A análise de dados de negócios, mais comumente chamada de análise de negócios, é um processo de análise de dados dedicado explicitamente a coletar insights de negócios importantes de volumes de dados coletados usando ferramentas e conteúdo de negócios pré-estabelecidos. Simplificando, a análise de negócios analisa os dados coletados de todas as esferas de uma empresa para identificar os principais insights de negócios, como causas e tendências, para facilitar um processo de tomada de decisão orientado por dados para os negócios. Portanto, não é surpresa que a análise de negócios seja uma especialização essencial que é fundamental para o crescimento suave e eficiente dos negócios.

Se você estiver familiarizado até mesmo com o básico da análise de dados de negócios, pode ter ouvido falar do debate correlação versus causa . É um problema de longa data que muitos cientistas de dados jovens e até experientes enfrentam.

Este artigo fornece uma análise aprofundada da diferença entre correlação e causalidade com exemplos. Também falamos sobre as possibilidades de uma carreira em análise de negócios e como começar. Então, leia!

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Como a correlação e a causalidade são analisadas?

Para entrar nas profundezas da correlação versus causalidade , primeiro é importante entender o que são.

Correlação pode ser entendida como um número que representa a relação entre duas ou mais variáveis. Essa medida estatística é usada para entender como uma determinada variável de destino depende de outra variável independente. Por outro lado, a causação aponta para uma relação causal entre duas variáveis. Em outras palavras, a causação indica que a mudança em uma variável resulta de uma mudança em outra variável.

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O método mais utilizado para calcular uma correlação entre duas ou mais variáveis ​​linearmente relacionadas é a correlação de Pearson r que apresenta três resultados possíveis:

• Correlação positiva onde duas variáveis ​​aumentam simultaneamente.
• Correlação negativa onde duas variáveis ​​diminuem simultaneamente.
• Não há correlação onde uma mudança em uma variável não vê uma mudança na outra.

Dois processos podem estabelecer a causalidade após a correlação:

• Estudo controlado – Neste método, as variáveis ​​e os dados são divididos em dois grupos: interesse, a variável dependente, e tratamento, a variável independente. Diferentes experimentações são realizadas nas variáveis, mantendo os grupos comparáveis ​​de todas as maneiras possíveis. Os resultados são cuidadosamente e estatisticamente avaliados para chegar a uma conclusão sobre a causa.
• Não espúria – Este é um método de eliminação em que os cientistas de dados fazem grandes esforços para descartar todas as possibilidades de uma relação espúria ou falsa onde as variáveis ​​A e B mostram uma correlação, mas por causa de uma terceira variável, C.

Hoje é amplamente aceito que mesmo que uma correlação específica seja estabelecida entre duas ou mais variáveis, o coeficiente de correlação assim obtido não deve ser usado para concluir uma relação causa-efeito entre as variáveis. Quando duas variáveis ​​mostram uma relação que indica uma correlação, talvez seja seguro antecipar a existência de causalidade. No entanto, uma conclusão definitiva sobre isso não acontece. Esta é a base para entender a diferença entre correlação e causalidade .

Diferença chave entre correlação e causalidade

Os seres humanos tendem a encontrar padrões para dar sentido às coisas ao seu redor. Mesmo que não existam padrões e dois eventos não estejam relacionados na realidade. É por isso que muitas vezes tendemos a confundir correlação com causação e assumir um efeito causal para qualquer correlação. A principal diferença entre correlação e causalidade decorre do conceito básico de que, se uma correlação é estabelecida entre duas variáveis, não podemos necessariamente concluir que uma variável causa qualquer mudança na outra variável.

Se uma relação causal for estabelecida, os analistas podem manipular uma variável para alcançar o resultado desejado na variável dependente. No entanto, se houver apenas uma correlação entre duas variáveis, não há garantia de que qualquer alteração em uma variável alterará a outra variável. Vejamos alguns exemplos de correlação versus causação que ilustrarão a diferença entre correlação e causação para você:

• O departamento de marketing de uma marca começa a administrar ativamente uma página do Instagram, publicando atualizações da empresa, declarações de visão, dicas e truques e promoções de produtos. Em poucas semanas, as vendas de um determinado produto crescem. Então agora temos uma correlação definitiva entre o número de posts no Instagram e as vendas do produto.
  No entanto, isso não indica uma relação causal entre os dois eventos. Os analistas de negócios precisam considerar vários outros fatores, como campanhas promocionais específicas de produtos, preços de mercado, demografia dos clientes etc., antes de tirar uma conclusão sobre a causa.
• Uma marca faz atualizações significativas na interface do usuário de seu aplicativo e, em algumas semanas, o aplicativo tem mais classificações na loja de aplicativos. Assim, uma correlação é estabelecida. No entanto, isso não é suficiente para implicar causalidade.
• Um analista de negócios deve considerar vários outros fatores, como UX, demografia dos clientes, etc. e possivelmente até mesmo fazer um teste controlado com um grupo seleto de clientes para estabelecer uma relação causal.

Uma análise completa de correlação versus causalidade é crucial para que as empresas tomem decisões de negócios cruciais com base em insights de dados específicos. Por outro lado, as decisões tomadas com base em descobertas de correlação podem ser contraproducentes. Para um analista de negócios em uma empresa, grande ou pequena, é essencial chegar a uma relação causal definitiva antes de transmitir insights para as autoridades decisórias. Isso muitas vezes prova ser um fator decisivo para o crescimento da empresa.

Uma carreira em análise de negócios

O Business Analytics teve um crescimento fenomenal em todos os aspectos de um negócio, desde mídia social, marketing, vendas, finanças, comércio eletrônico, gerenciamento de recursos humanos, armazenamento, etc. e ferramentas de análise de dados sob seu guarda-chuva. Assim, à medida que o impacto e a complexidade da análise de negócios crescem, aumenta também a demanda por talentos qualificados nesse nicho. Muitos analistas de dados e cientistas de dados gravitam em torno da análise de negócios por causa das perspectivas interessantes.

Se você está no mesmo barco, uma excelente maneira de fortalecer seu currículo para se adequar às funções de análise de negócios é concluir um programa de certificação reconhecido. O Programa de Pós-Graduação Executiva em Business Analytics da upGrad , oferecido em parceria com a LIBA, é o programa que você procura! Ele foi projetado especialmente para profissionais que trabalham e, portanto, incorpora benefícios como horários de aprendizado flexíveis, sessões personalizadas com especialistas do setor, um criador de currículos com inteligência artificial e acesso a um portal de oportunidades de emprego. Além disso, o programa abrange linguagens de programação como Python, ferramentas de visualização de dados, técnicas avançadas de ML e muito mais. Além disso, o upGrad possui uma forte reputação por treinar profissionais prontos para o setor.

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Conclusão

Uma carreira em análise de negócios tem perspectivas de longo prazo de estabilidade e altos salários. Além disso, a crescente dependência das empresas de tecnologia inovadora torna qualquer carreira orientada a dados dinâmica e em evolução. Assim, é seguro dizer que o mercado de análise de negócios está aqui para crescer. Não há melhor momento para iniciar a jornada em direção a uma carreira de sucesso em análise de negócios.