在大数据的分析中，很多分析都是使用相关关系进行分析而不是使用因果进行分析，这就让很多人感到疑惑。不过对此也是情有可原的，因为我们在日常生活中习惯性地用因果关系来考虑事情，所以我们自然就会认为，因果联系是浅显易懂的。不过我们在进行分析的时候还是不太注重这些内容，那到底是怎么回事呢？下面就有小编为大家解答一下这个问题。

因果联系是浅显易懂的，这是毋庸置疑的，很多人认为大数据是需要靠逻辑分析的，那么逻辑就离不开因果联系，但是事实却并非如此。与相关关系不一样，因果联系也很难被轻易证明。我们也不能用标准的等式将因果关系表达清楚。我们需要知道的是结果，而导致结果的原因是什么我们就不那么关注了。

所以，考虑到这些，就需要我们把以确凿数据为基础的相关关系和通过快速思维构想出的因果关系相比的话，相关关系就更具有说服力。但在越来越多的情况下，快速清晰的相关关系分析甚至比慢速的因果分析更有用和更有效。慢速的因果分析集中体现为通过严格控制的实验来验证的因果关系，而这必然是非常耗时耗力的。一般来说，在小数据时代，我们会假想世界是怎么运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。在不久的将来，我们会在大数据的指导下探索世界，不再受限于各种假想。我们的研究始于数据，也因为数据我们发现了以前不曾发现的联系。在事实上，就是因为不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，大数据才能为我们提供如此多新的深刻洞见。所以这就是大数据舍弃因果关系的原因。

但是需要给大家说明白的是，大数据时代绝对不是一个理论消亡的时代， 相反地，理论贯穿于大数据分析的方方面面。很多旧有的习惯将被颠覆，很多旧有的制度将面临挑战。所以大数据的出现改变了很多人的思维方式。大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡，也是通往未来的必然改变。

以上的内容就是小编为大家解答的关于大数据分析中为什么舍弃因果分析而使用相关关联分析方式进行分析的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了这个问题的原因了吧？希望这篇文章能够帮助大家更好地理解大数据。