程 鑫，石洪波

（山西財經(jīng)大學(xué)a.統(tǒng)計學(xué)院；b.信息管理學(xué)院，山西 太原 030031）

0 引言

大數(shù)據(jù)時代的到來，給統(tǒng)計分析方法帶來了翻天覆地的沖擊，之前統(tǒng)計學(xué)是以樣本為基礎(chǔ)對總體進行推斷，并用假設(shè)檢驗來驗證對總體描述的正確性。當(dāng)能夠被數(shù)據(jù)化的東西越來越多，并且存儲能力無限擴大時，我們就可以獲得一個整體的數(shù)據(jù)，不再需要通過樣本來進行推斷，更多的時候數(shù)據(jù)量會大到經(jīng)典的統(tǒng)計方法無法處理。雖然大數(shù)據(jù)時代我們研究的重點發(fā)生了變化，但是統(tǒng)計學(xué)的思維顯得更加重要。在數(shù)據(jù)量足夠大了之后，我們會發(fā)現(xiàn)一切社會現(xiàn)象都有一定的統(tǒng)計規(guī)律，看似沒有關(guān)系的事物之間其實也是有普遍聯(lián)系的，這其實就是相關(guān)分析的思維。

越來越多的人認(rèn)識到，我們開始研究大數(shù)據(jù)集的一個途徑就是尋找屬性間的相關(guān)關(guān)系。我們現(xiàn)在需要運用統(tǒng)計思維來把握萬物之間可能存在的聯(lián)系，而不是像以前一樣通過樣本分析來推斷總體，追求準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

雖然，我們?nèi)匀恍枰揽拷y(tǒng)計學(xué)思維來發(fā)現(xiàn)總體的特征、規(guī)律并進行總結(jié)和概率推斷，也需要運用統(tǒng)計學(xué)來對大數(shù)據(jù)進行清洗，選出有用的信息，但是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法中的局限性也日益顯現(xiàn)。當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時，我們期望捕捉到大量有趣的聯(lián)系，而這些聯(lián)系不會局限于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析中常用的特殊函數(shù)模式（如線性關(guān)系、指數(shù)關(guān)系、周期性關(guān)系等）。而且傳統(tǒng)意義上我們只關(guān)注快變量，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時我們還需要關(guān)注慢變量，就是看起來沒有聯(lián)系，但是實際上卻隱含著深刻影響力的那些變量。如何更好的測度相關(guān)性，如何能準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)屬性間隱含的聯(lián)系就成為了大數(shù)據(jù)時代我們急需解決的重要問題。

1 傳統(tǒng)相關(guān)分析方法及其局限

在統(tǒng)計學(xué)中，相關(guān)是指一個變量的數(shù)值與另一個變量的數(shù)值有連帶性，即一個變量的值隨著另一個變量的值的變化而變化。用一個統(tǒng)計值表示變量與變量之間的關(guān)系，稱之為相關(guān)測量法。大多數(shù)的相關(guān)系數(shù)以絕對值為0代表不相關(guān)，以1代表完全相關(guān)，介于0和1之間的數(shù)值越大則相關(guān)程度越強。對于定距變量和定比變量，還可以通過一個變量數(shù)值增加時，另一個變量的數(shù)值是否也增加來確定相關(guān)方向，同時增加即為正相關(guān)；隨著一個變量數(shù)值的增加另一個變量數(shù)值減少，則為負(fù)相關(guān)。

統(tǒng)計計量有不同的層次，測量變量間的相關(guān)關(guān)系，首先要遵守測量層次準(zhǔn)則，其次是對稱或不對稱準(zhǔn)則。層次準(zhǔn)則，就是度量不同層次變量的相關(guān)性，在統(tǒng)計學(xué)中要采取不同的測量方法，高層次的測量具有低層次測量的所有性質(zhì)，高層次測量可以作為低層的測量處理，詳見表1。

表1 分尺度的數(shù)學(xué)特性、集中趨勢離散趨勢

表1中的各種相關(guān)測量法是統(tǒng)計學(xué)中常用的，依據(jù)消減誤差比例（PRE）原理，運用各類尺度的集中趨勢與離散趨勢來構(gòu)建的。分析兩個變量之間的關(guān)系時，我們首先會考慮強弱和方向這兩個性質(zhì)，此外，還有因果關(guān)系。通常因果關(guān)系又稱為不對稱關(guān)系，要求我們事先分清變量間的原因和結(jié)果，如果變量之間不存在因果關(guān)系，則稱其存在對稱關(guān)系，各種測量方法的對稱性見表2。

