Profundizando en causa y efecto

Causa, efecto, correlación: es fácil confundirse y tomar malas decisiones.

Por ejemplo, cuando aumentan las ventas de protector solar y sombrillas, la gente compra más helado, por lo que una decisión comercial táctica podría ser intentar aumentar las ventas de sombrillas.

O se enfoca en aumentar las ventas de helados, y tal vez un movimiento más barato genere ventas de sombrillas más caras.

Durante todo este tiempo, la gente ha pasado por alto el hecho de que son los meses más cálidos del verano los que aumentan las ventas.

Tal vez sea un ejemplo simple, pero llega al corazón de por qué la búsqueda de anomalías debe ser un ejercicio extremadamente preciso.

En entornos de análisis de datos complejos, a menudo surgen anomalías y patrones inusuales, lo que plantea preocupaciones sobre nuestra capacidad para predecir tendencias con precisión.

Aquí es donde se aplica el concepto de análisis causal, un método poderoso para eludir los métodos tradicionales y obtener una comprensión más profunda de las cadenas causales complejas en los datos.

Los científicos de datos trabajan para determinar la causa raíz de estas anomalías para descubrir más que solo correlaciones entre diferentes variables.

Problemas en los métodos tradicionales de detección de anomalías

Los métodos estadísticos que identifican las correlaciones dentro de los datos se han utilizado durante mucho tiempo para detectar anomalías. A pesar de sus ventajas, estos métodos a menudo no logran revelar los complejos patrones de causalidad que subyacen a estas anomalías.

Las técnicas tradicionales, como el análisis de puntuación Z y la agrupación, son buenas para identificar anomalías basadas en sesgos estadísticos.

Sin embargo, no pudieron revelar los factores causales subyacentes. Si bien estos métodos pueden señalar anomalías de manera efectiva, deben explicar el «por qué» detrás de ellas; de lo contrario, las fallas impiden la toma de decisiones informadas.

Como hemos visto, un aumento repentino en las ventas de sombrillas puede conducir a mayores compras de helados en la escena minorista.

Por otro lado, dado que ambos están asociados con un clima de verano más cálido, los métodos convencionales pueden detectar tendencias pero no proporcionan ninguna causa. Esto puede conducir a suposiciones e inferencias erróneas basadas únicamente en correlaciones.

Una situación similar se observa en el sector energético, donde un aumento de las instalaciones solares coincide con un aumento de las ventas de helados. Esta correlación se puede detectar, pero los métodos tradicionales pueden pasar por alto la causa real y dejar un gran vacío en la interpretación.

Por lo tanto, no puede determinar la razón exacta de esta inferencia, lo que impide una toma de decisiones precisa.

¿Qué es el análisis causal?

El análisis causal en ciencia de datos encuentra relaciones causales entre variables. El análisis causal analiza más profundamente cómo un cambio en una variable afecta a otra, a diferencia de las correlaciones simples que buscan vínculos estadísticos.

Proporciona evidencia de los mecanismos y factores subyacentes que impulsan estos cambios. Es fundamental porque revela información práctica y va más allá del mero nivel de conexión para explicar lo que está pasando.

¿Cómo se realiza el análisis causal?

El análisis causal explora sistemáticamente las conexiones entre las variables para determinar si los cambios en una variable provocan cambios en otra variable.

Profundiza más en la causalidad mediante la construcción de series de tiempo y la consideración de factores de confusión que la simple correlación.

Porque la correlación no conduce a la causalidad: una fuerte correlación estadística entre dos variables no significa necesariamente que un cambio en una provoque un cambio en la otra.

Esta limitación se aborda en el análisis causal, que intenta identificar las relaciones causales. Implica técnicas estadísticas como ensayos controlados aleatorios (ECA), experimentos naturales y análisis de variables instrumentales.

El análisis causal considera factores como el orden cronológico en el que las causas precedieron a los efectos, los posibles mecanismos de cómo las causas conducen a los efectos y la ausencia de otras explicaciones.

En particular, esto tiene como objetivo eliminar las variables en conflicto que conducen a correlaciones engañosas. El análisis causal proporciona una base sólida para determinar por qué se observa un resultado particular al examinar estos elementos.

