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기술 통계 및 분석에 대해 조금 이야기했습니다. 고려해야 할 또 다른 아이디어는 상관 관계입니다. 많은 기업들이 당신이 살 제품의 유형을 추측하기 위해 그것을 사용합니다. 또한 친구 및 지인과 연결하는 데 사용합니다. Netflix와 같은 서비스를 사용해 본 적이 있다면 웹사이트에서 사용자가 좋아할 영화를 얼마나 잘 추측할 수 있는지에 놀랄 것입니다 Amazon은 수년 동안 다양한 제품을 추천하기 위해 상관 관계를 사용해 왔습니다. 상관 관계는 일련의 통계적 관계입니다. 두 가지가 관련되어 있는 정도를 측정합니다. 일반적으로 1과 0 사이에서 측정됩니다. 하나의 상관 관계가 있으면 두 가지가 강하게 상관 관계가 있습니다. 상관관계가 0이면 두 항목은 관계가 없습니다. 1은 양수 또는 음수로 표현할 수 있습니다. 음수는 일반적으로 역상관 또는 반상관입니다. 양의 상관관계는 키와 몸무게와 같은 것일 수 있습니다. 키가 클수록 체중이 더 많이 나갈 가능성이 높습니다. 키가 올라갈수록 몸무게도 올라갑니다. 훨씬 더 직접적인 예가 있습니다. 외부 온도가 높을수록 사람들이 아이스크림을 살 가능성이 높아집니다. 기온이 오르면 아이스크림 판매량이 늘어난다. 음의 상관관계는 자동차와 휘발유와 같은 것일 수 있습니다. 차가 무거울수록 갤런당 주행거리는 더 적어질 것입니다. 차의 무게가 올라갈수록 연비는 줄어듭니다. 반비례 관계가 있습니다. 당신이 주자라면 오르막길을 올라갈 때 느리게 달리는 것을 알아차릴 수 있습니다. 또한 음의 상관 관계입니다. 경사가 높을수록 더 느리게 달립니다. 경사가 올라가면 속도가 느려집니다. 양의 상관 관계와 음의 상관 관계는 두 가지 사이의 관계를 볼 수 있는 좋은 방법입니다. 역 상관 관계는 나쁘지 않습니다. 관계를 알아내는 또 다른 방법일 뿐입니다. 데이터 과학 팀은 데이터에서 상관 관계를 찾습니다. 모든 관계를 미세 조정하려고 노력할 것입니다. 다행스럽게도 소프트웨어 도구는 상관 관계 계산…

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