Analiza datelor de afaceri, numită mai frecvent analiză de afaceri, este un proces de analiză a datelor dedicat în mod explicit pentru a culege informații cheie de afaceri din volumele de date colectate folosind instrumente și conținut de afaceri prestabilit. Mai simplu spus, analiza de afaceri analizează datele colectate din toate domeniile unei întreprinderi pentru a identifica informații cheie de afaceri, cum ar fi cauzele și tendințele, pentru a facilita un proces de luare a deciziilor bazat pe date pentru afacere. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că analiza de afaceri este o specializare esențială care este cheia pentru o creștere lină și eficientă a afacerii.

Dacă sunteți familiarizat chiar și cu elementele de bază ale analizei datelor de afaceri, este posibil să fi auzit de dezbaterea corelație vs cauzalitate . Este o problemă de lungă durată cu care se confruntă mulți oameni de știință de date tineri și chiar experimentați.

Acest articol oferă o analiză aprofundată a diferenței dintre corelație și cauzalitate cu exemple. De asemenea, vorbim despre posibilitățile unei cariere în business analytics și despre cum să începeți. Deci, citiți mai departe!

Învață Cursuri de Business Analytics online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Cum se analizează corelația și cauza?

Pentru a intra în profunzimea corelației vs cauzalitate , este mai întâi important să înțelegem care sunt acestea.

Corelația poate fi înțeleasă ca un număr reprezentând relația dintre două sau mai multe variabile. Această măsură statistică este utilizată pentru a înțelege modul în care o anumită variabilă țintă este dependentă de o altă variabilă independentă. Pe de altă parte, cauzalitatea indică o relație cauzală între două variabile. Cu alte cuvinte, cauzalitatea indică faptul că modificarea unei variabile rezultă dintr-o modificare a unei alte variabile.

Explorați programele noastre de analiză a afacerilor de la cele mai bune universități din lume

Cea mai utilizată metodă pentru a calcula o corelație între două sau mai multe variabile legate liniar este corelația Pearson r care oferă trei rezultate posibile:

• Corelație pozitivă în care două variabile cresc simultan.
• Corelație negativă în care două variabile scad simultan.
• Nu există o corelație în cazul în care o modificare a unei variabile nu vede o schimbare în cealaltă.

Două procese pot stabili cauzalitate după corelare:

• Studiu controlat – În această metodă, variabilele și datele sunt împărțite în două grupe: interes, variabila dependentă, și tratament, variabila independentă. Se efectuează diferite experimente asupra variabilelor, păstrând grupurile comparabile în toate modurile posibile. Rezultatele sunt evaluate cu atenție și statistic pentru a ajunge la o concluzie despre cauzalitate.
• Non-spuriness - Aceasta este o metodă de eliminare în care oamenii de știință de date fac eforturi mari pentru a exclude toate posibilitățile de relație falsă sau falsă în care variabilele A și B arată o corelație, dar din cauza unei a treia variabile, C.

În prezent, este larg acceptat că, chiar dacă se stabilește o corelație specifică între două sau mai multe variabile, coeficientul de corelație astfel obținut nu trebuie utilizat pentru a încheia o relație cauză-efect între variabile. Când două variabile arată o relație care indică o corelație, este poate sigur să anticipăm existența cauzalității. Cu toate acestea, o concluzie definitivă a acestui lucru nu se întâmplă. Aceasta este baza pentru înțelegerea diferenței dintre corelație și cauzalitate .

Diferența cheie între corelație și cauzalitate

Oamenii tind să găsească modele pentru a da sens lucrurilor din jurul lor. Chiar dacă tiparele nu există și două evenimente nu sunt legate în realitate. Acesta este motivul pentru care adesea avem tendința de a confunda corelația cu cauzalitatea și să presupunem un efect cauzal pentru orice corelație. Diferența cheie dintre corelație și cauzalitate provine din conceptul de bază conform căruia, dacă se stabilește o corelație între două variabile, nu putem concluziona neapărat că o variabilă provoacă vreo modificare a celeilalte variabile.

