Корректная интерпретация корреляционных связей в аналитике данных важна по следующим причинам:

• Выявление закономерностей и зависимостей. 12 Корреляция может указывать на скрытые взаимосвязи между переменными, которые могут быть использованы для получения новых знаний о данных. 2
• Прогнозирование. 1 Анализ корреляции позволяет делать прогнозы на основе уже имеющихся данных, что помогает принимать более точные решения, основанные на данных, а также предсказывать возможные тенденции и события. 1
• Оптимизация процессов. 1 Например, анализ корреляции между различными маркетинговыми метриками позволяет оптимизировать рекламные бюджеты, выявлять успешные стратегии продвижения товаров и услуг, а также прогнозировать потенциальный спрос на рынке. 1
• Интерпретация моделей. 2 Анализ корреляции между признаками и целевой переменной помогает понять, как модель работает и какие факторы влияют на её прогнозы. 2

При этом важно помнить, что корреляция не означает причинно-следственную связь. 24