大数据要求我们有所改变，我们必须能够接受混乱和不确定性。确定性似乎一直是我们生活的支撑，就像我们常说“丁是丁，卯是卯”。但认为每个问题只有一个答案的想法已经站不住脚了，不管我们承认不承认。一旦我们承认了这个事实甚至拥护这个事实的话，我们离真相又近了一步。
3、更好
不是因果关系，而是相关关系。
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要数据自己“发声”。
其实上述前两个思想的重大转变导致第三个变革，这个变革有望颠覆很多传统观念。而这些传统观念更加基本，往往被认为是社会建立的基础：找到一切事情发生背后的原因。而在更多的时候，寻找数据间的关联并利用这种关联就足够了。这种关联，决定了预测的关键。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强调的是指一个数据值增加时，另一个数据只很有可能随着增加。例如谷歌流感趋势：在一个特定的地理位置，越多的人通过谷歌搜索特定的词条，该地区就有更多的人患了流感。相反，相关关系弱就一位置当一个数据值增加时，另一个数据值不会发生变化。例如：我们可以寻找关于个人的鞋码和幸福的相关关系，但会发现几乎扯不上什么关系。
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