Kausalanalyse einsetzen: Warum wir uns intensiver mit Ursache, Wirkung und Korrelation beschäftigen sollten

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Die Ursachenanalyse in der Datenwissenschaft geht über oberflächliche Korrelationen hinaus, indem sie in den Bereich der Ursache-Wirkungs-Beziehungen vordringt. Dieser Ansatz bietet ein tieferes Verständnis der zugrundeliegenden Mechanismen, die Anomalien verursachen, und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, Modelle zu verfeinern und wirksame Richtlinien zu formulieren. Die Kausalanalyse befasst sich mit dem komplizierten Geflecht der Ursachen und ermöglicht es Unternehmen, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, Rohdaten in strategische Informationen umzuwandeln und die Richtung ihrer Strategien zu bestimmen.

Ursache, Wirkung, Korrelation – man kann leicht das eine mit dem anderen verwechseln und eine falsche Entscheidung treffen.

Zum Beispiel kaufen die Leute mehr Eis, wenn der Verkauf von Sonnencreme und Sonnenschirmen steigt – eine taktische Geschäftsentscheidung könnte also darin bestehen, den Verkauf von Sonnenschirmen zu steigern.

Oder Sie setzen Ihre Energie darauf, den Verkauf von Eiscreme zu steigern, was vielleicht ein billigerer Schachzug ist, der den Verkauf der teureren Sonnenschirme ankurbeln wird.

Dabei übersehen Sie aber, dass es die warmen Sommertage sind, die den Umsatz ankurbeln.

Ein einfaches Beispiel vielleicht, aber es bringt auf den Punkt, warum die Erkennung von Anomalien eine äußerst präzise Aufgabe sein muss.

Anomalien und ungewöhnliche Muster treten in der komplexen Landschaft der Datenanalyse häufig auf, was Zweifel an unserer Fähigkeit aufkommen lässt, Trends genau vorherzusagen.

An dieser Stelle kommt das Konzept der Kausalanalyse zum Tragen, ein leistungsstarker Ansatz, der herkömmliche Methoden umgeht und einen noch tieferen Einblick in die komplexe Kette von Ursachen und Wirkungen in den Daten ermöglicht.

Datenwissenschaftler arbeiten daran, die den Anomalien zugrunde liegenden Ursachen zu ermitteln, um weit mehr als nur Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen zu finden.

Probleme bei konventionellen Ansätzen zur Erkennung von Anomalien

Statistische Methoden, die Korrelationen innerhalb von Daten identifizieren, werden seit langem zur Erkennung von Anomalien eingesetzt. Obwohl diese Methoden ihre Stärken haben, können sie oft nicht das komplizierte Muster von Ursachen und Wirkungen aufdecken, das diesen Anomalien zugrunde liegt.

Herkömmliche Verfahren wie die Z-Score-Analyse und das Clustering können Anomalien auf der Grundlage statistischer Abweichungen gut erkennen.

Sie können jedoch die zugrunde liegenden kausalen Faktoren nicht aufdecken. Diese Methoden zeigen zwar effizient Anomalien auf, müssen aber das “Warum” dahinter erklären, da sie sonst eine fundierte Entscheidungsfindung behindern.

Wie wir gesehen haben, könnte ein plötzlicher Anstieg der Verkäufe von Sonnenschirmen zu einem Anstieg des Kaufs von Speiseeis im Einzelhandel führen.

Da beides mit warmem Sommerwetter zusammenhängt, könnte ein traditioneller Ansatz zwar den Trend erkennen, aber keinen Grund dafür liefern. Dies kann zu falschen Annahmen und Schlussfolgerungen führen, die nur auf Korrelationen beruhen.

Ein ähnlicher Fall ist im Energiesektor zu beobachten, wo die Zunahme der Solaranlagen mit einem Anstieg des Verkaufs von Speiseeis zusammenfällt.

Diese Korrelation kann zwar festgestellt werden, aber die eigentliche Ursache wurde mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen und hinterließ eine erhebliche Interpretationslücke.

Dies behindert eine genaue Entscheidungsfindung, da die genaue Ursache für diese Schlussfolgerung nicht ermittelt werden kann.

Was ist Kausalanalyse?