Dacă se stabilește o relație cauzală, analiștii pot manipula o variabilă pentru a obține rezultatul dorit în variabila dependentă. Cu toate acestea, dacă există doar o corelație între două variabile, atunci nu există nicio garanție că orice modificare a unei variabile va schimba cealaltă variabilă. Să ne uităm la câteva exemple de corelare vs cauzalitate care vor ilustra diferența dintre corelație și cauzalitate pentru tine:

• Departamentul de marketing al unei mărci începe să ruleze în mod activ o pagină de Instagram, postând actualizări ale companiei, declarații de viziune, sfaturi și trucuri și promoții de produse. În câteva săptămâni, vânzările unui anumit produs cresc. Deci avem acum o corelație definitivă între numărul de postări de pe Instagram și vânzările produsului.
  Totuși, acest lucru nu indică o relație cauzală între cele două evenimente. Analiștii de afaceri trebuie să ia în considerare mulți alți factori, cum ar fi campaniile promoționale specifice produsului, prețurile de piață, demografia clienților etc., înainte de a trage o concluzie cu privire la cauzalitate.
• O marcă face actualizări semnificative la interfața de utilizare a aplicației sale și, în câteva săptămâni, aplicația are mai multe evaluări în magazinul de aplicații. Astfel, se stabilește o corelație. Cu toate acestea, acest lucru nu este suficient pentru a implica cauzalitate.
• Un analist de afaceri trebuie să ia în considerare diverși alți factori, cum ar fi UX, demografia clienților etc. și, eventual, chiar să facă o încercare controlată cu un grup select de clienți pentru a stabili o relație cauzală.

O analiză amănunțită a corelației față de cauzalitate este crucială pentru companii pentru a lua decizii de afaceri cruciale pe baza unor date specifice. În schimb, deciziile luate pe baza constatărilor de corelare pot fi adesea contraproductive. Pentru un analist de afaceri dintr-o companie, mare sau mică, este esențial să ajungă la o relație cauzală definitivă înainte de a transmite informații autorităților de luare a deciziilor. Acest lucru se dovedește adesea a fi un efect semnificativ sau o pauză în creșterea companiei.

O carieră în Business Analytics

Business Analytics a cunoscut o creștere fenomenală în toate aspectele unei afaceri, de la rețelele sociale, marketing, vânzări, finanțe, comerț electronic, managementul resurselor umane, depozitare etc. Analiza de afaceri modernă este bazată pe Big Data, AI și ML, care găzduiește diverse vizualizări de date. și instrumente de analiză a datelor sub umbrela sa. Astfel, pe măsură ce impactul și complexitatea analizei de afaceri cresc, la fel crește și cererea de talent calificat în această nișă. Mulți analiști de date și oameni de știință a datelor gravitează către analiza de afaceri din cauza perspectivelor interesante.

Dacă vă aflați în aceeași barcă, o modalitate excelentă de a vă consolida CV-ul pentru a se potrivi rolurilor de analiză de afaceri este prin finalizarea unui program de certificare recunoscut. Programul executiv post-universitar al upGrad în Business Analytics , oferit în parteneriat cu LIBA, este programul pe care îl căutați! Este conceput special pentru profesioniștii care lucrează și, prin urmare, încorporează beneficii precum orele de învățare flexibile, sesiuni personalizate cu experți din industrie, un generator de CV-uri bazat pe inteligență artificială și acces la un portal de oportunități de angajare. În plus, programul acoperă limbaje de programare precum Python, instrumente de vizualizare a datelor, tehnici avansate de ML și multe altele. În plus, upGrad deține o reputație puternică pentru formarea profesioniștilor pregătiți pentru industrie.

Cu o bază de cursanți de peste 40.000 răspândiți în peste 85 de țări, upGrad este una dintre cele mai prolifice platforme de educație online din India.

Citiți alte articole legate de Business Analytics

Concluzie

O carieră în analiză de afaceri are perspective pe termen lung pentru stabilitate și salarii mari. Mai mult, dependența tot mai mare a întreprinderilor de tehnologia inovatoare face ca orice carieră bazată pe date să fie dinamică și în evoluție. Astfel, este sigur să spunem că piața de analiză de afaceri este aici pentru a crește. Nu există un moment mai potrivit pentru a începe călătoria către o carieră de succes în analiza de afaceri.