业务数据分析，通常称为业务分析，是一个数据分析过程，专门用于使用预先建立的业务工具和内容从收集的大量数据中收集关键业务洞察力。 简而言之，业务分析分析从企业各行各业收集的数据，以识别关键业务洞察力，例如原因和趋势，从而促进数据驱动的业务决策过程。 因此，毫无疑问，业务分析是一项必不可少的专业化，对于平稳高效的业务增长至关重要。

如果您甚至熟悉业务数据分析的基础知识，您可能听说过相关性与因果关系的辩论。 这是许多年轻甚至经验丰富的数据科学家面临的长期问题。

本文通过实例对相关性和因果关系的区别进行了深入分析。 我们还讨论了商业分析职业的可能性以及如何让自己开始。 所以，请继续阅读！

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如何分析相关性和因果关系？

要深入了解相关性与因果关系，首先重要的是要了解它们是什么。

相关性可以理解为一个数字，表示两个或多个变量之间的关系。 此统计测量用于了解特定目标变量如何依赖于另一个自变量。 另一方面，因果关系指向两个变量之间的因果关系。 换句话说，因果关系表明一个变量的变化是由另一个变量的变化引起的。

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计算两个或多个线性相关变量之间相关性的最广泛使用的方法是 Pearson r 相关性，它呈现三种可能的结果：

• 两个变量同时增加的正相关。
• 两个变量同时减少的负相关。
• 如果一个变量的变化没有看到另一个变量的变化，则不存在相关性。

两个过程可以在相关后建立因果关系：

• 对照研究——在这种方法中，变量和数据分为两组：兴趣（因变量）和治疗（自变量）。 对变量进行不同的实验，以各种可能的方式保持组的可比性。 对结果进行仔细和统计评估，以得出有关因果关系的结论。
• 非虚假性——这是一种消除方法，数据科学家努力排除所有虚假或虚假关系的可能性，其中变量 A 和 B 显示出相关性，但由于第三个变量 C。

现在普遍认为，即使在两个或多个变量之间建立了特定的相关性，也不能使用由此获得的相关系数来推断变量之间的因果关系。 当两个变量显示出表明相关性的关系时，可以安全地预测因果关系的存在。 然而，这并没有一个明确的结论。 这是理解相关性和因果性区别的基础。

相关性和因果性之间的主要区别

人类倾向于寻找模式来理解周围的事物。 即使模式不存在并且两个事件在现实中是不相关的。 这就是为什么我们经常倾向于混淆相关性和因果关系，并假设任何相关性都有因果关系。 相关性和因果关系之间的主要区别源于一个基本概念，即如果在两个变量之间建立了相关性，我们不一定得出一个变量会导致另一个变量发生任何变化的结论。

如果建立了因果关系，分析师可以操纵一个变量来实现因变量中的预期结果。 但是，如果两个变量之间仅存在相关性，则不能保证对一个变量的任何更改都会改变另一个变量。 让我们看一些相关性与因果关系的示例，这些示例将为您说明相关性和因果关系之间的区别：

• 品牌的营销部门开始积极运营 Instagram 页面，发布公司更新、愿景声明、提示和技巧以及产品促销。 在几周内，特定产品的销量就会增长。 因此，我们现在在 Instagram 上的帖子数量和产品销量之间有了明确的相关性。
  然而，这并不表明这两个事件之间存在因果关系。 在得出因果关系的结论之前，业务分析师必须考虑多种其他因素，例如特定产品的促销活动、市场价格、客户人口统计等。
• 某品牌对其应用程序的 UI 进行了重大更新，几周后，该应用程序在应用商店中获得了更多评分。 因此，建立了相关性。 然而，这不足以暗示因果关系。
• 业务分析师必须考虑各种其他因素，例如用户体验、客户人口统计等，甚至可能对一组选定的客户进行对照试验以建立因果关系。

对相关性与因果关系的彻底分析对于公司根据特定数据洞察做出关键业务决策至关重要。 相反，基于相关性发现做出的决定往往会适得其反。 对于大公司或小公司的业务分析师来说，在将洞察力传递给决策机构之前，必须确定明确的因果关系。 这通常被证明是公司发展的重要成败。

商业分析职业

从社交媒体、营销、销售、财务、电子商务、人力资源管理、仓储等，业务分析在业务的各个方面都取得了显着增长。现代业务分析是大数据、人工智能和机器学习驱动的，包含各种数据可视化和它旗下的数据分析工具。 因此，随着业务分析的影响和复杂性的增长，这一领域对熟练人才的需求也在增长。 由于令人兴奋的前景，许多数据分析师和数据科学家都倾向于业务分析。

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结论

业务分析职业具有稳定和高薪的长期前景。 此外，企业对创新技术的日益依赖使任何数据驱动的职业充满活力并不断发展。 因此，可以肯定地说，业务分析市场正在增长。 没有比现在更好的时机开始走向成功的商业分析职业生涯了。