상관관계(Correlation)는 두 변수 간의 연관성을 나타내는 통계적 개념. 이는 두 변수 사이의 관계를 측정하는 방법으로, 한 변수가 변할 때, 다른 변수가 어떻게 변하는지를 나타냄.

인과관계(Caustion)는 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 직접적인(확실한) 영향을 미치는 관계

상관관계는 결과에 원인이 될 수도 있고 아닐수도 있다. 반면, 인과관계는 필연적으로 결과에 영향을 준다. 확률성을 따지는 데이터 분석에서 자주 언급되는 상관관계는 가능성의 여지를 준다. 이를 통해 여러 가설을 만들고 실험할 수 있다. 어쩌면 말장난일 수 있겠다. '그럴수도 있고, 아닐수도 있음. 하지만 그럴 가능성이 조금 있네?' 쯤으로 생각하지 않을까? 확률이란게 재밌으면서 얄밉다.

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추천 시스템을 좋아한다. 처음 연관 검색으로 비슷한 정보를 제공하는게 신기하고 좋았다.

그리고, 내가 좋아하는게 무엇인지 알고 싶었던 같기도 하다. 여전히 생각하는 것은. 다량의 데이터 속에서 일정한 패턴과 정보를 발견할 수 있지 않을까 한다. 사주나 mbti 심리 테스트 등이 꾸준히 인기 있는 이유는 나는 어떤 사람인가를 알고 싶고, 내 주변 사람들은 어떤 인물일까 궁금하기 때문 아닐까.

논리적으로 글 쓰기 위해 만들었다. 관심이나 잡다한 취미를 적는 용도. 앞으로의 목표를 다짐하기에 꽤 좋을 듯 싶다.

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