Analityka danych biznesowych, popularnie nazywana analityką biznesową, to proces analizy danych poświęcony wyraźnie zebraniu kluczowych informacji biznesowych z ilości zebranych danych przy użyciu wcześniej ustalonych narzędzi i treści biznesowych. Mówiąc najprościej, analityka biznesowa analizuje dane zebrane ze wszystkich gałęzi przedsiębiorstwa, aby zidentyfikować kluczowe spostrzeżenia biznesowe, takie jak przyczyny i trendy, aby ułatwić firmie proces podejmowania decyzji oparty na danych. Dlatego nie dziwi fakt, że analityka biznesowa jest podstawową specjalizacją, która jest kluczem do płynnego i efektywnego rozwoju biznesu.

Jeśli znasz nawet podstawy analityki danych biznesowych, być może słyszałeś o debacie na temat korelacji i przyczynowości . Jest to długotrwały problem, z którym boryka się wielu młodych, a nawet doświadczonych analityków danych.

Ten artykuł zawiera dogłębną analizę różnicy między korelacją a przyczynowością na przykładach. Rozmawiamy również o możliwościach kariery w analityce biznesowej i o tym, jak zacząć. Więc czytaj dalej!

Ucz się online kursów Business Analytics z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Jak analizuje się korelację i przyczynowość?

Aby zagłębić się w korelację i przyczynowość , najpierw ważne jest, aby zrozumieć, czym one są.

Korelację można rozumieć jako liczbę reprezentującą związek między dwiema lub większą liczbą zmiennych. Ta miara statystyczna służy do zrozumienia, w jaki sposób konkretna zmienna docelowa jest zależna od innej zmiennej niezależnej. Z drugiej strony związek przyczynowy wskazuje na związek przyczynowy między dwiema zmiennymi. Innymi słowy, związek przyczynowy wskazuje, że zmiana jednej zmiennej wynika ze zmiany innej zmiennej.

Poznaj nasze programy Business Analytics z najlepszych światowych uniwersytetów

Najczęściej stosowaną metodą obliczania korelacji między dwiema lub większą liczbą liniowo powiązanych zmiennych jest korelacja r Pearsona, która daje trzy możliwe wyniki:

• Dodatnia korelacja, w której dwie zmienne jednocześnie rosną.
• Korelacja ujemna, w której dwie zmienne jednocześnie maleją.
• Nie ma korelacji, w której zmiana jednej zmiennej nie powoduje zmiany drugiej.

Po korelacji przyczynowość może ustalić dwa procesy:

• Badanie kontrolowane – w tej metodzie zmienne i dane są podzielone na dwie grupy: zainteresowanie, zmienna zależna i leczenie, zmienna niezależna. Na zmiennych przeprowadza się różne eksperymenty, utrzymując grupy porównywalne w każdy możliwy sposób. Wyniki są starannie i statystycznie oceniane w celu wyciągnięcia wniosków dotyczących związku przyczynowego.
• Non-spuriousness — jest to metoda eliminacji, w której analitycy danych dokładają wszelkich starań, aby wykluczyć wszystkie możliwości fałszywej lub fałszywej relacji, w której zmienne A i B wykazują korelację, ale z powodu trzeciej zmiennej, C.

Obecnie powszechnie przyjmuje się, że nawet jeśli określona korelacja zostanie ustalona między dwiema lub więcej zmiennymi, tak otrzymanego współczynnika korelacji nie można używać do stwierdzenia związku przyczynowo-skutkowego między zmiennymi. Kiedy dwie zmienne wykazują zależność wskazującą na korelację, być może bezpiecznie jest przewidzieć istnienie związku przyczynowego. Jednak ostateczny wniosek z tego nie ma miejsca. Jest to podstawa do zrozumienia różnicy między korelacją a przyczynowością .

Kluczowa różnica między korelacją a przyczynowością

Ludzie mają tendencję do znajdowania wzorców, aby nadać sens otaczającym ich rzeczom. Nawet jeśli wzorce nie istnieją, a dwa zdarzenia są w rzeczywistości niepowiązane. Dlatego często mylimy korelację ze związkiem przyczynowym i zakładamy wpływ przyczynowy na każdą korelację. Kluczowa różnica między korelacją a przyczynowością wynika z podstawowej koncepcji, że jeśli korelacja jest ustalona między dwiema zmiennymi, nie możemy koniecznie stwierdzić, że jedna zmienna powoduje jakąkolwiek zmianę w drugiej zmiennej.