Die Kausalanalyse in der Datenwissenschaft deckt Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen auf. Im Gegensatz zur einfachen Korrelation, bei der statistische Zusammenhänge festgestellt werden, geht die Kausalanalyse der Frage nach, wie sich Veränderungen bei einer Variablen auf eine andere auswirken.

Sie liefert Beweise für die zugrunde liegenden Mechanismen und Faktoren, die diese Veränderungen bewirken. Sie ist von entscheidender Bedeutung, da sie verwertbare Erkenntnisse liefert und über die bloße Ebene der Verbindungen hinausgeht, um zu erklären, was passiert.

Wie funktioniert die Kausalanalyse?

Bei der Kausalanalyse werden systematisch die Verbindungen zwischen Variablen untersucht, um festzustellen, ob Veränderungen bei einer Variablen Veränderungen bei einer anderen auslösen.

Im Gegensatz zur einfachen Korrelation geht sie tiefer in die Ursachenforschung, indem sie eine zeitliche Abfolge festlegt und Störfaktoren berücksichtigt.

Denn Korrelation führt nicht zu Kausalität – eine starke statistische Korrelation zwischen zwei Variablen bedeutet nicht zwangsläufig, dass Veränderungen bei einer der Variablen Veränderungen bei der anderen verursachen.

Diese Einschränkung wird in der Kausalanalyse berücksichtigt, mit der versucht wird, einen kausalen Zusammenhang zu ermitteln. Sie umfasst randomisierte kontrollierte Studien (RCTs), natürliche Experimente und statistische Techniken wie die Instrumentalvariablenanalyse.

Die Kausalanalyse berücksichtigt Faktoren wie die zeitliche Abfolge von Ursache und Wirkung, einen wahrscheinlichen Mechanismus, wie die Ursache zur Wirkung führen könnte, und das Fehlen alternativer Erklärungen.

Damit sollen insbesondere widersprüchliche Variablen ausgeschlossen werden, die eine irreführende Korrelation verursachen. Die Kausalanalyse bietet eine solide Grundlage, um zu ermitteln, warum bestimmte Ergebnisse beobachtet werden, indem diese Elemente untersucht werden.

Die Bedeutung der Kausalanalyse beruht auf ihrer Fähigkeit, die eigentlichen Ursachen und nicht nur oberflächliche Zusammenhänge zu erkennen.

Sie liefert wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung von Entscheidungen, die Formulierung von Strategien und die Verfeinerung von Modellen in verschiedenen Bereichen.

Dieser methodische Ansatz ermöglicht es Organisationen und Forschern, fundierte Entscheidungen zu treffen und Modelle zu optimieren, um ihr Verständnis komplexer Beziehungen zwischen Ursachen und Wirkungen zu verbessern.

Welchen Nutzen hat die Kausalanalyse für Unternehmen?

Die Kausalanalyse bringt den Unternehmen folgende Vorteile:

Bessere Entscheidungsfindung

Die Kausalanalyse bietet Einblick in Unternehmensentscheidungen, indem sie die Grundursachen definiert und eine gezielte Strategie für die erwarteten Ergebnisse vorgibt.

Effektive Nutzung von Ressourcen

Unternehmen können ihre Ressourcennutzung optimieren, indem sie wirkungsvolle Faktoren finden, die verhindern, dass sie Ressourcen nur aufgrund von Korrelationen verschwenden.

Genaue und robuste Modelle

Die Kausalanalyse verbessert das maschinelle Lernen und die Vorhersagemodellierung, indem sie deren Genauigkeit und Robustheit verfeinert.

Sie kann die Auswahl von Merkmalen verbessern, indem sie Variablen identifiziert, die in kausalem Zusammenhang mit den Ergebnissen stehen, wodurch auch Daten- oder Modellverzerrungen aufgedeckt werden können, die die Effektivität von Prognosen beeinträchtigen.

Politische Entwicklung

Die Kausalanalyse spielt eine entscheidende Rolle bei der Politikentwicklung und der strategischen Planung.

Regierungen und Organisationen können politische Maßnahmen formulieren, wenn sie die kausalen Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren genau verstehen. Dies führt zu wirksameren und gezielteren Maßnahmen.

