Causale analyses gebruiken: Waarom we dieper moeten ingaan op oorzaak, gevolg en correlatie

IN HET KORT

Causale analyse binnen data science gaat verder dan correlaties op oppervlakteniveau en gaat dieper in op oorzaak-en-gevolgrelaties. Deze benadering biedt een diepgaander begrip van de onderliggende mechanismen die afwijkingen veroorzaken, waardoor organisaties weloverwogen beslissingen kunnen nemen, de toewijzing van middelen kunnen optimaliseren, modellen kunnen verfijnen en effectief beleid kunnen formuleren. Door het ingewikkelde web van oorzakelijke verbanden aan te pakken, stelt causaalanalyse bedrijven in staat om bruikbare inzichten te ontsluiten, ruwe gegevens om te zetten in strategische intelligentie en het traject van hun strategieën te sturen.

Oorzaak, gevolg, correlatie – het is gemakkelijk om het een met het ander te verwarren en een verkeerde beslissing te nemen.

Mensen kopen bijvoorbeeld meer ijs als de verkoop van zonnecrème en parasols stijgt – dus een tactische commerciële beslissing kan zijn om te proberen de verkoop van parasols te stimuleren.

Of je steekt je energie juist in het stimuleren van de verkoop van ijs, misschien een goedkopere zet die zal leiden tot de verkoop van de duurdere parasols.

En dat terwijl het de warme zomerdagen zijn die de verkoop stimuleren.

Een eenvoudig voorbeeld misschien, maar het raakt de kern van de reden waarom het opsporen van anomalieën een uiterst nauwkeurige oefening moet zijn.

Anomalieën en ongebruikelijke patronen duiken vaak op in het complexe landschap van gegevensanalyse, wat vragen oproept over ons vermogen om trends nauwkeurig te voorspellen.

Dit is waar het concept van een causale analyse van toepassing komt, Het is een krachtige aanpak die conventionele methoden omzeilt en een nog dieper inzicht geeft in de complexe keten van oorzaken en gevolgen in de gegevens.

Gegevenswetenschappers werken aan het identificeren van de onderliggende oorzaken van deze afwijkingen om veel meer te vinden dan alleen correlaties van verschillende variabelen.

Problemen in conventionele benaderingen voor het detecteren van anomalieën

Statistische methoden die correlaties binnen gegevens identificeren worden al lang gebruikt om afwijkingen te detecteren. Hoewel deze methoden hun sterke punten hebben, kunnen ze vaak niet het ingewikkelde patroon van oorzaken en gevolgen onthullen dat aan deze anomalieën ten grondslag ligt.

Traditionele technieken zoals Z-score analyse en clustering identificeren afwijkingen op basis van statistische afwijkingen goed.

Ze kunnen echter geen onderliggende oorzakelijke factoren blootleggen. Hoewel deze methoden anomalieën efficiënt signaleren, moeten ze het ‘waarom’ erachter verklaren; anders staan deze tekortkomingen geïnformeerde besluitvorming in de weg.

Zoals we zagen, kan een plotselinge toename in de verkoop van parasols leiden tot een toename in de verkoop van ijs.

Aan de andere kant, gezien het feit dat beide gerelateerd zijn aan warm zomerweer, kan een traditionele aanpak de trend wel signaleren, maar geen reden geven. Dit kan leiden tot onjuiste aannames en conclusies die alleen gebaseerd zijn op correlatie.

Een soortgelijk geval kan worden waargenomen in de energiesector, waar stijgingen in zonne-installaties samenvielen met een stijging in de verkoop van ijs. Deze correlatie kan worden gedetecteerd, maar de echte oorzaak kan door conventionele methoden over het hoofd zijn gezien en een aanzienlijke leemte in de interpretatie hebben achtergelaten.

Het belemmert dus nauwkeurige besluitvorming doordat de precieze oorzaak van deze gevolgtrekking niet kan worden vastgesteld.

Wat is een causale analyse?

Causale analyse in data science ontdekt oorzaak-en-gevolgrelaties tussen variabelen. Een causale analyse kijkt dieper naar hoe veranderingen in de ene variabele een andere beïnvloeden, in tegenstelling tot eenvoudige correlatie, waarbij statistische verbanden worden gevonden.

Het levert bewijs van de onderliggende mechanismen en factoren die deze veranderingen aandrijven. Het is van vitaal belang omdat het bruikbare inzichten onthult en verder gaat dan alleen verbindingsniveaus om te verklaren wat er gebeurt.

Hoe werkt een causale analyse?

Causale analyses onderzoeken systematisch de verbanden tussen variabelen om vast te stellen of veranderingen in de ene variabele veranderingen in een andere veroorzaken.

In tegenstelling tot eenvoudige correlatie wordt er dieper ingegaan op causaliteit door een tijdsvolgorde vast te stellen en verwarrende factoren aan te pakken.

Want correlatie leidt niet tot oorzakelijk verband – een sterke statistische correlatie tussen twee variabelen betekent niet noodzakelijk dat veranderingen in een van de variabelen veranderingen in de andere veroorzaken.

Deze beperking wordt aangepakt in de causale analyse, die een causaal verband probeert aan te tonen. Hierbij worden gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken (RCT’s), natuurlijke experimenten en statistische technieken zoals een instrumentele variabele analyse gebruikt.

De causale analyse houdt rekening met factoren zoals de tijdsvolgorde van de oorzaak voor het effect, een waarschijnlijk mechanisme van hoe de oorzaak tot het effect kan leiden en de afwezigheid van alternatieve verklaringen.

Dit is met name gericht op het elimineren van tegenstrijdige variabelen die een misleidende correlatie veroorzaken. De causale analyse geeft een solide basis om te bepalen waarom specifieke resultaten worden waargenomen door deze elementen te onderzoeken.

