严格的说，应该是因果和相关的区别和联系1它们之间，区别有个本质的地方，因果必然是相关，但相关未必是因果例如光照时间和水果含糖量之间，是因果关系，光照时间越长，光合作用产生的糖越多，水果就越甜所以数据；2数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点3预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中。

大数据分析更注重关联关系而非因果关系

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战大数据处理 大数据处理数据时代理念的三大转变要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果具体的。

大数据分析关注的是数据间的因果关系还是相关性

1、大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据， 而不是抽取少量的数据样本大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不。

2、在大数据背景中，因果分析逐渐实现了从理论到系统过程的跨越通过逻辑规则融合机器学习的方向实现因果分析#8964目前关河因果在做这方面的研发。

3、第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图 和大数据相关的理论 ？ 特征定义 最早提出大数据时代到来的是麦肯。

4、下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是A在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D在数据规模上强调相对数据而不是。

5、大数据分析 ，机器学习本身是一个相对较新的行业市场上企业不一定有充沛的人才，不少企业实际上还在新建相关部门的阶段，业务怎么干在摸索中而即使已经有这类人才队伍的先行企业，也希望巩固，扩大自己的人才优势，所以现在。