Jeśli związek przyczynowy zostanie ustalony, analitycy mogą manipulować jedną zmienną, aby osiągnąć pożądany wynik w zmiennej zależnej. Jeśli jednak istnieje tylko korelacja między dwiema zmiennymi, nie ma gwarancji, że jakakolwiek zmiana jednej zmiennej zmieni drugą zmienną. Przyjrzyjmy się niektórym przykładom korelacji i przyczynowości , które zilustrują dla Ciebie różnicę między korelacją a przyczynowością:

• Dział marketingu marki zaczyna aktywnie prowadzić stronę na Instagramie, publikując aktualizacje firmy, deklaracje wizji, porady i wskazówki oraz promocje produktów. W ciągu kilku tygodni sprzedaż danego produktu rośnie. Mamy więc teraz definitywną korelację między liczbą postów na Instagramie a sprzedażą produktu.
  Nie wskazuje to jednak na związek przyczynowy między tymi dwoma zdarzeniami. Analitycy biznesowi muszą wziąć pod uwagę wiele innych czynników, takich jak kampanie promocyjne dotyczące konkretnych produktów, ceny rynkowe, demografia klientów itp., zanim wyciągną wniosek o przyczynie.
• Marka wprowadza znaczące aktualizacje interfejsu użytkownika swojej aplikacji, a za kilka tygodni aplikacja ma więcej ocen w sklepie z aplikacjami. W ten sposób ustalana jest korelacja. Jednak to nie wystarczy, aby sugerować związek przyczynowy.
• Analityk biznesowy musi wziąć pod uwagę różne inne czynniki, takie jak UX, demografia klientów itp., a nawet przeprowadzić kontrolowaną próbę z wybraną grupą klientów, aby ustalić związek przyczynowy.

Dokładna analiza korelacji i przyczynowości jest kluczowa dla firm, aby podejmować kluczowe decyzje biznesowe w oparciu o konkretne wglądy w dane. Odwrotnie, decyzje podejmowane na podstawie wyników korelacji mogą często przynosić efekt przeciwny do zamierzonego. Dla analityka biznesowego w firmie, dużej lub małej, konieczne jest ustalenie ostatecznego związku przyczynowego przed przekazaniem spostrzeżeń organom decyzyjnym. Często okazuje się to znaczącym przełomem w rozwoju firmy.

Kariera w analityce biznesowej

Business Analytics odnotował fenomenalny wzrost we wszystkich aspektach działalności, od mediów społecznościowych, marketingu, sprzedaży, finansów, handlu elektronicznego, zarządzania zasobami ludzkimi, magazynowania itp. Nowoczesna analityka biznesowa opiera się na Big Data, AI i ML, zawierając różne wizualizacje danych oraz narzędzia do analizy danych pod jej parasolem. W związku z tym, wraz ze wzrostem wpływu i złożoności analityki biznesowej, rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych talentów w tej niszy. Wielu analityków danych i analityków danych skłania się w stronę analityki biznesowej ze względu na ekscytujące perspektywy.

Jeśli jesteś na tym samym wózku, doskonałym sposobem na wzmocnienie swojego CV w celu dopasowania do ról analityka biznesowego jest ukończenie uznanego programu certyfikacji. Executive Post-Graduate Program in Business Analytics , oferowany we współpracy z LIBA , to program, którego szukasz! Został zaprojektowany specjalnie dla pracujących profesjonalistów, a zatem zawiera korzyści, takie jak elastyczne godziny nauki, niestandardowe sesje z ekspertami branżowymi, narzędzie do tworzenia CV oparte na sztucznej inteligencji oraz dostęp do portalu ofert pracy. Ponadto program obejmuje języki programowania takie jak Python, narzędzia do wizualizacji danych, zaawansowane techniki ML i wiele innych. Ponadto upGrad cieszy się dobrą reputacją wśród profesjonalistów gotowych do szkolenia w branży.

Z bazą uczących się ponad 40 000 w ponad 85 krajach, upGrad jest jedną z najbardziej płodnych indyjskich platform edukacyjnych online.

Przeczytaj nasze inne artykuły związane z analityką biznesową

Wniosek

Kariera w analityce biznesowej ma długoterminowe perspektywy na stabilność i wysokie zarobki. Co więcej, rosnąca zależność firm od innowacyjnych technologii sprawia, że ​​każda kariera oparta na danych jest dynamiczna i ewoluuje. Można więc śmiało powiedzieć, że rynek analityki biznesowej ma się rozwijać. Nie ma lepszego czasu, aby rozpocząć podróż w kierunku udanej kariery w analityce biznesowej.