【神山日光Ninko】評論

1.因果關係有著非常明確的定義，通常來說，原因是指引起一定現象的現象，結果是指由於原因的作用，隨之串聯而引起的現象。因果聯繫的特徵就是，原因在先，結果在後2.相關性是統計上的概念，數據多了，A發生時B發生的機率，足夠顯著，那麼A和B就是相關的。而因果性是邏輯上的概念，A發生導致B發生。類似的還有，例如，看見閃電（A）和聽見雷聲（B）是高度相關的，但它們二者相互之間並沒有因果關係。3.相關性若觀察到未發現的原因,則事物才有相當之因果

【[][][][]】評論

大數據的定義是Volume（容量）Velocity（速度）Variety（多樣性）

【高考上榜再學習】評論

與傳統調查方法相較，大數據並不探求因果關...

【每分每秒都在創造，再創造】評論

大數據不探究因果關係，目的是從數據當中找...

【許羽賢】評論

分享個例子，以前有人用大數據分析來做「台南市白河區區民人均壽命高於其他市內行政區之原因分析」做出來的結果是，該區的白鷺鷥明顯高於其他區域。如果依照此結果下結論，就變成「多養白鷺鷥可以提高區民平均壽命」，但很明顯兩者之間並無因果關係。

【布】評論

大數據不是因果關係，而是相關關係 大數據當紅，加上它在許多領域的成功運用，其地位與能力備受追捧。與大數據密切相關的統計學，是法蘭西斯・高爾頓與卡爾・皮爾森解答對於遺傳的疑問未果，而開發出來的學科，這門學科創立後興盛數十載，其名言「相關不是因果」

【Shanni】評論

大數據之4v：資料量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）、易變性（Variability）另外個人的記憶方式（不一定正確），大數據之所以稱為「巨量資料」，代表資料量極大，難以分析所有結果的因果性。就好比在google上搜尋某個關鍵字，前幾頁會是相關性最高的結果。由理可知，大數據重視的是相關性而非因果關係。