더 일반적으로 비즈니스 분석이라고 하는 비즈니스 데이터 분석은 사전 설정된 비즈니스 도구 및 콘텐츠를 사용하여 수집된 데이터의 볼륨에서 주요 비즈니스 통찰력을 수집하기 위해 명시적으로 전용된 데이터 분석 프로세스입니다. 간단히 말해서, 비즈니스 분석은 기업의 모든 부서에서 수집된 데이터를 분석하여 원인 및 추세와 같은 주요 비즈니스 통찰력을 식별하여 비즈니스에 대한 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 촉진합니다. 따라서 비즈니스 분석이 원활하고 효율적인 비즈니스 성장의 핵심인 필수 전문 분야라는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

비즈니스 데이터 분석의 기본 사항에 대해서도 잘 알고 있다면 상관 관계 대 인과 ​​관계 논쟁에 대해 들어봤을 것입니다. 많은 젊고 경험 많은 데이터 과학자들이 직면한 오랜 문제입니다.

이 기사에서는 예제를 통해 상관 관계와 인과 관계의 차이점 에 대한 심층 분석을 제공합니다. 또한 비즈니스 분석 경력의 가능성과 시작하는 방법에 대해서도 이야기합니다. 계속 읽으십시오!

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상관관계와 인과관계는 어떻게 분석됩니까?

상관 관계 대 인과 ​​관계 의 깊이로 들어가려면 먼저 그것들이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.

상관 관계는 둘 이상의 변수 간의 관계를 나타내는 숫자로 이해될 수 있습니다. 이 통계적 측정은 특정 목표 변수가 다른 독립 변수에 어떻게 의존하는지 이해하는 데 사용됩니다. 반면 인과관계는 두 변수 사이의 인과관계를 가리킨다. 즉, 인과관계란 변수의 변화가 다른 변수의 변화로 인한 것임을 나타냅니다.

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두 개 이상의 선형적으로 관련된 변수 간의 상관 관계를 계산하는 데 가장 널리 사용되는 방법은 세 가지 가능한 결과를 나타내는 Pearson r 상관 관계입니다.

• 두 변수가 동시에 증가하는 양의 상관관계.
• 두 변수가 동시에 감소하는 음의 상관관계.
• 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화를 보지 못하는 상관관계는 없습니다.

상관 관계 후 두 가지 프로세스가 인과 관계를 설정할 수 있습니다.

• 통제된 연구 – 이 방법에서 변수와 데이터는 종속변수인 관심과 독립변수인 치료의 두 그룹으로 나뉩니다. 가능한 모든 방법으로 그룹을 비교할 수 있도록 변수에 대해 다른 실험이 수행됩니다. 결과는 인과 관계에 대한 결론에 도달하기 위해 신중하고 통계적으로 평가됩니다.
• 비 스퓨리어스(Non-spuriousness) – 이것은 데이터 과학자들이 변수 A와 B가 상관관계를 보여주지만 세 번째 변수인 C 때문에 가짜 또는 잘못된 관계의 모든 가능성을 배제하기 위해 많은 노력을 기울이는 제거 방법입니다.

두 개 이상의 변수 사이에 특정한 상관관계가 설정되어 있더라도 이렇게 얻은 상관계수를 사용하여 변수 간의 인과관계를 결론짓지 않아야 한다는 것이 이제 널리 받아들여지고 있습니다. 두 변수가 상관 관계를 나타내는 관계를 나타낼 때 인과 관계의 존재를 예상하는 것이 안전할 수 있습니다. 그러나 이것에 대한 확실한 결론은 일어나지 않습니다. 이것은 상관관계와 인과관계의 차이 를 이해하기 위한 기초입니다 .

