因果关系在整个社会发展的过程中功不可没，但这种方式的局限性在信息时代、大数据时代越来越突显。而相关关系可以直接从数据中挖掘事物间存在的某种联系，无需假设求证，可节约大量时间和精力。请回答：在大数据时代，我们应该如何处理这两种关系。
因果关系在整个社会发展的过程中功不可没，但这种方式的局限性在信息时代、大数据时代越来越突显。而相关关系可以直接从数据中挖掘事物间存在的某种联系，无需假设求证，可节约大量时间和精力。请回答：在大数据时代，我们应该如何处理这两种关系。
参考答案和解析
引起和被引起之间矛盾关系的概括和反映
相关考题：
维克托▪迈尔－舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘() A、K-meansB、BayesNetworkC、C4.5D、Apriori
61 我们的时代被描述为“信息时代”，它意味着我们不仅能迅速获取大量信息，而且也意味着我们所获信息的大量更替，网络信息的粘贴和更新就是典型的例子。而“经典” 则是天才大脑艰苦创造的结晶，是一种恒久性的精神存在。信息时代的状态与经典所需要的深思精神不合拍，这也正是我们的时代难以产生经典的因素之一。这段话的中心意思是( )。A 网络信息时代是一个可以不断复制的时代B 从某种意义上说，信息时代就是经典危机的时代C 网络文化同样可以成为经典D 我们的时代已经没有经典产生
（ 60 ）下列关于面向对象数据库和关系数据库系统的叙述中，哪一条是不正确的？A) 面向对象数据库设计与关系数据库设计之间一个最主要的区别是如何处理联系B) 面向对象数据库设计与关系数据库设计中，处理继承的方法是相同的C) 在面向对象数据库中，通过使用继承构造来获得映射D) 在面向对象数据库中，联系是通过使用联系特性或者包括相关对象的对象标识符的参照属性来处理的
下面关于数据挖掘的描述,错误的是()。 A.数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识B.数据挖掘是要提取人们事先不知道的知识C.数据挖掘是要提取潜在有用的信息和知识D.数据挖掘可以在少量的数据中进行
如今，我们已经生活在信息时代。我们掌握的数据库越来越全面，它不再只是我们手头的一点点可怜的数据，而是包括了与这些现象相关的大量甚至全部的数据。我们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不利影响。我们要做的就是接受这些纷繁的数据并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。这段文字意在强调：A.所有的数据信息都不可避免地具有不确定性B.某单个数据点对整体分析并无大的消极影响C.大数据用概率说话，而不是囿于“确凿无疑”D.大数据时代，要学会接受并甄别纷繁与混乱
研究者发现反应时间和错误率之间会存在一种制约性关系，人们将这种关系称为速度准确性权衡。下面的数据来自于一个反应时研究根据表中数据，回答下面问题： (1)计算皮尔逊相关系数。 (2)皮尔逊相关计算的前提条件有哪些？假定上述数据不满足皮尔逊相关的条件，还可以通过什么方法考察反应时间和错误次数间的关系？试计算。
随着智能手机的出现和网络的发展，每个人的行为、位置等信息都成为可被记录和分析的数据。我们已经进入了“大数据时代”。下列对大数据的描述，不正确的是（）。A、匿名化对大数据保护隐私是有效的B、不再依赖于随机抽样，而更加依赖全体数据C、对追求精确度不再热衷，而开始关注速度和效率D、着重研究相关关系，对因果关系的关注度降低
我们在绘制柏拉图的时候，首先要对收集的数据进行排序，正确的顺序是（）。A、从小到大排列，杂项数据无需考虑B、从大到小排列，杂项数据无需考虑C、从小到大排列，杂项数据放在最后D、从大到小排列，杂项数据放在最后
数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（）A、找出大量数据中数据的相关关系B、从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系C、找出数据中相关项之间的关系D、从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
多选题大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）。A要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。B我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。C在数字化时代，数据处理变得更加容易.更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的数据。D我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
单选题数据挖掘中的关联规则主要有什么作用（）A找出大量数据中数据的相关关系B从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系C找出数据中相关项之间的关系D从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
单选题下面关于大数据的描述中，哪个是不正确的（）。A价值的稠密性B数据的多样性C数据的模糊性D事物之间主要是相关关系而不是因果关系