表2 各相關(guān)測量方法的對稱性

上文總結(jié)了傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)中幾種常用的相關(guān)測量方法，當(dāng)樣本量相對較小、分析的問題較簡單時，可以用傳統(tǒng)的相關(guān)測量法進行變量間簡單的線性關(guān)系測量。但是，大數(shù)據(jù)時代我們所能獲得的數(shù)據(jù)越來越多，變量之間的關(guān)系也不會僅僅局限在線性或者可以用函數(shù)表示的幾種關(guān)系上，在處理海量數(shù)據(jù)時傳統(tǒng)相關(guān)分析方法存在的局限開始凸顯：

第一，不具有通用性。傳統(tǒng)統(tǒng)計中常用的這幾種相關(guān)分析方法都只能對變量之間可以用函數(shù)來表示的相關(guān)關(guān)系進行分析，并且對變量之間的線性相關(guān)關(guān)系最為敏感，而對于其他非線性相關(guān)關(guān)系或者非函數(shù)相關(guān)關(guān)系不能進行準(zhǔn)確的測算，不具有通用性。在實際數(shù)據(jù)中，相關(guān)性可以是任何形式的相關(guān)，如何識別多種類別的相關(guān)性是大數(shù)據(jù)時代傳統(tǒng)相關(guān)分析所需要解決的第一個問題。

第二，不具有均等性。如果給不同相關(guān)形式的數(shù)據(jù)都加上類似水平的噪聲，用傳統(tǒng)相關(guān)分析方法進行測量結(jié)果會差別很大。但是，通常我們認(rèn)為噪聲水平越大說明變量間相互聯(lián)系的緊密性越小，相同噪聲水平的數(shù)據(jù)相關(guān)分析結(jié)果應(yīng)該大致在同一水平。傳統(tǒng)相關(guān)測量法更容易受相關(guān)形式的影響卻不能準(zhǔn)確區(qū)分變量之間聯(lián)系的緊密性，說明不具有均等性。

例如，皮爾遜相關(guān)系數(shù)表示的是變量間的線性關(guān)系，它的大小說明不了相關(guān)程度，如果變量的關(guān)系不具有直線的性質(zhì)，皮爾遜相關(guān)系數(shù)雖然等于0，但不能否認(rèn)其存在非線性相關(guān)關(guān)系的可能性。采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計相關(guān)分析方法往往會忽視很多變量間隱含的邏輯關(guān)系，這些局限性也限制了傳統(tǒng)相關(guān)測量法在處理大數(shù)據(jù)問題時的應(yīng)用范圍。

2 大數(shù)據(jù)時代的相關(guān)分析

大數(shù)據(jù)時代的到來使得相關(guān)分析需要達到的要求更高，針對傳統(tǒng)統(tǒng)計分析中的相關(guān)測量法存在的缺陷，大數(shù)據(jù)時代的相關(guān)分析首先滿足“通用性”和“均等性”兩個準(zhǔn)則，相關(guān)分析的結(jié)果應(yīng)該只與變量之間連動性的緊密程度有關(guān)，而不應(yīng)受變量間相關(guān)形式的影響。近些年，國外已經(jīng)有很多學(xué)者開始注意到大數(shù)據(jù)時代相關(guān)分析方法的重要性，對如何改進相關(guān)分析方法進行了研究。Reshef等學(xué)者（2011）基于信息論中關(guān)于兩個事件集合的相關(guān)性信息度量提出了一種關(guān)于相關(guān)性分析的改進方法--最大信息系數(shù)(Maximal Information Coefficient，MIC)的，可以對變量間的非函數(shù)相關(guān)關(guān)系進行有效的識別。David Lopea-Paz等學(xué)者（2013）運用Copula轉(zhuǎn)換提出了隨機相關(guān)系數(shù)（Randomized Dependence Coefficient，RDC），并與MIC方法進行了對比，證明前者的時間復(fù)雜度更低。Hoang V.Nguyen等學(xué)者（2014）根據(jù)MIC方法，提出了更一般化的相關(guān)分析方法--最大相關(guān)分析（Maximal Correlation Analysis，MAC），擴展了MIC方法的運用范圍，可以對兩組變量之間的非函數(shù)相關(guān)關(guān)系進行準(zhǔn)確的測量。

