大数据中相关而非因果的例子

简述信息一览：

• 1、为什么大数据使用相关关系而不是因果分析?
• 2、什么是大数据思维?
• 3、统计学中相关性和因果性到底是什么关系?有什么区别?

为什么大数据使用相关关系而不是因果分析?

1、在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代， 相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。

2、大数据思维方式强调全数据模式、接受数据的混杂性，并关注数据之间的相关关系而非因果关系。这与传统思维方式有着显著的区别。在传统思维中，人们往往受限于样本数据，即通过抽样调查等方式获取部分数据来推测整体情况。

3、它们之间，区别有个本质的地方，因果必然是相关，但相关未必是因果。例如：光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜。所以数据上看，光照时间和水果含糖量之间的数据，相关系数比较高。光照时间和太阳能发电量之间，也是因果关系。

4、在大数据与小数据的对比中，一个显著的不同点是，大数据分析侧重于发现数据之间的相关性，而不是传统的因果关系。这意味着我们关注“是什么”，而非“为什么”。这一转变挑战了人类长期以来寻求因果关系的思维模式，并为我们认识世界和交流信息的方式带来了创新的视角。

5、在大数据分析领域的相关分析方法：常用于对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。但两个变量之间存在相关关系，不一定说明两者之间存在着因果关系。因果关系，是指一个变量的存在一定会导致另一个变量的产生。

什么是大数据思维?

例如，金融行业通过分析市场趋势和客户行为，可以预测市场变化，提前调整投资策略。 构建平台思维：大数据时代强调建立共享和开放的数据平台，以促进数据的最大化利用。例如，城市管理大数据平台可以整合不同部门的数据，提高城市运营效率，优化公共服务。

大数据会改变人们的思维 一讲到大数据，通常都会提到4个V：量大（Volume），积累速度高（Velocity），数据的产生多源化（Variety），数据笼统噪音大（Voracity）。然而，这些只是对大数据在互联网时代超高速增长现象的描述。大数据真正的意义和价值是它改变了我们的思维方式。这就是大数据思维。

什么是大数据时代的思维 一百多年前，汽车行业是第一个真正引入大规模生产概念的行业。那些以前买不起车的美国工薪阶层，突然承担得起汽车这个富人的专属玩具了。福特T型车让成千上万美国家庭拥有汽车。

大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大家纷纷点头称是，这词儿听起来非常高大上，甚至给人一种不明觉厉的赶脚！但啥是大数据思维，我一直没有空来整理提炼。前阵子一个内部的论坛，要求大家必须讲干货，趁此机会，系统的梳理一遍，概括起来，也就三条：第一认识大数据飞轮，第二理解数据资产评估，第三运用泛互联范式。

大数据何以为大数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。大数据的量，数据量足够大，达到了统计性意义，才有价值。

统计学中相关性和因果性到底是什么关系?有什么区别?

先举个例子吧，假设我们拿到一组数据，冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关，这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的，二者没有因果关系。过了几天，世界杯开幕了，导致啤酒销量上升，这个时候如果把相关性当成因果性，判断冰淇淋销量也会上升，那就可能会造成损失了。

统计学中的相关性与因果关系是一个重要的区别。相关性并不意味着因果关系，理解它们之间的区别以及为什么它们很重要，是本文的核心。相关性定义为两个变量一起变化，可以是正向或负向。例如，随着身高增加，体重也会增加，形成正相关；而缺课次数增加，成绩下降，形成负相关。

相关程度和方向区别：相关分析测定相关程度和方向，回归分析用回归模型进行预测和控制。两个变量之间存在相关关系，不一定说明两者之间存在着因果关系。因果关系，是指一个变量的存在一定会导致另一个变量的产生。

相关性：相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。在统计数据中，相关性表示变量之间的线性关系或相关程度。相关性的强度可以通过相关系数来衡量，常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相互关系，从而推断它们是否具有某种关联或因果关系。

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