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大數據時代的思維變化（三）
2019-02-18
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我們在上一篇文章中給大家介紹的大數據改變人們思維的第二種原因，就是大數據要求我們需要分析的數據變得更雜，對于數據不再要求精確性，而是混雜性。但是只有這些還是遠遠不夠的，我們在這篇文章中繼續給大家講一下其余的內容。


大數據分析中，分析的不是因果關系，而是相關關系。也就是說，我們在大數據時代，不必非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己體現出價值，我們分析數據的時候只要知道分析的數據是什么結果就夠了，不需要知道為什么有這種結果。這些里，需要我們給大家講一下相關關系，簡單來說相關關系強是指當一個數據值增加時，另一個數據值很有可能也會隨之增加。通過給我們找到一個現象的良好的關聯物， 相關關系可以幫助我們捕捉現在和預測未來。我們不再需要建立在假設的基礎上， 這個假設是指針對現象建立的有關其產生機制和內在機理的假設。


在大數據分析中，建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。比如說，我們家里的某一個家具要出故障，這不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的。 通過收集所有的數據，我們可以預先捕捉到事物要出故障的信號，比方說發動機的嗡嗡聲、引擎過熱都說明它們可能要出故障了。而預測性分析并不能解釋故障可能會發生的原因，只會告訴你存在什么問題，也就是說預測性分析沒有答案。


所以說，當我們分析數據的時候，在收集、存儲和分析數據的成本比較高的時候，我們就需要適當地丟棄一些數據。這是因為在小數據時代，相關關系分析和因果分析都不容易，都耗費巨大，都要從建立假設開始。當我們會進行實驗，那么實驗結果就是這個假設要么被證實要么被推翻。由于兩者都始于假設，這些分析就都有受偏見影響的可能，而且極易導致錯誤。 所以大數據分析就能夠解決這些問題。


以上的內容就是我們為大家解釋的大數據對人們思維的改變的第三個原因，也就是大數據分析中，分析的不是因果關系，而是相關關系。這個跟以往的小數據分析是不一樣的，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據，最后感謝大家的閱讀。


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