상관 관계와 인과 관계의 주요 차이점

인간은 주변 사물을 이해하기 위해 패턴을 찾는 경향이 있습니다. 패턴이 존재하지 않고 두 개의 이벤트가 실제로 관련이 없는 경우에도 마찬가지입니다. 이것이 우리가 종종 상관관계와 인과관계를 혼동하고 모든 상관관계에 인과관계 효과를 가정하는 경향이 있는 이유입니다. 상관 관계와 인과 관계 의 주요 차이점은 두 변수 사이에 상관 관계가 설정되어 있으면 한 변수가 다른 변수의 변화를 유발한다고 반드시 결론을 내릴 수는 없다는 기본 개념에서 비롯됩니다.

인과 관계가 설정되면 분석가는 종속 변수에서 원하는 결과를 얻기 위해 하나의 변수를 조작할 수 있습니다. 그러나 두 변수 사이에 상관관계만 있는 경우 한 변수를 변경해도 다른 변수가 변경된다는 보장은 없습니다. 상관 관계와 인과 관계의 차이점을 설명하는 몇 가지 상관 관계 대 인과 ​​관계 예 를 살펴보겠습니다 .

• 브랜드의 마케팅 부서는 Instagram 페이지를 적극적으로 운영하기 시작하여 회사 업데이트, 비전 선언문, 팁과 트릭, 제품 프로모션을 게시합니다. 몇 주 안에 특정 제품의 판매가 증가합니다. 따라서 이제 Instagram의 게시물 수와 제품 판매 사이에 확실한 상관 관계가 있습니다.
  그러나 이것이 두 사건 사이의 인과관계를 나타내지는 않습니다. 비즈니스 분석가는 인과 관계에 대한 결론을 내리기 전에 제품별 판촉 캠페인, 시장 가격, 고객 인구 통계 등과 같은 여러 다른 요소를 고려해야 합니다.
• 한 브랜드가 앱의 UI를 크게 업데이트하고 몇 주 안에 앱 스토어에서 앱 평점이 더 높아집니다. 따라서 상관 관계가 설정됩니다. 그러나 이것은 인과관계를 암시하기에는 충분하지 않습니다.
• 비즈니스 분석가는 UX, 고객 인구 통계 등과 같은 다양한 기타 요소를 고려해야 하며 인과 관계를 설정하기 위해 선별된 고객 그룹과 대조 시험을 수행할 수도 있습니다.

상관 관계 대 인과 ​​관계 에 대한 철저한 분석은 기업이 특정 데이터 통찰력을 기반으로 중요한 비즈니스 결정을 내리는 데 중요합니다. 반대로 상관 관계 결과를 기반으로 내린 결정은 종종 역효과를 낳을 수 있습니다. 크든 작든 회사의 비즈니스 분석가는 의사 결정 기관에 통찰력을 전달하기 전에 결정적인 인과 관계에 도달하는 것이 중요합니다. 이것은 종종 회사 성장의 중요한 성공 또는 중단으로 판명됩니다.

비즈니스 분석 경력

비즈니스 분석은 소셜 미디어, 마케팅, 영업, 재무, 전자 상거래, 인적 자원 관리, 창고 관리 등 비즈니스의 모든 측면에서 경이적인 성장을 보였습니다. 현대 비즈니스 분석은 빅 데이터, AI 및 ML 기반이며 다양한 데이터 시각화를 수용합니다. 그리고 그 우산 아래에 있는 데이터 분석 도구. 따라서 비즈니스 분석의 영향력과 복잡성이 증가함에 따라 이 틈새 시장에서 숙련된 인재에 대한 수요도 증가합니다. 많은 데이터 분석가와 데이터 과학자는 흥미로운 전망 때문에 비즈니스 분석에 끌립니다.

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결론

비즈니스 분석 분야의 경력은 안정성과 높은 급여에 대한 장기적인 전망을 가지고 있습니다. 더욱이 혁신적인 기술에 대한 기업의 의존도가 높아짐에 따라 모든 데이터 기반 경력이 역동적이고 진화하게 되었습니다. 따라서 비즈니스 분석 시장이 성장하기 위해 여기에 있다고 말하는 것이 안전합니다. 비즈니스 분석 분야에서 성공적인 경력을 쌓기 위한 여정을 시작하기에 이보다 더 좋은 시기는 없습니다.