1樓：
挺對啊，大資料只看相關性不看因果性。美國沃爾瑪超市還根據大資料得知人們在颶風來之前特別喜歡囤蛋撻，於是就把蛋撻和躲颶風的時候要買的東西放一起，銷量那叫乙個好，這誰也說不清楚為啥人們愛在颶風來之前買蛋撻，但反正有相關性，放一起就得了唄～
2樓：Leoxy
基於定位請求次數差異做出的結論，連相關性都談不上，也不是什麼篩選資料的問題。
乙個城市有哪幾家醫院，位置在哪兒，對於大部分市民來說，地標性建築物根本不用請求定位就知道在哪兒。
相反，低端足浴店很多人都不知道附近哪兒有，請求定位搜一搜就正常了。
3樓：
想起來乙個安全帽的故事。
資料表明有戴安全帽習慣的人比沒有戴安全帽習慣的人得肺癌的比例更大。這是因為戴安全帽會導致肺癌嗎？不，這實際上是因為戴安全帽的人更有機會活到得肺癌的年齡。
4樓：huatvip
若如題主所說，那麼李彥巨集的說法是典型的——倒因為果。
乙個病怏怏的，心有餘力不足。
經常去洗腳店，首先他得腎好。
而不是因為經常去洗腳店，所以身體好。
喝完酒打下這段不太通順的文字，希望知友看完能會心一笑。
5樓：戴明哲
因為去低端足療的基本是年輕人啊！
沒錢去高階足療啊！
多數人是中年才有錢去高檔的啊！
年輕人比中年人毛病少很正常啊！
所以這就是所謂的大資料？
6樓：Michael
你用大資料分析一下會發現：去醫院的基本都是生病的人；喜歡戶外運動的人比不喜歡戶外運動的人更健康；
這本質上不是分析出來的，而是篩選出來的，是個結果而已，你去檢視下去低端足療的人人群成分構成成份就對這個結論不足以為奇了
7樓：趙小達
相關不代表因果
這是大資料的魔咒，有興趣可以看一下周濤老師在大資料時代裡的前言，我覺得說得很好，大概意思是追求因果性大於追求相關性不僅是為了防止倖存者偏差，更是人類智慧型高於計算機的終極體現。是啊，只有人會問為什麼。
而且作為科研狗簡直被這條定律虐哭，每次解釋結果都會被說你過度解釋啦……啊啊啊
8樓：魚蛋
總去同一家足療總會膩味的，所以經常得換。而且去乙個新城市就得馬上試一試。
然而醫院當然是挑最好的去，去過一次就知道在哪了，而且醫院也不像足療一樣總搬家啊。
9樓：半仙
去低端足療店的相比較去高階足療店的人數本來就多，大部分人也不是天天往醫院跑，感覺舉這個例子就像是我的侄子對我說：我是個位數加減法數學家。
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