大數據思維
很多人看到一大堆數據擺在眼前就覺得頭痛，但數據其實並沒有想象中的難以理解。只要用心去分析是可以從手中的數據獲得相當多有趣的結論。
#大數據出現的有趣細節
2011年時，馬雲在第八屆網商大會演講中分享一項有趣的結論: “在中國，浙江女性的胸最小。” 這句話當然不是隨口說說，而是從阿裡巴巴的海量用戶購買胸罩的數據總結得來的。
#大數據思維特點
大數據思維其中一個最突出的特點就是從傳統的因果思維轉向相關思維。人們的慣性思維方式是在兩件相關事件之間建立因果關係 （因為……所以……）來思考問題。
要知道，產生的結果往往並非一個單一原因而形成的，許多內在或外在因素的干擾都能對結果產生決定性的影響，這也就是在很多時候我們無法精準找到原因的關鍵。
#大數據關注相關性
在某個夏天，科學家在研究游泳溺水事件時，發現了一個現象：冰淇淋的銷售增長和溺水而亡的人數增長趨勢完全一致。在用傳統的因果思維方式看待這兩件事就會得出讓人啼笑皆非的結論: 吃冰淇淋後遊泳會導致游泳溺水的現象增多。
然而，冰淇淋的銷售量和溺水事件增加的發生是相關性，而非因果關係。由於夏天天氣炎熱，買冰淇淋吃的人增多，游泳消暑的人也增多，發生溺水事件的幾率自然也會增多。
#結語
通過以上兩個故事讓我們更能領悟到注重相關性，才是更有效率的思維方式。
追求數據越精確，意味著需要的數據量越龐大，時間成本與數據來源成本也越大。在運用大數據思維方式時，我們並不能一味地追求精確，而是以更高效率的方式得到可靠的結論。
在你能夠了解並具有分析能力的情況下，數據是有價值的資源，反之數據只會是一堆讓人眼花繚亂的無用亂碼。
