Korrelation
Korrelation beschreibt die statistische Beziehung zwischen Variablen und quantifiziert Richtung und Stärke der Assoziation. Sie ist ein grundlegendes Analysewerkzeug für Explorative Datenanalyse und Feature-Auswahl.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Falschinterpretation führt zu inadäquaten Entscheidungen.
- Übermäßiges Vertrauen in Korrelation statt weiterer Validierung.
- Automatisierte Alerts basierend auf Korrelation können Fehlalarme erzeugen.
- Überprüfe Verteilungen und verwende nichtparametrische Maße bei Bedarf.
- Segmentiere Daten, um heterogene Subgruppen zu erkennen.
- Kombiniere visuelle Inspektion mit statistischen Tests.
I/O & Ressourcen
- Tabellarische Mess- oder Transaktionsdaten
- Zeitstempel und Kontextinformationen
- Meta-Informationen zu Skalen und Einheiten
- Korrelationsmatrix (csv, json)
- Visualisierungen (Heatmap, Scatterplots)
- Interpretations- und Validierungsbericht
Beschreibung
Korrelation beschreibt die statistische Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen und quantifiziert Richtung und Stärke dieser Beziehung. Sie dient der explorativen Analyse, Hypothesenbildung und Feature-Auswahl, ersetzt aber keine Kausalitätsprüfung und erfordert Berücksichtigung von Stichprobengröße, Ausreißern und nichtlinearen Effekten. Verschiedene Maße (z. B. Pearson, Spearman) sowie Visualisierungen unterstützen Interpretation und Kommunikation.
✔Vorteile
- Schnelle Identifikation potenzieller Zusammenhänge in großen Datensätzen.
- Unterstützt Feature-Auswahl und Reduktion redundanter Variablen.
- Einfach zu visualisieren und zu kommunizieren (Matrizen, Heatmaps).
✖Limitationen
- Korrelation kann nicht zwischen Ursache und Wirkung unterscheiden.
- Lineare Maße übersehen nichtlineare Beziehungen.
- Anfällig für Ausreißer und verzerrte Stichproben.
Trade-offs
Metriken
- Durchschnittliche absolute Korrelation
Mittlerer Betrag der paarweisen Korrelationen als Maß für Gesamtabhängigkeit.
- Anteil signifikanter Korrelationen
Prozentsatz der Korrelationen, die statistisch signifikant sind.
- Multikollinearitätsindex (VIF)
Maß zur Bewertung der Redundanz zwischen Prädiktoren.
Beispiele & Implementierungen
Pearson-Korrelation in BI-Report
Business-Intelligence-Team nutzt Pearson-Korrelation zur Darstellung linearer Beziehungen zwischen Umsatz und Marketingausgaben.
Spearman für Rangordnungsdaten
Bei nichtlinearen, ordinalen Metriken wird Spearman-Korrelation zur robusteren Analyse verwendet.
Korrelationsmatrix zur Feature-Auswahl
Data-Science-Projekt identifiziert durch eine Korrelationsmatrix redundante Features vor Modelltraining.
Implementierungsschritte
Datenbereinigung, Normalisierung und Umgang mit Ausreißern definieren.
Geeignete Korrelationsmaße auswählen (Pearson, Spearman, Kendall).
Paarweise Korrelationen berechnen, Matrix erstellen und visualisieren.
Ergebnisse validieren, Kontexteinflüsse prüfen und dokumentieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Fehlende Standardisierung von Metriken erschwert Vergleichbarkeit.
- Keine automatisierten Validierungsroutinen für Korrelationsergebnisse.
- Unzureichende Dokumentation von Datenherkunft und Transformationsschritten.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Plattformteam deaktiviert Alerts basierend auf einfacher Korrelation und übersieht kausale Ursachen.
- Feature-Engineering entfernt prädiktive Variablen, weil sie mit anderen korrelieren, ohne Modelltests.
- Reports behaupten „Korrelation = Ursache“ in Management-Dashboards.
Typische Fallen
- Scheinkorrelationen durch Saisonalität oder gemeinsame Treiber übersehen.
- Nichtbeachtung unterschiedlicher Zeitskalen bei Zeitreihen.
- Konfundierende Variablen nicht kontrollieren.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vertrauenswürdigkeit abhängig von Datenqualität.
- • Begrenzte Aussagekraft bei kleinen Stichproben.
- • Nicht alle Zusammenhänge sind linear oder stationär.