大数据分析的三大原则

接下来为大家讲解大数据分析的两种逻辑，以及大数据分析的三大原则涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、有关大数据的误区:数据统计≠大数据
• 2、详解工业大数据分析逻辑CRISP-DM模型,剖析预测性维护的典型场景
• 3、扒扒跟大数据有关的那些事儿
• 4、数据分析方法,寻找事物之间的因果规律-逻辑关系法(2)
• 5、什么是大数据分析的逻辑思维?

有关大数据的误区:数据统计≠大数据

1、大数据误区大数据拥有数据 很多人认为拥有数据，尤其是拥有大量数据，就是大数据。这绝对不是真的。大量的数据并不是大数据。但是，保险公司可以利用气象大数据预测自然灾害，调整自然灾害相关的保险费率，从而发展其他商业价值，形成大数据的商业环境。

2、大数据误区：不是所有公司都需要大数据 “大数据”无处不在。从社交媒体初创公司到纽约的中央公园，每个公司似乎都在部署大数据分析。著名数据分析公司Gartner的数据似乎也在证明这一点：最近的一份报告显示，大数据将带动2012年全球280亿美元的IT支出，到2016年这个数字将超过2300亿美元。

3、TB以上才叫大数据 数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。

4、数据分析的误区——大数据意味着“大量”的数据 目前，大数据已经成为一个流行词。但它的真正含义往往不清楚。有些人认为大数据就是大量的数据。但这并不完全正确。实际情况要复杂一点。

详解工业大数据分析逻辑CRISP-DM模型,剖析预测性维护的典型场景

这个模型在工业大数据分析中起着核心指导作用。工业大数据的应用场景广泛，例如预测性维护、半监督学习、产品追溯、数据驱动的能源管理等。以汽车行业预测性维护为例，这种方法通过周期性或持续监测设备状况，利用机器学习算法和模型评估设备健康状况，预测故障发生时间和维护时间。

扒扒跟大数据有关的那些事儿

1、也有很多人根本没有搞清楚什么是大数据，到底有什么价值。

2、怪不得，有一段时间，网上大量转发某篇文章 ，揭露某外国公司无良，竟然通过手机征收费用，致使在其APP上购买商品价格更高。网上一大片的“饭圈”个个同仇敌忾，大有扒下某公司画皮的义举。

3、年的结婚率跌至6‰，比前一年下降了0.7个千分点，创下了近十年来的新低，且连续六年下滑，已降至2013年的三分之一。值得关注的是，自2005年以来，中国的离婚率首次出现上升，达到36‰，这个数字几乎接近结婚率的一半，远高于十年前的水平。

4、或者是这样的情况，由于各种在网络上的争执，普通用户的各种社交账号，甚至是家庭住址、身份信息被扒出并公之于众，随后导致各种恶劣的行为发生。

5、AAA Chain的未来发展前景广阔，与公信宝等竞争对手在区块链+大数据领域展开竞争。项目团队对未来的规划是打造一个不受任何组织和个人控制的、完全自治的、社区共同拥有的公有链平台，实现完全可被信任的价值主张。

数据分析方法,寻找事物之间的因果规律-逻辑关系法(2)

数据分析的核心目的是掌握事物的发展规律。只有掌握了事物的发展规律，我们才能更好地掌控事物，让事物按照我们预期的方向去发展。我们从数据中掌握了事物发展的规律，就可以按照这个规律来创造未来，从而让事物按照我们预期的方向发生和发展。

因果关系是人们在探究事件之间关联性时常常使用的一种思维方式。通过分析事件之间的因果关系，我们可以更好地理解事物的发展和变化规律。本文将以因果论为主线，探讨因果关系在不同领域的应用，并介绍因果关系的操作步骤和分析方法。

穆勒五法是逻辑学中探究因果关系的重要方法，它们分别被命名为求同法、求异法、求同求异共用法、共变法和剩余法。这些方法帮助我们系统地分析事件间的因果联系。首先，求同法，又称为契合法，当我们在不同情境中观察到一个共同结果时，尝试找到这些情境中相同的因素，以此作为可能的原因。

第一，如果两个变量之间是因果关系，那它们之间肯定有相关。 发现事物之间的相关性也是理解数据的一个重要任务，并不附属于因果关系的追寻。 如果把问题反过来，两个变量之间看不到相关，就肯定没有因果关系吗？答案是，不一定。两件事没有相关，可能是真实的，也可能只是表象。

因果分析法是找出事物之间的因果联系的分析方法。因果分析法中最简单的情形是单一原因对应单一结果，较为复杂的情形主要有多因一果、一因多果、多因多果以及因果循环等。相关分析法 两个或多个事物之间有时会相互影响，呈现出某种共同的规律性变化，这时称它们之间有相关关系。

金字塔原理体现了人类思维的基本规律 基本规律：大脑会自动将信息归类分组，形成金字塔式思维结构 《奇妙的数字7±2》中提出，大脑的短期记忆无法容纳7个以上的记忆项目。因此，当项目数量较多时，大脑就会将其归类到不同的逻辑范畴中，以便记忆。 将多个概念分类是基于它们之间的逻辑关系，而非单纯的概念分组。

什么是大数据分析的逻辑思维?

一：逻辑思维 这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。

大数据思维能使我们在决策中超越原有思维的局限，每个人根据自己对事物的认识和判断而不是事物本身作出行动决策的，第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策（不行动也是一种决策）。行动决策会受到决策者价值取向的影响。

大数据逻辑思维：初级分析师需确保每一步都有目的性，高级分析师需构建有效的分析框架，数据挖掘工程师则需在技术工作中展现逻辑思维。 大数据可视化：使用适当的工具和方法将数据以视觉形式展现，以清晰地传达信息。

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