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        什么是因果關系之間的錯誤?想做好數據分析師就不要犯這個錯

        發布時間:2020年07月16日 10:46:07 來源:環球網校 點擊量:

        【摘要】每個數據科學家都必須明白,在數據科學中,相關性不是因果關系。如果兩種關系相互關聯,那么什么是因果關系之間的錯誤?想做好數據分析師就不要犯這個錯,現在就思考一下什么是因果關系之間的錯誤?想做好數據分析師就不要犯這個錯。

        什么是因果關系之間的錯誤?為每個數據科學家、相關性和因果關系的錯誤事件將導致成本,最好的例子是《魔鬼經濟學》的分析,對相關的因果關系錯誤,結果在伊利諾斯州的學生的書,因為根據分析的書籍在學校的學生可以直接考更高點。進一步的分析表明,家里有幾本書的學生在學業上表現更好,即使他們從來沒有讀過這些書。

        這改變了父母經常買書的家庭可以創造一個愉快的學習環境的假設和見解。

        什么是因果關系之間的錯誤?大多數數據科學家在處理大數據時都假設相關性直接影響因果關系。使用大數據來理解兩個變量之間的相關性通常是一種很好的做法,但是一直使用“因果”類比會導致錯誤的預測和無效的決定。為了更好地利用大數據,數據科學家必須理解關系和根源之間的區別。相關性通常是指同時觀察X和Y的變化,而因果性是指X引起Y。在數據科學中,這是兩件非常不同的事情,但很多數據科學家往往忽略了這一差異;谙嚓P性的決策可能足以采取行動,我們不需要知道原因,但這完全取決于數據的類型和要解決的問題。

        每個數據科學家都必須明白,在數據科學中,相關性不是因果關系。如果兩種關系相互關聯,并不意味著一種關系導致另一種關系。

        什么是因果關系之間的錯誤?想做好數據分析師就不要犯這個錯,每個數據科學家都必須明白,在數據科學中,相關性不是因果關系。如果兩種關系相互關聯,并不意味著一種關系導致另一種關系,你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利,那么下方的資料下載鏈接一定會幫助你。

        分享到: 編輯:吳晨輝

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