我们在上一篇文章中给大家介绍的大数据改变人们思维的第二种原因，就是大数据要求我们需要分析的数据变得更杂，对于数据不再要求精确性，而是混杂性。但是只有这些还是远远不够的，我们在这篇文章中继续给大家讲一下其余的内容。
大数据分析中，分析的不是因果关系，而是相关关系。也就是说，我们在大数据时代，不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己体现出价值，我们分析数据的时候只要知道分析的数据是什么结果就够了，不需要知道为什么有这种结果。这些里，需要我们给大家讲一下相关关系，简单来说相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。通过给我们找到一个现象的良好的关联物， 相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。我们不再需要建立在假设的基础上， 这个假设是指针对现象建立的有关其产生机制和内在机理的假设。
在大数据分析中，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。比如说，我们家里的某一个家具要出故障，这不会是瞬间的，而是慢慢地出问题的。 通过收集所有的数据，我们可以预先捕捉到事物要出故障的信号，比方说发动机的嗡嗡声、引擎过热都说明它们可能要出故障了。而预测性分析并不能解释故障可能会发生的原因，只会告诉你存在什么问题，也就是说预测性分析没有答案。
所以说，当我们分析数据的时候，在收集、存储和分析数据的成本比较高的时候，我们就需要适当地丢弃一些数据。这是因为在小数据时代，相关关系分析和因果分析都不容易，都耗费巨大，都要从建立假设开始。当我们会进行实验，那么实验结果就是这个假设要么被证实要么被推翻。由于两者都始于假设，这些分析就都有受偏见影响的可能，而且极易导致错误。 所以大数据分析就能够解决这些问题。
以上的内容就是我们为大家解释的大数据对人们思维的改变的第三个原因，也就是大数据分析中，分析的不是因果关系，而是相关关系。这个跟以往的小数据分析是不一样的，希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据，最后感谢大家的阅读。
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