day47 相关与相关系数

day47 7月16日 星期一 阴

网易云音乐怎么知道我喜欢听什么音乐呢？
为什么京东淘宝在主页总展示我浏览过产品和他和品类？
今日头条知乎是怎么知道我喜欢看什么内容的？
bilibili，抖音为什么一看就是几个小时？

所有这些东西说复杂了就是协同过滤、内容关联、用户画像等各种算法，说简单了就是相关性分析。

一.为什么要知识相关性

如果掌握了因果规律，你就可以预测未来，你就可以掌握了一切。

可惜导致结果会有很多种原因，没有人可以掌握一切，但是我们结果的发生往往伴随着种种蛛丝马迹，我们可以凭着这蛛丝马迹一窥究竟，而这蛛丝马迹就是相关性。

二.什么是相关性？

相关性就是两个现象的相互关联的程度。如通常情况：
身体与体重呈正相关；
家教与富有成正相关；
熬夜与猝死呈正相关，
颜值与收入呈正相关，
养猫与抑郁呈负相关,
......
相关性有一个在统计学里有一个相关系数表示相关性，[-1,1],
[-1,0)，代表负相关，越少越负相关
0，代表不相关
(0，1],代表正相关，越大越正相关
从以上可以看出，其实就是离中心0的距离。

理解计算公式后，可以用excel,SPSS，python等快速计算：

相关系数r

xy协方差，cov(x,y)

x的标准差var(x)

y的标准差var(y)

三.如何利用相关性
1.内容相关性推荐：物以类聚,如买了牙刷推荐牙膏，看了色戒推荐50度灰，看世界杯啤酒涨价。
2.人群相关性推荐：人以群分，天天9点以后下班，你是互联网屌丝，晚餐就给你推荐防脱发营养套餐。
3.协同过滤：你选择了wacom，估计你会画画圈的人，然后画画圈的人都喜欢相机，苹果，就向你推荐相机，苹果。你粉了吴亦凡，然后给你推荐吴亦凡圈子喜欢的电影，音乐，周边。
4....待续