La importancia del análisis causal radica en su capacidad para descubrir las causas fundamentales, no solo las conexiones superficiales.

Proporciona información importante para la toma de decisiones, el desarrollo de políticas y el refinamiento de modelos en diferentes sectores.

Este enfoque permite que las organizaciones y los investigadores tomen decisiones informadas y optimicen los modelos para mejorar la comprensión de las complejas relaciones entre causa y efecto.

¿Cómo puede beneficiar a las empresas el análisis causal?

El análisis causal beneficia a las empresas de las siguientes maneras:

El análisis causal proporciona información sobre las opciones comerciales al definir las causas fundamentales y proporcionar estrategias específicas para los resultados deseados.

• uso eficiente de los recursos

Las empresas pueden optimizar el uso de los recursos buscando factores influyentes y evitar que los recursos se desperdicien basándose únicamente en la relevancia.

• Modelo preciso y robusto

El análisis causal mejora el aprendizaje automático y el modelado predictivo, aumentando su precisión y solidez. Puede mejorar la selección de características mediante la identificación de variables causalmente relacionadas con los resultados, lo que también puede revelar sesgos de datos o modelos que afectan la validez predictiva.

El análisis causal juega un papel vital en la formulación de políticas y la planificación estratégica. Los gobiernos y las organizaciones pueden formular políticas con una buena comprensión de las relaciones causales entre varios factores. Esto conduce a intervenciones más efectivas y específicas.

método de comprensión causal

Varias técnicas son útiles para comprender las relaciones causales entre las variables en diferentes escenarios. Algunas de estas técnicas se destacan a continuación:

• Gráfico acíclico dirigido (DAG)

Los gráficos acíclicos dirigidos (DAG) resaltan visualmente las relaciones causales complejas al representar las variables como nodos conectados por bordes dirigidos.

La comprensión causal profunda se desarrolla a través de intervenciones dentro del DAG, lo que implica el control de cambios variables para detectar cambios.

Las aplicaciones prácticas incluyen la detección de anomalías. DAG revela causas ocultas de anomalías en la fabricación, por ejemplo, mediante la identificación de variables difíciles de entender que conducen a irregularidades.

• Ensayos controlados aleatorios (ECA)

Esta técnica asigna sujetos a diferentes grupos y permite a los investigadores estimar su impacto en variables específicas. Los ensayos controlados aleatorios establecen la causalidad en los experimentos controlados mediante el control de posibles factores de confusión.

Usando un modelo de regresión que tiene en cuenta los efectos de otras variables, es posible medir el efecto de una variable en un resultado.

Este enfoque nos permite ver más claramente cómo las variables afectan el resultado porque tomamos en cuenta otros factores. Por lo tanto, podemos usar el análisis de regresión para comprender la relación entre las variables en los conjuntos de datos y su conexión con la causa y el efecto.

Desafíos y consideraciones éticas

• El potencial del análisis causal es obvio, pero también tiene algunos problemas prácticos. Por ejemplo, la atención a la calidad de los datos, la selección de métodos y los recursos técnicos es fundamental para implementar análisis causales.
• La interpretación de los resultados del análisis causal también es un desafío. Por lo tanto, se requiere una comunicación efectiva con las diferentes partes interesadas para traducir relaciones causales complejas en estrategias concretas.
• Las consideraciones éticas también son importantes al aplicar el análisis causal. Siempre existe la necesidad de garantizar un uso responsable y la transparencia de la toma de decisiones. Usando el ejemplo hiperbólico, una vez que te das cuenta de que el clima más cálido aumenta las ventas de helados, no puedes descubrir cómo acelerar el cambio climático.

la línea de fondo

El análisis causal va más allá de las anomalías y proporciona pistas sobre las causas fundamentales, que es lo que toma decisiones precisas.

Va más allá de la correlación mediante el uso de métodos como DAG y RCT para determinar la causalidad y permite a las empresas utilizar los mejores recursos, modelos poderosos y políticas informadas.

Se requiere una planificación cuidadosa en términos de consideraciones éticas y desafíos de implementación. El análisis causal es fundamental para transformar efectivamente los datos en inteligencia y guiar la estrategia.