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為什么大數據使用相關關系而不是因果分析？
2019-02-22
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在大數據的分析中，很多分析都是使用相關關系進行分析而不是使用因果進行分析，這就讓很多人感到疑惑。不過對此也是情有可原的，因為我們在日常生活中習慣性地用因果關系來考慮事情，所以我們自然就會認為，因果聯系是淺顯易懂的。不過我們在進行分析的時候還是不太注重這些內容，那到底是怎么回事呢？下面就有小編為大家解答一下這個問題。


因果聯系是淺顯易懂的，這是毋庸置疑的，很多人認為大數據是需要靠邏輯分析的，那么邏輯就離不開因果聯系，但是事實卻并非如此。與相關關系不一樣，因果聯系也很難被輕易證明。我們也不能用標準的等式將因果關系表達清楚。我們需要知道的是結果，而導致結果的原因是什么我們就不那么關注了。


所以，考慮到這些，就需要我們把以確鑿數據為基礎的相關關系和通過快速思維構想出的因果關系相比的話，相關關系就更具有說服力。但在越來越多的情況下，快速清晰的相關關系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中體現為通過嚴格控制的實驗來驗證的因果關系，而這必然是非常耗時耗力的。一般來說，在小數據時代，我們會假想世界是怎么運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。在不久的將來，我們會在大數據的指導下探索世界，不再受限于各種假想。我們的研究始于數據，也因為數據我們發現了以前不曾發現的聯系。在事實上，就是因為不受限于傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，大數據才能為我們提供如此多新的深刻洞見。所以這就是大數據舍棄因果關系的原因。


但是需要給大家說明白的是，大數據時代絕對不是一個理論消亡的時代， 相反地，理論貫穿于大數據分析的方方面面。很多舊有的習慣將被顛覆，很多舊有的制度將面臨挑戰。所以大數據的出現改變了很多人的思維方式。大數據時代將要釋放出的巨大價值使得我們選擇大數據的理念和方法不再是一種權衡，也是通往未來的必然改變。


以上的內容就是小編為大家解答的關于大數據分析中為什么舍棄因果分析而使用相關關聯分析方式進行分析的內容，想必大家看了這篇文章以后已經知道了這個問題的原因了吧？希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。


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