以上這些方法的改進無一不在強調(diào)大數(shù)據(jù)時代我們進行相關(guān)分析時對非線性、甚至是非函數(shù)相關(guān)關(guān)系的識是很重要的，單純的線性相關(guān)與否不再能說明變量間復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系。這些改進除了運用傳統(tǒng)統(tǒng)計相關(guān)分析的思維，更重要的是將信息論、粗糙集理論、人工智能等領(lǐng)域的方法與傳統(tǒng)統(tǒng)計相關(guān)分析進行了結(jié)合。所以，在大數(shù)據(jù)背景下，如何運用其他領(lǐng)域的知識，對傳統(tǒng)相關(guān)分析進行改進，使其能更加準(zhǔn)確、快速地識別變量之間的各種相關(guān)關(guān)系是傳統(tǒng)相關(guān)分析面臨的最大挑戰(zhàn)。

新興的相關(guān)分析方法在最近幾年涌現(xiàn)，一方面是由于國內(nèi)外學(xué)者看到了大數(shù)據(jù)分析中傳統(tǒng)統(tǒng)計相關(guān)分析存在的缺陷，運用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法已經(jīng)無法滿足大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的需求；更重要的在于，國內(nèi)外學(xué)者們都看到了大數(shù)據(jù)時代相關(guān)分析思維的重要性，看到了相關(guān)分析在特征選擇、變量依賴關(guān)系識別中的實用性。特征選擇幾乎在所有研究中都會用到，也是很多研究中模型構(gòu)建的第一步。例如，構(gòu)建指標(biāo)體系時我們需要分析兩兩變量間是否存在反映重復(fù)信息的問題，需要運用相關(guān)分析進行冗余信息的刪減，這樣即簡化了指標(biāo)體系又避免了有效信息丟失；文本圖像數(shù)據(jù)分析中我們可以運用相關(guān)分析進行特征的選取，使得文本圖像識別更準(zhǔn)確、快速。除此之外，運用相關(guān)分析可以進行變量依賴關(guān)系的識別，在實際問題的研究中具有很重要的作用，例如，企業(yè)目標(biāo)客戶的屬性依賴關(guān)系識別、超市商品銷售量的關(guān)聯(lián)性度量等都離不開相關(guān)分析。上文中提到：建立在相關(guān)分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測才是大數(shù)據(jù)的核心。大數(shù)據(jù)時代，相關(guān)分析的運用范圍之廣、重要性之大是我們不能忽略的，也是傳統(tǒng)相關(guān)分析所面臨的巨大機遇。如何以相關(guān)分析思路為起點探究新的分析方法，使統(tǒng)計相關(guān)分析方法能夠更順應(yīng)時代的變化，體現(xiàn)出傳統(tǒng)統(tǒng)計思維的經(jīng)典與先進，在大數(shù)據(jù)下能夠發(fā)揮作用，即是傳統(tǒng)相關(guān)分析面臨的挑戰(zhàn)也是機遇。

3 總結(jié)

當(dāng)前，隨著數(shù)據(jù)處理能力和存儲能力的不斷提高，通過統(tǒng)計學(xué)方法來探索事物內(nèi)在的統(tǒng)計相關(guān)規(guī)律并進行篩選總結(jié)是所有研究的第一步。統(tǒng)計相關(guān)分析的思想已經(jīng)滲透到了其他的學(xué)科，相關(guān)分析的思維在大數(shù)據(jù)時代越發(fā)顯得重要。但是，現(xiàn)有的傳統(tǒng)統(tǒng)計相關(guān)分析方法由于假定條件太多，不具有通用性、均等性，很多在大數(shù)據(jù)環(huán)境里都失去了原有的價值。在今后的研究中，還需要將統(tǒng)計思維與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、粗糙集思想以及信息論等相結(jié)合，借鑒其他學(xué)科中的包含有相關(guān)分析思想的方法，對傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法進行調(diào)整，這樣傳統(tǒng)相關(guān)分析才能更好的應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代帶來的機遇與挑戰(zhàn)。

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