在当今这个时代，人们对「大数据」这个词并不陌生。大数据技术指的是超过传统数据库系统处理 能力的数据。随着互联网上的各种大数据的产生，数据分析就显得尤为重要。 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，我解释一下样本是什么。样本是我们做观察和调研的时候抽取的一部分数据，它对于做决策 具有很重要的作用。在大数据当中，正是样本规模的改变，导致了决策思维的改变。 相关性，是大数据最核心的特征。 但是你有没有考虑过，既然相关性这么好，为什么人们还是长期保留着因果性的传统思维呢？ 按照进化的逻辑，像因果性这么低效的思维方式，怎么还没有被淘汰掉呢？ 这就是大数据的关键。

因为相关性不追究事物之间的逻辑关系，所以要想得到可靠的结论，所需的数据量要比因果性更 大，样本要更全面。 在以前，技术的局限让我们不可能获得足够的数据来支持我们的判断。所以我们不得不采取一种取巧的方式，去探究和论证因果。 但现在，随着互联网和计算机技术的发展，大数据和全样本变得可能了，我们没有理由不去利用这 种便利。 人与猴子的区别在于我们会使用工具，而新思维的人和旧思维的人区别在于：我们会使用更新、更 高级的工具。 这就引出了大数据的第二个特征：全样

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