業務數據分析，通常稱為業務分析，是一個數據分析過程，專門用於使用預先建立的業務工具和內容從收集的大量數據中收集關鍵業務洞察力。 簡而言之，業務分析分析從企業各行各業收集的數據，以識別關鍵業務洞察力，例如原因和趨勢，從而促進數據驅動的業務決策過程。 因此，毫無疑問，業務分析是一項必不可少的專業化，對於平穩高效的業務增長至關重要。

如果您甚至熟悉業務數據分析的基礎知識，您可能聽說過相關性與因果關係的辯論。 這是許多年輕甚至經驗豐富的數據科學家面臨的長期問題。

本文通過實例對相關性和因果關係的區別進行了深入分析。 我們還討論了商業分析職業的可能性以及如何讓自己開始。 所以，請繼續閱讀！

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如何分析相關性和因果關係？

要深入了解相關性與因果關係，首先重要的是要了解它們是什麼。

相關性可以理解為一個數字，表示兩個或多個變量之間的關係。 此統計測量用於了解特定目標變量如何依賴於另一個自變量。 另一方面，因果關係指向兩個變量之間的因果關係。 換句話說，因果關係表明一個變量的變化是由另一個變量的變化引起的。

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計算兩個或多個線性相關變量之間相關性的最廣泛使用的方法是 Pearson r 相關性，它呈現三種可能的結果：

• 兩個變量同時增加的正相關。
• 兩個變量同時減少的負相關。
• 如果一個變量的變化沒有看到另一個變量的變化，則不存在相關性。

兩個過程可以在相關後建立因果關係：

• 對照研究——在這種方法中，變量和數據分為兩組：興趣（因變量）和治療（自變量）。 對變量進行不同的實驗，以各種可能的方式保持組的可比性。 對結果進行仔細和統計評估，以得出有關因果關係的結論。
• 非虛假性——這是一種消除方法，數據科學家努力排除所有虛假或虛假關係的可能性，其中變量 A 和 B 顯示出相關性，但由於第三個變量 C。

現在普遍認為，即使在兩個或多個變量之間建立了特定的相關性，也不能使用由此獲得的相關係數來推斷變量之間的因果關係。 當兩個變量顯示出表明相關性的關係時，可以安全地預測因果關係的存在。 然而，這並沒有一個明確的結論。 這是理解相關性和因果性區別的基礎。

相關性和因果性之間的主要區別

人類傾向於尋找模式來理解周圍的事物。 即使模式不存在並且兩個事件在現實中是不相關的。 這就是為什麼我們經常傾向於混淆相關性和因果關係，並假設任何相關性都有因果關係。 相關性和因果關係之間的主要區別源於一個基本概念，即如果在兩個變量之間建立了相關性，我們不一定得出一個變量會導致另一個變量發生任何變化的結論。

如果建立了因果關係，分析師可以操縱一個變量來實現因變量中的預期結果。 但是，如果兩個變量之間僅存在相關性，則不能保證對一個變量的任何更改都會改變另一個變量。 讓我們看一些相關性與因果關係的示例，這些示例將為您說明相關性和因果關係之間的區別：

• 品牌的營銷部門開始積極運營 Instagram 頁面，發佈公司更新、願景聲明、提示和技巧以及產品促銷。 在幾週內，特定產品的銷量就會增長。 因此，我們現在在 Instagram 上的帖子數量和產品銷量之間有了明確的相關性。
  然而，這並不表明這兩個事件之間存在因果關係。 在得出因果關係的結論之前，業務分析師必須考慮多種其他因素，例如特定產品的促銷活動、市場價格、客戶人口統計等。
• 某品牌對其應用程序的 UI 進行了重大更新，幾週後，該應用程序在應用商店中獲得了更多評分。 因此，建立了相關性。 然而，這不足以暗示因果關係。
• 業務分析師必須考慮各種其他因素，例如用戶體驗、客戶人口統計等，甚至可能對一組選定的客戶進行對照試驗以建立因果關係。

對相關性與因果關係的徹底分析對於公司根據特定數據洞察做出關鍵業務決策至關重要。 相反，基於相關性發現做出的決定往往會適得其反。 對於大公司或小公司的業務分析師來說，在將洞察力傳遞給決策機構之前，必須確定明確的因果關係。 這通常被證明是公司發展的重要成敗。

商業分析職業

從社交媒體、營銷、銷售、財務、電子商務、人力資源管理、倉儲等，業務分析在業務的各個方面都取得了顯著增長。現代業務分析是大數據、人工智能和機器學習驅動的，包含各種數據可視化和它旗下的數據分析工具。 因此，隨著業務分析的影響和復雜性的增長，這一領域對熟練人才的需求也在增長。 由於令人興奮的前景，許多數據分析師和數據科學家都傾向於業務分析。

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結論

業務分析職業具有穩定和高薪的長期前景。 此外，企業對創新技術的日益依賴使任何數據驅動的職業充滿活力並不斷發展。 因此，可以肯定地說，業務分析市場正在增長。 沒有比現在更好的時機開始走向成功的商業分析職業生涯了。