Аналитика бизнес-данных, чаще называемая бизнес-аналитикой, представляет собой процесс анализа данных, специально предназначенный для извлечения ключевых бизнес-идей из объемов собранных данных с использованием предварительно установленных бизнес-инструментов и контента. Проще говоря, бизнес-аналитика анализирует данные, собранные со всех сторон предприятия, чтобы определить ключевые бизнес-идеи, такие как причины и тенденции, чтобы облегчить процесс принятия решений на основе данных для бизнеса. Поэтому неудивительно, что бизнес-аналитика является важной специализацией, которая является ключом к плавному и эффективному развитию бизнеса.

Если вы знакомы хотя бы с основами анализа бизнес-данных, возможно, вы слышали о дебатах о корреляции и причинно -следственной связи. Это давняя проблема, с которой сталкиваются многие молодые и даже опытные специалисты по данным.

В этой статье представлен углубленный анализ разницы между корреляцией и причинно-следственной связью с примерами. Мы также говорим о возможностях карьеры в бизнес-аналитике и о том, как начать. Итак, читайте дальше!

Изучайте онлайн-курсы по бизнес-аналитике в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Как анализируются корреляция и причинно-следственная связь?

Чтобы углубиться в корреляцию и причинно -следственную связь , сначала важно понять, что они из себя представляют.

Корреляцию можно понимать как число, представляющее отношение между двумя или более переменными. Эта статистическая мера используется для понимания того, как конкретная целевая переменная зависит от другой независимой переменной. С другой стороны, причинно-следственная связь указывает на причинно-следственную связь между двумя переменными. Другими словами, причинно-следственная связь указывает на то, что изменение одной переменной является результатом изменения другой переменной.

Ознакомьтесь с нашими программами бизнес-аналитики от лучших университетов мира

Наиболее широко используемый метод расчета корреляции между двумя или более линейно связанными переменными - это корреляция Пирсона r, которая дает три возможных результата:

• Положительная корреляция, когда две переменные одновременно увеличиваются.
• Отрицательная корреляция, когда две переменные одновременно уменьшаются.
• Корреляция отсутствует, если изменение одной переменной не приводит к изменению другой.

Два процесса могут установить причинно-следственную связь после корреляции:

• Контролируемое исследование. В этом методе переменные и данные делятся на две группы: интерес, зависимая переменная, и лечение, независимая переменная. Различные эксперименты проводятся с переменными, сохраняя группы сопоставимыми всеми возможными способами. Результаты тщательно и статистически оцениваются, чтобы прийти к выводу о причинно-следственной связи.
• Неложность — это метод исключения, при котором специалисты по данным прилагают большие усилия, чтобы исключить все возможности ложной или ложной связи, когда переменные A и B показывают корреляцию, но из-за третьей переменной, C.

В настоящее время общепризнано, что даже если определенная корреляция установлена ​​между двумя или более переменными, полученный таким образом коэффициент корреляции не должен использоваться для заключения о причинно-следственной связи между переменными. Когда две переменные показывают взаимосвязь, указывающую на корреляцию, возможно, можно с уверенностью предвидеть наличие причинно-следственной связи. Однако окончательного вывода из этого не происходит. Это основа для понимания разницы между корреляцией и причинно-следственной связью .

Ключевая разница между корреляцией и причинностью

Люди склонны находить закономерности, чтобы понимать окружающие их вещи. Даже если закономерностей не существует и два события на самом деле никак не связаны. Вот почему мы часто склонны путать корреляцию с причинно-следственной связью и предполагаем причинно-следственный эффект любой корреляции. Ключевое различие между корреляцией и причинно-следственной связью проистекает из основной концепции, согласно которой, если корреляция установлена ​​между двумя переменными, мы не можем обязательно заключить, что одна переменная вызывает какие-либо изменения в другой переменной.

