Korrelation

Was bedeutet Korrelation?

Korrelation bezeichnet einen statistischen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen. Ändert sich eine Variable regelmäßig gemeinsam mit einer anderen – in gleicher oder gegengesetzter Richtung – dann spricht man von einer Korrelation. Wichtig: Eine Korrelation sagt nichts über Ursache und Wirkung aus, sondern nur, dass ein Zusammenhang besteht. Korrelationen helfen, Merkmale zu bewerten, aber stellen nicht notwendigerweise eine Kausalität dar.

Beispiel: Steigen mit der Anzahl an Weiterbildungen auch die Beförderungen einer Person? Dann könnte eine positive Korrelation vorliegen – ohne dass klar ist, ob das eine das andere verursacht.

Korrelation in der Datenanalyse und KI

In der explorativen Datenanalyse (EDA) dient die Korrelation dazu, erste Muster und Zusammenhänge in Datensätzen zu erkennen. Auch in der Feature Selection bei Machine- Learning-Modellen werden korrelierte Merkmale identifiziert.

Typische Einsatzbereiche in KI und Data Analytics:

• Identifikation relevanter Einflussfaktoren,
• Einschätzung von Zusammenhängen zwischen KPIs,
• Validierung von Hypothesen vor der Modellbildung und
• Optimierung von Dateneingaben für Regressionsmodelle.

Arten von Korrelation

Eine Korrelation kann in Richtung und Stärke variieren:

• Positive Korrelation: Wenn A steigt, steigt auch B (z. B. Budget und Werbereichweite)
• Negative Korrelation: Wenn A steigt, sinkt B (z. B. Preisnachlass und Gewinnmarge)
• Keine Korrelation: Die Variablen verändern sich unabhängig voneinander (z. B. Schuhgröße und Lieblingsfarbe)

Abgrenzung: Korrelation vs. Korrelationskoeffizient

Die Korrelation ist das generelle Konzept eines Zusammenhangs. Der Korrelationskoeffizient (z. B. Pearson) ist eine Zahl, die diesen Zusammenhang quantifiziert – meist auf einer Skala zwischen -1 und +1.

Korrelation = besteht ein Zusammenhang?

Korrelationskoeffizient = wie stark ist dieser Zusammenhang – und in welche Richtung?

Wichtige Hinweise zur Interpretation

• Korrelation zeigt keine Kausalität.
• Visuelle Prüfung (z. B. mit Streudiagrammen) ist wichtig.
• Korrelationen können durch eine gemeinsame Drittvariable erklärt werden, was zu Scheinkorrelationen führen kann.
• Scheinkorrelationen („spurious correlations“) sind häufig und entstehen meist zufällig.

Relevanz für Unternehmen

Korrelationen liefern wertvolle Hinweise für datenbasierte Entscheidungsprozesse, zum Beispiel:

• Welche Variablen hängen im Vertrieb oder Marketing eng zusammen?
• Gibt es Hinweise auf Zusammenhänge zwischen Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität?
• Wie entwickeln sich Umsatz und Kundenbindung in Relation?

Besonders in KI-Projekten sind Korrelationen ein erster Schritt, um relevante Features auszuwählen und die Modellgüte zu erhöhen.

Praxisbeispiel

Ein Analyse-Team untersucht in einem KI-Projekt, ob es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl an Kundeninteraktionen und der Kündigungswahrscheinlichkeit gibt. Die Korrelation ist negativ: Je weniger Kontaktpunkte, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden abspringen. Diese Erkenntnis wird genutzt, um das Retention-Modell entsprechend anzupassen und proaktiv Kundenkontakt zu steigern.

 

 

FAQ

Ist eine Korrelation immer sinnvoll zu untersuchen?

Ja – besonders in der explorativen Analyse. Hier helfen Korrelationen, erste Muster zu erkennen und Hypothesen für weitere Analysen oder Modellierungen abzuleiten.

Wie kann ich eine Korrelation berechnen?

Mit Statistiktools oder Programmen oder Programmiersprachen wie Python, Excel oder R. In der Regel wird ein Korrelationskoeffizient berechnet (z. B. Pearson).

Was tun, wenn zwei Merkmale stark korrelieren?

In Machine-Learning-Projekten kann das ein Zeichen für Redundanz sein. In solchen Fällen wird oft eine der Variablen ausgeschlossen oder aggregiert.

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