Ansätze zum Kausalverständnis

Verschiedene Techniken helfen, die kausalen Beziehungen zwischen den Variablen in verschiedenen Szenarien zu verstehen. Einige dieser Techniken werden im Folgenden vorgestellt:

Gerichtetes azyklisches Diagramm (DAG)

Gerichtet azyklische Graphen (DAGs) stellen komplexe kausale Beziehungen visuell dar, indem sie Variablen als Knoten darstellen, die durch gerichtete Kanten verbunden sind.

Ein tiefes kausales Verständnis wird durch Eingriffe innerhalb der DAGs entwickelt, die eine Kontrolle der Variablenveränderungen beinhalten, um Veränderungen zu erkennen.

Zu den praktischen Anwendungen gehört die Erkennung von Anomalien. DAGs decken verborgene Ursachen von Anomalien in der Fertigung auf, z. B. durch die Identifizierung unverständlicher Variablen, die zu Unregelmäßigkeiten führen.

Randomisierte kontrollierte Studien (RCTs)

Bei dieser Technik werden Versuchspersonen verschiedenen Gruppen zugewiesen, und die Forscher können deren Auswirkungen auf eine bestimmte Variable abschätzen.

RCTs stellen kausale Zusammenhänge in kontrollierten Experimenten her, indem sie mögliche Störfaktoren kontrollieren.

Regressionsanalyse

Mithilfe eines Regressionsmodells, das die Auswirkungen anderer Variablen berücksichtigt, lässt sich die Wirkung einer Variablen auf ein Ergebnis messen.

Mit diesem Ansatz lässt sich deutlicher erkennen, wie sich eine Variable auf das Ergebnis auswirkt, da wir zusätzliche Faktoren berücksichtigen.

Aus diesem Grund können wir mit Hilfe der Regressionsanalyse die Beziehung zwischen Variablen in verschiedenen Datensätzen und ihre Verbindungen zu Ursachen und Auswirkungen verstehen.

Herausforderungen und ethische Erwägungen

  • Das Potenzial der Kausalanalyse liegt auf der Hand, aber sie birgt auch einige praktische Probleme. Beispielsweise ist es für die Durchführung der Kausalanalyse unerlässlich, sich auf die Datenqualität, die Auswahl der Methodik und die technischen Ressourcen zu konzentrieren.
  • Auch die Interpretation der Ergebnisse der Kausalanalyse ist eine Herausforderung. Daher ist eine effektive Kommunikation mit verschiedenen Interessengruppen erforderlich, um komplexe kausale Beziehungen in konkrete Strategien zu übersetzen.
  • Bei der Anwendung der Kausalanalyse sind auch ethische Überlegungen von Bedeutung. Um ein überspitztes Beispiel zu verwenden: Wenn man feststellt, dass heißes Wetter den Verkauf von Eiscreme steigert, denkt man nicht darüber nach, wie man den Klimawandel beschleunigen kann.

Die Quintessenz

Die Kausalanalyse geht über Anomalien hinaus und liefert Hinweise auf die eigentliche Ursache, weshalb präzise Entscheidungen getroffen werden.

Sie geht über die Korrelation hinaus, indem sie Methoden wie DAG und RCTs zur Bestimmung der Kausalität einsetzt und es den Unternehmen ermöglicht, die besten Ressourcen, robuste Modelle und fundierte Strategien einzusetzen.

Es bedarf einer sorgfältigen Planung im Hinblick auf ethische Überlegungen und Herausforderungen bei der Umsetzung. Die Kausalanalyse ist von entscheidender Bedeutung für die effektive Umwandlung von Daten in Erkenntnisse und Orientierungsstrategien.

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Assad Abbas

Dr. Assad Abbas hat an der North Dakota State University (NDSU), USA, promoviert. Er arbeitet als Assistenzprofessor an der Fakultät für Informatik der COMSATS-Universität Islamabad (CUI), Islamabad Campus, Pakistan. Dr. Abbas ist seit 2004 mit COMSATS verbunden. Seine Forschungsinteressen sind hauptsächlich, Smart Health, Big Data Analytics, Empfehlungssysteme, Patentanalyse und Analyse sozialer Netzwerke. Seine Forschungsergebnisse wurden in mehreren renommierten Fachzeitschriften veröffentlicht, darunter IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Systems Journal, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE IT...