今天，我们来聊聊大数据。
提起数据，大家可能会觉得比较无聊，看到一大堆数据头都大了。
但数据其实没有那么难理解，从中还可以得出很多有趣的小结论。比如，马云就曾经分享过这么一个结论：在中国，浙江女性的胸最小。这个结论是怎么得出的呢？就是通过阿里巴巴的大数据，发现淘宝销售的胸罩中，卖到浙江去的胸罩平均尺寸最小。有很多用其他方法难以得到的信息，通过分析数据，就变得一目了然。
当然，大数据对于我们的意义，可不仅仅是得到一些信息而已，真正理解了大数据，还可以改变我们的思维方式。
不知道大家小的时候听没听过这样一首儿歌，儿歌里说：「因为所以，科学道理」。这其实是在说，我们习惯性的思维方式是「因为什么，所以什么」，是用因果性的方式思维，而这种思维，正是大数据思维所不一样的，大数据不是关注因果关系，而是关注相关性，也就是说人与人之间、人与事物、事物与事物之间的相互关系。
我举一个例子哈：
十年前的一个夏天，科学家们在研究游泳溺水事故时，发现了一个有趣的现象：数据表明呢，随着冰淇淋销量的增长，淹死的人数直线上升，两者的变化几乎完全一致。这是为什么呢？大家可以思考一下。
难道是吃冰淇淋会导致人们淹死？
——当然不是了，吃冰淇淋并不是溺水的原因。真正的原因是什么呢？是天热了，吃冰淇淋的人多了，游泳的人也多了，淹死的人自然就多了。
在冰淇淋销量和溺水人数之间没有因果关系，只有相关性。
通过这两个故事啊，大家是不是对数字开始有点感冒了呢？下面啊，我就和大家分享一下，用大数据思维可以教给我们的四个要点：
第一点：传统的因果思维是有问题的
传统的思维，常常习惯在相关的两件事之间建立因果关系，我们总是喜欢想：因为什么，所以什么。
但这个世界很复杂，而且变得越来越复杂，干扰的因素很多，很多时候我们并不能准确地找到原因。而如果强行找原因，往往会适得其反。
就像我们刚刚举的那个例子，如果按照因果关系的思维，莽撞地限制冰淇淋的销售，那么非但不会降低溺水人数，由于减少了人们避暑的方式，淹死的人反而会变多。
初衷是好的，但盲目建立因果关系是很危险的。
第二点注重相关性，才是更有效率的思维方式
沃尔玛是全世界最大的连锁超市，它的数据分析师发现，当把啤酒和婴儿纸尿裤摆放在一起时，会大幅提高两者的销量。
为什么会这样呢？是因为带孩子的爸爸变多了吗？还是因为人们在买啤酒的时候有点愧疚，希望展现一下自己有责任心的一面？没人知道。
但是啊这一点也不重要了。沃尔玛发现了这一相关后，迅速调整货架布局，把这两种货物摆在一起，既提高了销量，又便利了顾客。
很多顾客赞叹：「沃尔玛居然知道我心里在想什么」——其实沃尔玛不知道。但这没关系了。
从始至终，沃尔玛也没有去研究这一现象的原因。但这丝毫也没有妨碍沃尔玛做出正确的决策，而且反应更快了。
注重相关性而非因果，并不会使你损失什么。
第三点相关需要全样本
首先，我解释一下！
本章完
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