Если установлена ​​причинно-следственная связь, аналитики могут манипулировать одной переменной для достижения желаемого результата в зависимой переменной. Однако если есть корреляция только между двумя переменными, то нет гарантии, что любое изменение одной переменной приведет к изменению другой переменной. Давайте рассмотрим несколько примеров корреляции и причинно -следственной связи , которые проиллюстрируют для вас разницу между корреляцией и причинно-следственной связью:

• Маркетинговый отдел бренда начинает активно вести страницу в Instagram, публикуя обновления компании, заявления о видении, советы и рекомендации, а также рекламные акции продуктов. За несколько недель продажи того или иного товара растут. Итак, теперь у нас есть определенная корреляция между количеством постов в Instagram и продажами продукта.
  Однако это не указывает на причинно-следственную связь между двумя событиями. Прежде чем сделать вывод о причинно-следственной связи, бизнес-аналитики должны учитывать множество других факторов, таких как рекламные кампании для конкретных продуктов, рыночные цены, демография клиентов и т. д.
• Бренд вносит значительные обновления в пользовательский интерфейс своего приложения, и через несколько недель приложение получает более высокие оценки в магазине приложений. Таким образом устанавливается корреляция. Однако этого недостаточно для установления причинно-следственной связи.
• Бизнес-аналитик должен учитывать различные другие факторы, такие как UX, демография клиентов и т. д., и, возможно, даже провести контролируемое испытание с выбранной группой клиентов, чтобы установить причинно-следственную связь.

Тщательный анализ корреляции и причинно -следственной связи имеет решающее значение для принятия компаниями важных бизнес-решений на основе конкретных данных. И наоборот, решения, принятые на основе результатов корреляции, часто могут быть контрпродуктивными. Для бизнес-аналитика в компании, большой или маленькой, важно установить окончательную причинно-следственную связь, прежде чем передавать информацию органам, принимающим решения. Это часто оказывается значительным преимуществом в росте компании.

Карьера в бизнес-аналитике

Бизнес-аналитика продемонстрировала феноменальный рост во всех аспектах бизнеса: в социальных сетях, маркетинге, продажах, финансах, электронной коммерции, управлении персоналом, складском хозяйстве и т. д. Современная бизнес-аналитика — это большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, обеспечивающие различную визуализацию данных. и инструменты анализа данных под его эгидой. Таким образом, по мере роста влияния и сложности бизнес-аналитики растет и спрос на квалифицированные кадры в этой нише. Многие аналитики данных и специалисты по данным тяготеют к бизнес-аналитике из-за захватывающих перспектив.

Если вы находитесь в одной лодке, отличный способ улучшить свое резюме, чтобы оно соответствовало ролям бизнес-аналитика, — это пройти признанную программу сертификации. Высшая программа upGrad по бизнес-аналитике , предлагаемая в партнерстве с LIBA, — это программа, которую вы ищете! Он разработан специально для работающих профессионалов и, таким образом, включает в себя такие преимущества, как гибкий график обучения, индивидуальные занятия с отраслевыми экспертами, создание резюме на основе искусственного интеллекта и доступ к порталу вакансий. Кроме того, программа охватывает такие языки программирования, как Python, инструменты визуализации данных, передовые методы машинного обучения и многое другое. Кроме того, upGrad имеет прочную репутацию в области подготовки профессионалов, готовых к работе в отрасли.

С базой учащихся более 40 000 человек, проживающих в более чем 85 странах, upGrad является одной из самых продуктивных платформ онлайн-обучения в Индии.

Прочтите наши другие статьи, связанные с бизнес-аналитикой

Вывод

Карьера в бизнес-аналитике имеет долгосрочные перспективы стабильности и высоких зарплат. Более того, растущая зависимость бизнеса от инновационных технологий делает любую карьеру, основанную на данных, динамичной и развивающейся. Таким образом, можно с уверенностью сказать, что рынок бизнес-аналитики будет расти. Нет лучшего времени, чтобы начать путь к успешной карьере в области бизнес-аналитики.