziehen können, dass eine Variable eine Änderung der anderen Variable verursacht.

Wenn eine kausale Beziehung hergestellt wird, können Analysten eine Variable manipulieren, um das gewünschte Ergebnis in der abhängigen Variablen zu erzielen. Wenn es jedoch nur eine Korrelation zwischen zwei Variablen gibt, gibt es keine Garantie dafür, dass jede Änderung an einer Variablen die andere Variable ändert. Sehen wir uns einige Beispiele für Korrelation und Kausalität an, die den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität für Sie veranschaulichen:

• Die Marketingabteilung einer Marke beginnt damit, aktiv eine Instagram-Seite zu betreiben und Unternehmensaktualisierungen, Visionserklärungen, Tipps und Tricks sowie Produktwerbung zu veröffentlichen. In wenigen Wochen wächst der Umsatz eines bestimmten Produkts. Wir haben also jetzt einen eindeutigen Zusammenhang zwischen der Anzahl der Posts auf Instagram und den Verkäufen des Produkts.
  Dies weist jedoch nicht auf einen kausalen Zusammenhang zwischen den beiden Ereignissen hin. Business-Analysten müssen mehrere andere Faktoren wie produktspezifische Werbekampagnen, Marktpreise, Demografie der Kunden usw. berücksichtigen, bevor sie einen Schluss auf die Kausalität ziehen.
• Eine Marke nimmt bedeutende Aktualisierungen an der Benutzeroberfläche ihrer App vor, und in ein paar Wochen hat die App mehr Bewertungen im App Store. Somit wird eine Korrelation hergestellt. Dies reicht jedoch nicht aus, um eine Kausalität zu implizieren.
• Ein Business Analyst muss verschiedene andere Faktoren wie UX, Demographie der Kunden etc. berücksichtigen und möglicherweise sogar einen kontrollierten Versuch mit einer ausgewählten Gruppe von Kunden durchführen, um einen kausalen Zusammenhang herzustellen.

Eine gründliche Analyse von Korrelation und Kausalität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um wichtige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage spezifischer Datenerkenntnisse zu treffen. Umgekehrt können Entscheidungen, die auf der Grundlage von Korrelationsergebnissen getroffen werden, oft kontraproduktiv sein. Für einen Business Analyst in einem Unternehmen, ob groß oder klein, ist es wichtig, zu einem endgültigen kausalen Zusammenhang zu gelangen, bevor er Erkenntnisse an die Entscheidungsinstanzen weiterleitet. Dies erweist sich oft als bedeutender Make or Break für das Unternehmenswachstum.

Eine Karriere in Business Analytics

Business Analytics hat ein phänomenales Wachstum in allen Aspekten eines Unternehmens erlebt, von Social Media, Marketing, Vertrieb, Finanzen, E-Commerce, Personalmanagement, Lagerhaltung usw. Moderne Business Analytics basiert auf Big Data, KI und ML und bietet verschiedene Datenvisualisierungen und Datenanalysetools unter seinem Dach. Mit zunehmendem Einfluss und Komplexität von Business Analytics wächst also auch die Nachfrage nach qualifizierten Talenten in dieser Nische. Viele Datenanalysten und Datenwissenschaftler tendieren aufgrund der spannenden Perspektiven zur Business Analytics.

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Fazit

Eine Karriere in Business Analytics hat langfristige Aussichten auf Stabilität und hohe Gehälter. Darüber hinaus macht die zunehmende Abhängigkeit von Unternehmen von innovativen Technologien jede datengesteuerte Karriere dynamisch und entwickelt sich weiter. Man kann also mit Sicherheit sagen, dass der Markt für Business Analytics auf Wachstumskurs ist. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, um den Weg zu einer erfolgreichen Karriere in Business Analytics zu beginnen.