Widzisz wykres. Dwie linie, obie rosną. W głowie od razu zapala się lampka: „To musi mieć związek!”. Ale… niekoniecznie. To jedna z najczęstszych pułapek w analizie danych – mylenie korelacji z przyczynowością. Dwie rzeczy występują jednocześnie? Świetnie. Ale zanim wyciągniesz wniosek, że jedno powoduje drugie – sprawdź, czy to w ogóle ma sens.
📈 Dwie rosnące linie to jeszcze nic
To, że coś rośnie razem z czymś innym, nie oznacza automatycznie związku przyczynowo-skutkowego. To może być przypadek. Może być efekt uboczny czegoś trzeciego. Może być… kompletnie niezwiązane.
Wykres pokazuje tylko współwystępowanie, a nie mechanizm. Jeśli liczba sprzedanych lodów rośnie równolegle z liczbą utonięć – to nie znaczy, że lody są niebezpieczne. I właśnie dlatego samo patrzenie na wykres to za mało.
🔍 Zawsze szukaj trzeciego czynnika
To najprostsza zasada, która często ratuje analizę: „Co jeszcze może mieć wpływ?”. W przypadku lodów i utonięć – odpowiedź jest banalna: temperatura. Latem więcej osób je lody i więcej osób kąpie się w wodzie. Lody nie powodują utonięć.
Takie „trzecie czynniki” występują wszędzie w analizie danych. W sprzedaży, marketingu, HR. I jeśli ich nie uwzględnisz – bardzo łatwo dojść do absurdalnych albo po prostu szkodliwych wniosków.
🧠 Analiza danych to myślenie, nie patrzenie na wykres
To właśnie tutaj zaczyna się prawdziwa praca analityka. Nie wtedy, gdy widzisz wzór, ale gdy zaczynasz zadawać pytania:
– Dlaczego tak jest?
– Czy to mogło być przypadkowe?
– Co jeszcze może na to wpływać?
Dane same w sobie nie są inteligentne. Nawet jeśli są „czyste” i pochodzą z dobrego źródła – bez interpretacji mogą wprowadzać w błąd. Rolą analityka nie jest tylko pokazanie wykresu, ale zrozumienie, co on naprawdę znaczy. I dopiero wtedy: co z tym zrobić.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
📌 Podsumowanie: korelacja a przyczynowość w analizie danych
To, że dwa zjawiska występują jednocześnie, nie znaczy, że jedno powoduje drugie. W analizie danych to częsta pułapka, która może prowadzić do błędnych decyzji. Dlatego tak ważne jest, by nie zatrzymywać się na poziomie wykresu, ale zadawać pytania, szukać kontekstu i uwzględniać inne czynniki. Bo analiza danych to nie sztuka ładnych dashboardów – to proces myślenia, który prowadzi do mądrych decyzji.
Inne ciekawe artykuły:
- Myślisz, że analiza danych to tylko tabelki i wykresy? Prawda jest głębsza
- Backend analityki, przebranżowienie i sens pracy z danymi. Rozmowa z Dominikiem Szcześniakiem
- 9 pytań na rozmowie kwalifikacyjnej, które naprawdę decydują o tym, czy dostaniesz pracę
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
