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首頁精彩閱讀相關(guān)關(guān)系并不意味著因果關(guān)系 大數(shù)據(jù)應(yīng)避免大混亂
相關(guān)關(guān)系并不意味著因果關(guān)系 大數(shù)據(jù)應(yīng)避免大混亂
2015-07-06
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相關(guān)關(guān)系并不意味著因果關(guān)系 大數(shù)據(jù)應(yīng)避免大混亂


當(dāng)今時代，大數(shù)據(jù)泛濫、數(shù)據(jù)挖掘工具種類繁多，玩弄圖表游戲已經(jīng)變得不能再容易，管理者需要火眼金睛，秒殺數(shù)據(jù)間的虛假關(guān)系！

　　舉個例子，隨機選取統(tǒng)計學(xué)上相關(guān)的兩組數(shù)據(jù)，Y軸表示數(shù)據(jù)。

　　截取Y軸，讓兩條線接近?？?，訂閱HBR增加了WidgetCo公司的收入。

　　是不是感覺被忽悠了呢？！警惕虛假相關(guān)，一起新技能get√

　　我們都知道“相關(guān)關(guān)系并不意味著因果關(guān)系”，但當(dāng)我們看到兩條線朝同樣的方向傾斜，柱狀圖中數(shù)值同時上升，或者數(shù)據(jù)點在散點圖上聚集在一起時，數(shù)據(jù)簡直在請求我們找出其中的邏輯，我們也甚至想要相信其中存在某種邏輯。

　　然而，統(tǒng)計學(xué)原則要求我們不能做這個邏輯跳躍。有些圖表利用視覺小把戲，企圖證明事物間存在密切相關(guān)性。哈佛法學(xué)院法學(xué)博士生、《虛假相關(guān)》(Spurious Correlations)一書作者泰勒.維根(Tyler Vigen)，在他的網(wǎng)站上展示了一些荒唐可笑的“相關(guān)性”例子，比如美國人造黃油的人均消耗量和緬因州離婚率。

　　1 荒謬性

　　泰勒維根制作網(wǎng)站就是為了從容量較大的數(shù)據(jù)組中，找到并描述出數(shù)據(jù)間荒謬的相關(guān)性。以下是三個例子：

　　2 嚴重性

　　我們能夠輕易發(fā)現(xiàn)并揭穿荒謬的例子，但當(dāng)管理者碰到人為設(shè)計卻看似合理的圖表該如何做呢？

　　以下是三類需要留意的把戲：

　　(1)蘋果和橘子 比較不同的變量

　　表示不同數(shù)值的兩條曲線可能相似，但實際上不應(yīng)放在一起比較。

　　當(dāng)兩個數(shù)值看似相關(guān)但實際上無關(guān)時，這種曲線圖展示方式極其有害。所以最好用不同的表格表示不同的數(shù)值。

　　(2)扭曲坐標(biāo)軸 調(diào)整數(shù)值范圍從而比較數(shù)據(jù)(圖表中K代表1000)

　　即使兩條Y 軸表示的數(shù)據(jù)類型相同，改變數(shù)值范圍也能改變曲線走勢，進而指示虛假相關(guān)性。

　　左圖中，表示RetailCo 公司每月收入的兩條Y 軸，數(shù)值范圍和變化比例都不同。去除第二條Y 軸后顯示了圖表是如何被扭曲的。

　　(3)如果-那么 暗示不存在的因果關(guān)系

　　將不相關(guān)的數(shù)據(jù)繪制在一張圖表中，讓它看起來像一個變量變化，會引發(fā)另一個變量發(fā)生變化。

　　我們可以根據(jù)左圖來做一個推斷——Pandora(Pandora 是美國最流行的提供在線音樂服務(wù)的軟件——譯者注)凈虧損越少，越多音樂作品受到版權(quán)保護——而實際上這只是巧合，并不存在這樣的因果關(guān)系。

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