Korelasi Bukan Kausalitas
Dua angka bisa naik-turun bersamaan tanpa yang satu menyebabkan yang lain. Penjualan es krim dan kasus tenggelam sama-sama naik di musim panas, tapi es krim tidak membuat orang tenggelam — ada faktor ketiga, yaitu cuaca. Di pekerjaan analis, kesalahan ini mahal: rekomendasi 'perbanyak diskon karena berkorelasi dengan penjualan' bisa saja salah arah kalau diskon dan penjualan sama-sama naik saat gajian. Korelasi hanya boleh menjadi kausalitas kalau ada eksperimen terkontrol, misalnya A/B test dengan pembagian acak.
👀 Contoh dulu
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'es_krim': [10, 20, 30], 'tenggelam': [1, 2, 3]})
print(df['es_krim'].corr(df['tenggelam']))Hasilnya: 1.0
💡 Korelasi 1.0 sempurna, tapi hubungan sebab-akibatnya tidak ada sama sekali.
📝 Sekarang giliranmu
DataFrame df punya kolom iklan dan penjualan. Cetak koefisien korelasi antara keduanya memakai method .corr() — ingat, angka tinggi belum membuktikan iklan menyebabkan penjualan.