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随着时期的不断向前发展，我们对付数据的敏感性越来越强。这不仅仅纯挚的意味着我们只关注着面前可得到的利益，而忽略未来或者过去那些即将丢失或并未实现的一些新事物。众所周知，所有事情的发展都有规律可循，而这个规律怎么探求？这个规律是怎么总结出来的？为什么会成为规律？你为了创造这些规律须要做什么？
反不雅观之前那些问题，我们可以从大数据的内在含义来看：大数据思维一个最突出的特点，便是从传统的因果思维转向干系思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个缘故原由，推出一个结果来。而大数据没有必要找到缘故原由，不须要科学的手段来证明这个事宜和那个事宜之间有一个一定，先后关联发生的一个因果规律。它只须要知道，涌现这种迹象的时候，我就按照一样平常的情形，这个数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么我只要创造这种迹象的时候，我就可以去做一个决策，我该怎么做。这是和以前的思维办法很不一样，诚笃说，它是一种有点反科学的思维，科学哀求实证，哀求找到准确的因果关系。
在这个充满不愿定的时期里，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情恐怕早已经不值得办了。以是“大数据”时期的思维有点像回归了工业社会的这种机器思维一定会涌现相应的结果，是这样的状态。而农业社会往前推，不须要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只须要找到干系关系，只须要找到迹象就可以了。社会因此放弃了探求因果关系的传统偏好，开始挖掘干系关系的好处。
全天下的商界人士都在高呼大数据时期来临的上风：一家超市如何从一个17岁女孩的购物清单中，创造了她已有身的事实；或者将啤酒与尿不湿放在一起发卖，神奇地提高了双方的发卖额。大数据透露出来的信息有时确实会起颠覆。比如，腾讯一项针对社交网络的统计显示，爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多；最关心金价的是中国大妈，但紧随其后的却是90后。而在过去一年，支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。解释：用关注干系性思维办法来思考问题，办理问题。探求缘故原由是一种当代社会的一神论，大数据推翻了这个论断。过去探求缘故原由的信念正在被“更好”的干系性所取代。天下由探求因果关系变成挖掘干系关系。
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