L'analisi dei dati aziendali, più comunemente chiamata analisi aziendale, è un processo di analisi dei dati dedicato esplicitamente a raccogliere informazioni aziendali chiave da volumi di dati raccolti utilizzando strumenti e contenuti aziendali prestabiliti. In poche parole, l'analisi aziendale analizza i dati raccolti da tutti i ceti aziendali per identificare informazioni chiave sul business come cause e tendenze per facilitare un processo decisionale basato sui dati per l'azienda. Pertanto, non sorprende che l'analisi aziendale sia una specializzazione essenziale che è la chiave per una crescita aziendale regolare ed efficiente.

Se hai familiarità anche con le basi dell'analisi dei dati aziendali, potresti aver sentito parlare del dibattito tra correlazione e causalità . È un problema di vecchia data che devono affrontare molti scienziati di dati giovani e persino esperti.

Questo articolo fornisce un'analisi approfondita della differenza tra correlazione e causalità con esempi. Parliamo anche delle possibilità di una carriera nell'analisi aziendale e di come iniziare. Quindi, continua a leggere!

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Come vengono analizzate la correlazione e la causalità?

Per entrare nelle profondità della correlazione e della causalità , è prima importante capire cosa sono.

La correlazione può essere intesa come un numero che rappresenta la relazione tra due o più variabili. Questa misura statistica viene utilizzata per comprendere come una particolare variabile target dipenda da un'altra variabile indipendente. D'altra parte, la causalità punta verso una relazione causale tra due variabili. In altre parole, la causalità indica che il cambiamento in una variabile risulta da un cambiamento in un'altra variabile.

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Il metodo più utilizzato per calcolare una correlazione tra due o più variabili linearmente correlate è la correlazione di Pearson r che rende tre possibili risultati:

• Correlazione positiva in cui due variabili aumentano contemporaneamente.
• Correlazione negativa in cui due variabili decrescono contemporaneamente.
• Non c'è correlazione se un cambiamento in una variabile non vede un cambiamento nell'altra.

Due processi possono stabilire la causalità dopo la correlazione:

• Studio controllato – In questo metodo, le variabili ei dati sono divisi in due gruppi: l'interesse, la variabile dipendente, e il trattamento, la variabile indipendente. Diverse sperimentazioni vengono eseguite sulle variabili, mantenendo i gruppi comparabili in ogni modo possibile. I risultati sono valutati attentamente e statisticamente per arrivare a una conclusione sul nesso di causalità.
• Non spurio: questo è un metodo di eliminazione in cui i data scientist fanno grandi sforzi per escludere tutte le possibilità di una relazione spuria o falsa in cui le variabili A e B mostrano una correlazione ma a causa di una terza variabile, C.

È ormai ampiamente accettato che anche se si stabilisce una correlazione specifica tra due o più variabili, il coefficiente di correlazione così ottenuto non deve essere utilizzato per concludere una relazione di causa-effetto tra le variabili. Quando due variabili mostrano una relazione che indica una correlazione, è forse lecito anticipare l'esistenza della causalità. Tuttavia, una conclusione definitiva di questo non accade. Questa è la base per comprendere la differenza tra correlazione e causalità .

Differenza chiave tra correlazione e causalità

Gli esseri umani tendono a trovare schemi per dare un senso alle cose che li circondano. Anche se gli schemi non esistono e due eventi non sono correlati nella realtà. Questo è il motivo per cui spesso tendiamo a confondere correlazione e causalità e assumiamo un effetto causale per qualsiasi correlazione. La differenza chiave tra correlazione e causalità deriva dal concetto di base che se viene stabilita una correlazione tra due variabili, non possiamo necessariamente concludere che una variabile causi un cambiamento nell'altra variabile.

Se viene stabilita una relazione causale, gli analisti possono manipolare una variabile per ottenere il risultato desiderato nella variabile dipendente. Tuttavia, se esiste solo una correlazione tra due variabili, non vi è alcuna garanzia che qualsiasi modifica a una variabile cambierà l'altra variabile. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi di correlazione e causalità che illustreranno la differenza tra correlazione e causalità per te:

• Il reparto marketing di un marchio inizia a gestire attivamente una pagina Instagram, pubblicando aggiornamenti aziendali, dichiarazioni di visione, suggerimenti e trucchi e promozioni di prodotti. In poche settimane crescono le vendite di un determinato prodotto. Quindi ora abbiamo una correlazione definitiva tra il numero di post su Instagram e le vendite del prodotto.
  Tuttavia, ciò non indica una relazione causale tra i due eventi. Gli analisti aziendali devono considerare molti altri fattori come campagne promozionali specifiche del prodotto, prezzi di mercato, demografia dei clienti, ecc., prima di trarre una conclusione sul nesso di causalità.
• Un marchio apporta aggiornamenti significativi all'interfaccia utente della propria app e in poche settimane l'app ha più valutazioni nell'app store. Si stabilisce così una correlazione. Tuttavia, questo non è sufficiente per implicare un nesso di causalità.
• Un analista aziendale deve considerare vari altri fattori come UX, demografia dei clienti ecc. e possibilmente anche fare una prova controllata con un gruppo selezionato di clienti per stabilire una relazione causale.

Un'analisi approfondita della correlazione e della causalità è fondamentale per le aziende per prendere decisioni aziendali cruciali sulla base di informazioni specifiche sui dati. Al contrario, le decisioni prese sulla base dei risultati di correlazione possono spesso essere controproducenti. Per un analista aziendale in un'azienda, grande o piccola che sia, è essenziale arrivare a una relazione causale definitiva prima di trasmettere informazioni alle autorità decisionali. Questo spesso si rivela una svolta significativa nella crescita dell'azienda.

Una carriera nell'analisi aziendale

L'analisi aziendale ha visto una crescita fenomenale in tutti gli aspetti di un'azienda, dai social media, al marketing, alle vendite, alla finanza, all'e-commerce, alla gestione delle risorse umane, al magazzino, ecc. La moderna analisi aziendale è basata su Big Data, intelligenza artificiale e ML, che ospita varie visualizzazioni di dati e strumenti di analisi dei dati sotto il suo ombrello. Pertanto, con l'aumento dell'impatto e della complessità dell'analisi aziendale, aumenta anche la domanda di talenti qualificati in questa nicchia. Molti analisti di dati e scienziati di dati gravitano verso l'analisi aziendale a causa delle interessanti prospettive.

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Conclusione

Una carriera nell'analisi aziendale ha prospettive a lungo termine di stabilità e stipendi elevati. Inoltre, la crescente dipendenza delle imprese dalle tecnologie innovative rende dinamica e in evoluzione qualsiasi carriera basata sui dati. Pertanto, è sicuro affermare che il mercato dell'analisi aziendale è qui per crescere. Non c'è momento migliore per iniziare il viaggio verso una carriera di successo nell'analisi aziendale.