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信用修复 $[city_name]信用修复 2024-12-01 226 0

03|更好:不是因果关系,而是相关关系

1、在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：更多：不是随机样本，而是全体数据；更杂：不是精确性，而是混杂性；更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。

（图片来源网络，侵删）

2、更杂：不是精确性，而是混杂性。更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。

3、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。慢速的因果分析集中体现为通过严格控制的实验来验证的因果关系，而这必然是非常耗时耗力的。一般来说，在小数据时代，我们会假想世界是怎么运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。

4、变量间存在不确定的关系：相关关系不是因果关系，变量之间的相互影响不是绝对的，而是存在一种不确定的关系。即使两个变量之间存在很强的相关关系，也不意味着其中一个变量是另一个变量的原因。线性相关和非线性相关：相关关系可以是线性相关，也可以是非线性相关。

5、相关关系相关关系是指两个变量之间的统计关联。这种关联可能基于各种因素，包括巧合、共变或者某种未知的因果关系。

6、即“相关关系不是因果关系”与“发现相关关系也并不是确定因果关系”。换言之，相关值较大的两类事物之间，不一定存在因果关系，这一点要从事物的本质进行分析，绝对不可以简单化。两个彼此相关的变量之间完全可能不存在因果关系。

...进行导航来避开城市拥堵路段时,体现了哪种大数据思维方式?

在使用智能手机进行导航来避开城市拥堵路段时，我们体现了一种大数据思维方式，即“相关而非因果”。这种思维方式是基于大数据分析的特点，其中数据之间的关系比因果关系更加重要。在导航应用中，我们通常不会关心某个路段拥堵的具体原因，而是关注路段是否拥堵以及如何绕行。

我们在使用智能手机进行导航时，以避开城市拥堵的路段，实际上是在运用大数据思维的一种体现。这种思维方式关注的是数据之间的相关性，而非因果关系。举个例子，当我们使用导航应用时，通常不会深入探究某个路段为何会拥堵，而是直接关注哪些路段目前正面临交通拥堵，并寻求绕行策略。

导航系统能够获取准确的路线规划和实时路况信息，帮助我们避开拥堵路段。这是通过调用各地交管系统中的车流量数据并处理后得到的结果。交管系统中的电子眼不仅用于抓拍违章，还用于分析车流量数据。通过对某个路段的车辆数据进行分析，导航系统能够判断出拥堵情况。

首先，导航系统可以访问各地交通管理局的系统，通过分析车流量数据来确定道路的拥堵情况。交通管理局的电子监控设备不仅用于抓拍违章，还用于收集车辆行驶数据。这些数据经过分析后，可以准确判断路段是否拥堵。这种方法基于官方数据，因此提供的路况信息相对可靠。

例如，在某一地点若检测到车速缓慢且车辆密集，导航系统便会判断是否存在交通拥堵情况。此外，多数导航系统与交通管理部门保持合作，通过分析路旁电子摄像头收集的实时数据来获取信息，并据此更新导航内容。另一种更新方式来自于用户自身反馈。

其次，在智能交通管理方面，大数据也发挥着重要作用。通过分析交通流量、路况信息、车辆行驶轨迹等数据，交通管理部门可以实时了解城市交通状况，预测交通拥堵点，并据此优化交通信号灯控制系统和公共交通线路规划。

大家都来说说自己平时思路梳理和思维推演的方式?来相互借鉴学习一下...

1、做任何事情都是有标准的，标准是我们做事参考的依据，当然标准不是一成不变的，其实这里又可以用大家觉得大而空的话来说：所谓的标准，符合规律一定是最大的标准，标准可以是由先驱者或者先行者来制定，但是制定的这个标准一定合理往高的说就是要符合规律。行业内经常会出现不合理的标准，但是这些标准最终都会被取代或者优化。

2、深入了解所在行业，掌握相关的基础知识，另外，可以多学习一下哲学，逻辑学等学科。以开放的心态多接触新鲜事物，提升格局和视野，让自己的思维与时俱进。5 复盘精进，PDCA，持续总结分析方法对同一件事情事前分析，事后总结复盘，建立自己的分析思考模型，对不同的事物建立不同的分析流程。

3、要自己动手推演、计算、写结构式、写化学方程式，或者动手做实验，来验证、加深印象和帮助理解，有时还要动手查找资料来核对、补充某些材料。

4、想锻炼我们的思维逻辑能力，不妨看看我写的一些推荐方法！玩游戏玩游戏是一个训练大脑的好方法。猜字和电子游戏都能促进你的思考速度和记忆力。当你每天花大约15分钟，切记不要长时间，玩游戏，你的大脑记忆力会得到极大提高。

啤酒与尿布的故事体现了哪种大数据思维方式

啤酒与尿布的故事揭示了大数据中的关联思维方式。这个故事通过“啤酒+尿布”这一组合，展示了两种看似不相关的商品之间的意外联系。关联规则挖掘，如购物篮分析，是发现数据库中商品间关系的一种方法。它帮助商家了解顾客的购买习惯，例如，购买啤酒可能增加尿布的销量。

啤酒与尿布的故事揭示了大数据中的关联思维方式。在这个故事中，啤酒+尿布是两个看似不相关的商品的组合。关联规则挖掘，如购物篮分析，是发现商品之间关系的一种方法。该分析能帮助了解顾客的购买习惯和行为模式。例如，在沃尔玛，通过分析发现购买啤酒和尿布的顾客通常是父亲。

啤酒与尿布的故事体现了关联的大数据思维方式。“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。

啤酒与尿布的故事体现了哪种大数据思维方式是：相关而非因果。啤酒与尿布虽然是杜撰的，但是作者也是为了很好的说明大数据相关性的重要性。在大数据时代，人们不应该一味追求原因，知道结果就好。

啤酒与尿布属于相关而非因果的思维方式下面用数据决策分析的思维来解释这个案例。步骤一，“构建问题”：分析始于认识一个问题或者一个决策，然后开始解决问题。它是分析开始的第一步，也是最重要的一环。案例中提高沃尔玛的收益，要做的就是增加商品的销售量，所以我们构建的问题就是如何提高商品的销售量。

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