Het belang van een causale analyse is gebaseerd op het vermogen om de onderliggende oorzaken te detecteren, niet alleen oppervlakkige verbanden.

Het biedt cruciale inzichten voor het ontwikkelen van beslissingen, het formuleren van beleid en het verfijnen van modellen in verschillende sectoren.

Deze methodologische aanpak stelt organisaties en onderzoekers in staat om weloverwogen beslissingen te nemen en modellen te optimaliseren om hun begrip van complexe relaties tussen oorzaken en gevolgen te vergroten.

Wat zijn de voordelen van een causale analyse voor bedrijven?

Een causale analyse biedt bedrijven op de volgende manieren voordelen:

  • Betere besluitvorming

Dit soort analyse geeft inzicht in bedrijfskeuzes door de hoofdoorzaken te definiëren en een gerichte strategie te geven voor verwachte resultaten.

  • Effectief gebruik van middelen

Bedrijven kunnen hun gebruik van middelen optimaliseren door invloedrijke factoren te vinden die voorkomen dat ze middelen verspillen louter op basis van correlatie.

  • Nauwkeurige en robuuste modellen

Causale analyse verbetert machine learning en voorspellende modellen en verfijnt hun nauwkeurigheid en robuustheid. Het kan de selectie van kenmerken verbeteren door variabelen te identificeren die causaal gerelateerd zijn aan uitkomsten. Dit kan op zijn beurt ook gegevens- of modelvertekeningen onthullen die de effectiviteit van voorspellingen beïnvloeden.

  • Beleidsontwikkeling

Causale analyse speelt een cruciale rol bij beleidsontwikkeling en strategische planning. Overheden en organisaties kunnen beleid formuleren dankzij een grondig begrip van de causale relatie tussen verschillende factoren. Dit leidt tot effectievere en gerichtere interventies.

Benaderingen voor causaal begrip

Verschillende technieken helpen om de causale relaties tussen de variabelen in verschillende scenario’s te begrijpen. Hieronder worden enkele van deze technieken uitgelicht:

Directe Acyclische Grafiek (DAG)

Directed Acyclic Graphs (DAG’s) brengen complexe causale relaties visueel naar voren door variabelen voor te stellen als knooppunten die verbonden zijn door gerichte randen.

Diep causaal begrip wordt ontwikkeld door interventies binnen de DAG’s waarbij variabelen worden gewijzigd om veranderingen te detecteren.

Praktische toepassingen zijn onder andere het opsporen van anomalieën. DAG’s leggen verborgen oorzaken van afwijkingen in de productie bloot, bijvoorbeeld door onbegrijpelijke variabelen te identificeren die tot onregelmatigheden leiden.

  • Gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken (RCT’s)

Deze techniek wijst proefpersonen toe aan verschillende groepen. Vervolgens stelt het onderzoekers in staat om hun effecten op een bepaalde variabele te schatten. RCT’s leggen causale verbanden in gecontroleerde experimenten door te controleren op potentiële confounders.

  • Regressieanalyse

Met behulp van een regressiemodel, dat rekening houdt met de effecten van andere variabelen, is het mogelijk om het effect van één variabele op een uitkomst te meten.

Met deze aanpak kunnen we duidelijker zien hoe een variabele de uitkomst beïnvloedt, omdat we rekening houden met extra factoren. Daarom kunnen we door middel van regressieanalyse de relatie tussen variabelen in verschillende datasets begrijpen met hun verband met oorzaken en gevolgen.

Uitdagingen en ethische overwegingen

  • Het potentieel van de causale analyse is duidelijk, maar er zijn bepaalde praktische problemen. Het is bijvoorbeeld essentieel om aandacht te besteden aan gegevenskwaliteit, methodologieselectie en technische middelen om een causale analyse te implementeren.
  • Het is ook een uitdaging om causale analyseresultaten te interpreteren. Daarom is effectieve communicatie met verschillende belanghebbenden nodig om complexe causale verbanden te vertalen naar concrete strategieën.
  • Bij het toepassen van een causale analyse zijn ook ethische overwegingen belangrijk. Om een hyperbolisch voorbeeld te gebruiken: als je je realiseert dat warm weer de verkoop van ijs verhoogt, ga je geen manieren bedenken om de klimaatverandering te versnellen.

Conclusie

De causale analyse gaat verder dan afwijkingen en geeft aanwijzingen over de hoofdoorzaak, waardoor nauwkeurige beslissingen worden genomen.

Het overstijgt de correlatie door het gebruik van methoden zoals DAG en RCT’s om oorzakelijk verband vast te stellen. Het stelt bedrijven in staat om de beste middelen, robuuste modellen en een goed geïnformeerd beleid te gebruiken.

Zorgvuldige planning is vereist in termen van ethische overwegingen en uitdagingen bij de implementatie. Causale analyse is cruciaal voor het effectief omzetten van gegevens in intelligentie en sturingsstrategieën.

Gerelateerde begrippen

Assad Abbas

Dr. Assad Abbas voltooide zijn Ph.D. aan de North Dakota State University (NDSU), Verenigde Staten. Hij werkt als Tenured Associate Professor aan de faculteit Computerwetenschappen van de COMSATS University Islamabad (CUI), Islamabad Campus, Pakistan. Dr. Abbas is sinds 2004 verbonden aan COMSATS. Zijn onderzoeksinteresses zijn voornamelijk, maar niet beperkt tot, Smart Health, Big Data Analytics, Recommendation Systems, Patent Analysis en Social Network Analysis. Zijn onderzoek is verschenen in verschillende prestigieuze tijdschriften, zoals 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…