El análisis de datos comerciales, más comúnmente llamado análisis comercial, es un proceso de análisis de datos dedicado explícitamente a obtener información comercial clave a partir de volúmenes de datos recopilados utilizando herramientas y contenido comerciales preestablecidos. En pocas palabras, el análisis empresarial analiza los datos recopilados de todos los ámbitos de una empresa para identificar información empresarial clave, como causas y tendencias, para facilitar un proceso de toma de decisiones basado en datos para la empresa. Por lo tanto, no sorprende que el análisis empresarial sea una especialización esencial que es clave para un crecimiento empresarial fluido y eficiente.

Si está familiarizado incluso con los conceptos básicos del análisis de datos comerciales, es posible que haya oído hablar del debate entre correlación y causalidad . Es un problema de larga data al que se enfrentan muchos científicos de datos jóvenes e incluso experimentados.

Este artículo proporciona un análisis en profundidad de la diferencia entre correlación y causalidad con ejemplos. También hablamos sobre las posibilidades de una carrera en análisis de negocios y cómo comenzar. Entonces, ¡sigue leyendo!

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¿Cómo se analizan la correlación y la causalidad?

Para profundizar en la correlación frente a la causalidad , primero es importante comprender qué son.

La correlación puede entenderse como un número que representa la relación entre dos o más variables. Esta medida estadística se utiliza para comprender cómo una variable objetivo en particular depende de otra variable independiente. Por otro lado, la causalidad apunta hacia una relación causal entre dos variables. En otras palabras, la causalidad indica que el cambio en una variable resulta de un cambio en otra variable.

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El método más utilizado para calcular una correlación entre dos o más variables relacionadas linealmente es la correlación r de Pearson, que ofrece tres resultados posibles:

• Correlación positiva donde dos variables aumentan simultáneamente.
• Correlación negativa donde dos variables disminuyen simultáneamente.
• No hay correlación donde un cambio en una variable no ve un cambio en la otra.

Dos procesos pueden establecer la causalidad después de la correlación:

• Estudio controlado: en este método, las variables y los datos se dividen en dos grupos: interés, la variable dependiente y tratamiento, la variable independiente. Se realiza diferente experimentación sobre las variables, manteniendo los grupos comparables en todos los sentidos posibles. Los resultados se evalúan cuidadosa y estadísticamente para llegar a una conclusión sobre la causalidad.
• No espuria: este es un método de eliminación en el que los científicos de datos hacen grandes esfuerzos para descartar todas las posibilidades de una relación espuria o falsa donde las variables A y B muestran una correlación pero debido a una tercera variable, C.

Actualmente se acepta ampliamente que incluso si se establece una correlación específica entre dos o más variables, el coeficiente de correlación así obtenido no debe utilizarse para concluir una relación de causa-efecto entre las variables. Cuando dos variables muestran una relación que indica una correlación, quizás sea seguro anticipar la existencia de causalidad. Sin embargo, una conclusión definitiva de esto no sucede. Esta es la base para entender la diferencia entre correlación y causalidad .

Diferencia clave entre correlación y causalidad

Los humanos tienden a encontrar patrones para dar sentido a las cosas que los rodean. Incluso si los patrones no existen y dos eventos no están relacionados en la realidad. Esta es la razón por la que a menudo tendemos a confundir la correlación con la causalidad y suponemos un efecto causal para cualquier correlación. La diferencia clave entre la correlación y la causalidad se deriva del concepto básico de que si se establece una correlación entre dos variables, no podemos concluir necesariamente que una variable provoca algún cambio en la otra variable.

Si se establece una relación causal, los analistas pueden manipular una variable para lograr el resultado deseado en la variable dependiente. Sin embargo, si solo hay una correlación entre dos variables, entonces no hay garantía de que cualquier cambio en una variable cambie la otra variable. Veamos algunos ejemplos de correlación frente a causalidad que ilustrarán la diferencia entre correlación y causalidad para usted:

• El departamento de marketing de una marca comienza a ejecutar activamente una página de Instagram, publicando actualizaciones de la empresa, declaraciones de visión, consejos y trucos y promociones de productos. En pocas semanas, crecen las ventas de un producto en particular. Así que ahora tenemos una correlación definitiva entre la cantidad de publicaciones en Instagram y las ventas del producto.
  Sin embargo, esto no indica una relación causal entre los dos eventos. Los analistas de negocios deben considerar muchos otros factores, como campañas promocionales específicas del producto, precios de mercado, demografía de los clientes, etc., antes de llegar a una conclusión sobre la causalidad.
• Una marca realiza actualizaciones significativas en la interfaz de usuario de su aplicación y, en unas pocas semanas, la aplicación tiene más calificaciones en la tienda de aplicaciones. Por lo tanto, se establece una correlación. Sin embargo, esto no es suficiente para implicar causalidad.
• Un analista de negocios debe considerar varios otros factores como UX, demografía de los clientes, etc. y posiblemente incluso hacer una prueba controlada con un grupo selecto de clientes para establecer una relación causal.

Un análisis exhaustivo de la correlación frente a la causalidad es crucial para que las empresas tomen decisiones comerciales cruciales basadas en información de datos específicos. Por el contrario, las decisiones que se toman en función de los hallazgos de correlación a menudo pueden ser contraproducentes. Para un analista de negocios en una empresa, grande o pequeña, es esencial llegar a una relación causal definitiva antes de transmitir información a las autoridades que toman las decisiones. Esto a menudo resulta ser un factor decisivo en el crecimiento de la empresa.

Una carrera en análisis de negocios

Business Analytics ha experimentado un crecimiento fenomenal en todos los aspectos de un negocio, desde redes sociales, marketing, ventas, finanzas, comercio electrónico, gestión de recursos humanos, almacenamiento, etc. El análisis empresarial moderno es Big Data, AI y ML, que alberga varias visualizaciones de datos. y herramientas de análisis de datos bajo su paraguas. Por lo tanto, a medida que crece el impacto y la complejidad del análisis empresarial, también crece la demanda de talento calificado en este nicho. Muchos analistas de datos y científicos de datos gravitan hacia el análisis empresarial debido a las interesantes perspectivas.

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Conclusión

Una carrera en análisis de negocios tiene perspectivas a largo plazo de estabilidad y salarios altos. Además, la creciente dependencia de las empresas de la tecnología innovadora hace que cualquier carrera basada en datos sea dinámica y evolutiva. Por lo tanto, es seguro decir que el mercado de análisis de negocios está aquí para crecer. No hay mejor momento para comenzar el viaje hacia una carrera exitosa en análisis de negocios.