【摘要】每个数据科学家都必须明白,在数据科学中,相关性不是因果关系。如果两种关系相互关联,那么什么是因果关系之间的错误?想做好数据分析师就不要犯这个错,现在就思考一下什么是因果关系之间的错误?想做好数据分析师就不要犯这个错。

什么是因果关系之间的错误?为每个数据科学家、相关性和因果关系的错误事件将导致成本,最好的例子是《魔鬼经济学》的分析,对相关的因果关系错误,结果在伊利诺斯州的学生的书,因为根据分析的书籍在学校的学生可以直接考更高点。进一步的分析表明,家里有几本书的学生在学业上表现更好,即使他们从来没有读过这些书。

这改变了父母经常买书的家庭可以创造一个愉快的学习环境的假设和见解。

什么是因果关系之间的错误?大多数数据科学家在处理大数据时都假设相关性直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一种很好的做法,但是一直使用“因果”类比会导致错误的预测和无效的决定。为了更好地利用大数据,数据科学家必须理解关系和根源之间的区别。相关性通常是指同时观察X和Y的变化,而因果性是指X引起Y。在数据科学中,这是两件非常不同的事情,但很多数据科学家往往忽略了这一差异。基于相关性的决策可能足以采取行动,我们不需要知道原因,但这完全取决于数据的类型和要解决的问题。

每个数据科学家都必须明白,在数据科学中,相关性不是因果关系。如果两种关系相互关联,并不意味着一种关系导致另一种关系。

什么是因果关系之间的错误?想做好数据分析师就不要犯这个错,每个数据科学家都必须明白,在数据科学中,相关性不是因果关系。如果两种关系相互关联,并不意味着一种关系导致另一种关系,你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利,那么下方的资料下载链接一定会帮助你。

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