京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们在上一篇文章中给大家讲了大数据分析中,分析的不是因果关系,而是相关关系。正是因为如此,大数据改变了人们的思维。不过大数据改变人们的思维还是有很多原因的,我们在这篇文章中继续给大家讲解一下剩余内容。
首先就是大数据分析中,大部分相关关系分析仅限于寻求线性关系。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是自己想做的事情的结果,而这个结果又是由其他原因导致的,如果一直这样循环下去的话,那么就说明所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。所以我们不能够使用因果联系看待问题,人们习惯使用快速思维模式,快速思维模式使人们偏向用因果联系来看待周围的一切, 即使这种关系并不存在。在以前,这种快速思维模式是很有用的,它能帮助我们在信息量缺乏却必须快速做出决定的危险情况下化险为夷。但是,通常这种因果关系都是并不存在的。在平时生活中,很多人都是比较懒的,我们很少慢条斯理地思考问题。所以快速思维模式就占据了上风。因此,我们会经常臆想出一些因果关系,最终导致了对世界的错误理解。当然,经常凭借直觉而来的因果关系并没有帮助我们加深对这个世界的理解。
而大数据之间的相关关系,将经常会用来证明直觉的因果联系是错误的。 最终也能表明,统计关系也不蕴含多少真实的因果关系。总之,我们的快速思维模式将会遭受各种各样的现实考验。这些就是因果关系导致的结果。如果我们使用相关关系,因果关系被完全证实的可能性几乎是没有的,这是因为相关关系很有用, 不仅仅是因为它能为我们提供新的视角,而且提供的视角都很清晰。而我们一旦把因果关系考虑进来,这些视角就有可能被我们忽略掉。
如果我们把以经确凿数据为基础的相关关系和通过快速思维构想出的因果关系相比的话,那么前者就更具有说服力。但在越来越多的情况下,快速清晰的相关关系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。所以大数据就需要使用相关关系进行分析,而不是用因果分析。
对于大数据改变人们的思维的内容我们就给大家讲到这里了,想必大家看了这篇文章以后已经了解了大数据的出现是怎么改变人们的思维了吧?希望这些内容能够帮到大家对于大数据有个更全面的认识和了解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27