Почему важно отличать корреляцию от каузальности в аналитике данных?

Отличать корреляцию от каузальности в аналитике данных важно, потому что корреляция не означает каузальность. skillbox.ru

Корреляция — это статистическая взаимосвязь между переменными, которая выражается конкретным числовым показателем. skillbox.ru Например, между ростом человека и его весом обычно наблюдается положительная линейная корреляция: чем выше человек, тем, как правило, больше его вес. skillbox.ru

Каузальность — это причинно-следственная связь, когда изменение одного явления непосредственно влияет на изменение другого. skillbox.ru В отличие от корреляционного анализа, который лишь выявляет взаимосвязь, каузальный анализ стремится установить направление влияния: что является причиной, а что — следствием. sky.pro

Например, продажи мороженого и количество утоплений растут одновременно летом. sky.pro Эти переменные коррелируют, но не являются причинно связанными — обе зависят от третьего фактора (тёплой погоды). sky.pro

Понимание разницы между корреляцией и причинностью позволяет избежать ложных выводов. sky.pro