cúm. Ngược lại, một mối tương quan yếu có nghĩa là khi một giá
trị dữ liệu thay đổi, ảnh hưởng của nó tới giá trị dữ liệu kia là
nhỏ. Ví dụ chúng ta có thể kiểm tra tương quan giữa chiều dài
mái tóc của các cá nhân và mức độ hạnh phúc của họ, và nhận
thấy chiều dài mái tóc tỏ ra không có tác dụng gì đặc biệt trong
việc cho chúng ta biết về mức độ hạnh phúc.
Các mối tương quan cho phép chúng ta phân tích một hiện
tượng không phải bằng việc làm sáng tỏ hoạt động bên trong
của nó, mà bằng cách xác định một phương tiện đo lường hữu
ích cho nó. Tất nhiên, ngay cả các mối tương quan mạnh cũng
không bao giờ hoàn hảo. Rất có thể chúng hành xử tương tự chỉ
vì sự ngẫu nhiên. Chúng ta có thể chỉ đơn giản “bị lừa bởi sự
ngẫu nhiên”, như một câu của nhà kinh nghiệm luận Nassim
Nicholas Taleb. Với tương quan thì không có sự chắc chắn, mà
chỉ có xác suất. Nhưng nếu một mối tương quan là mạnh thì
khả năng của một liên kết sẽ cao. Nhiều khách hàng của
Amazon có thể chứng thực điều này bằng cách chỉ vào một kệ
sách đầy các khuyến nghị của công ty.
Bằng cách xác định một phương tiện đo lường thực sự tốt cho
một hiện tượng, các mối tương quan giúp chúng ta nắm bắt
được hiện tại và dự đoán được tương lai: nếu A thường xảy ra
cùng với B, chúng ta cần phải xem chừng B để dự đoán rằng A sẽ
xảy ra. Sử dụng B như một phương tiện đo lường sẽ giúp chúng
ta nắm bắt những gì có thể xảy ra cùng với A, ngay cả khi chúng
ta không thể đo lường hoặc quan sát được A một cách trực tiếp.
Quan trọng hơn, nó cũng giúp chúng ta dự đoán những gì có thể
xảy ra với A trong tương lai. Tất nhiên, các mối tương quan
không thể nói trước tương lai, chúng chỉ có thể dự đoán nó với
một xác suất nhất định. Nhưng khả năng đó là cực kỳ có giá trị.
