俗話說：“做事先做人，靠譜先知譜”，在學習認識大數據的時候我們不僅要學習他們的基本概論，其實大數據的幾個常用邏輯我們也是要知曉的，這好比生活中的常識，但是往往會產品一些常識性的誤解，借此機會慧都大數據為大家分享6個大數據邏輯知識，科普幾個常見的邏輯錯誤。

1、靠譜的結果，依賴于靠譜的數據和靠譜的分析過程。

在大數據的背景下，這個結論是不是仍然成立？我認為仍然成立。數據量多了，可以濾除隨機干擾、可以找到更多的佐證、可以打造更加完整、嚴密的邏輯鏈。如此可以。

2、任何未經認真研究的結果，都不能保證靠譜。

“春運期間，有個記者在很多輛火車上問：大爺、大娘、小伙子、小姑娘，你們都買到票了嗎？ 當他發現大家都買到了票。于是認為：春運火車票很好買”。這個段子告訴我們：離開正確的分析方法，數據多并不能得到正確的結論。

3、數據的相關性可以提供線索，但不能作為靠譜的結論。

大數據的迷人之處，在于相關性分析能夠給我們提供一些意想不到的視角，并讓我們得到意想不到的結果。但是，好的發現往往是可遇不可求的。

4、如果你的工作不需要太靠譜，大數據分析是個不錯的選擇。

給出“推薦”往往就是一個不需要太靠譜的事情。采納不采納推薦結果才是重要的。是否采納數據分析的推薦結果，與事情的重要性有關：隨便買點小商品是可以的，可能讓你傾家蕩產的事情恐怕就沒那么簡單了。

5、如果你的工作要求結論必須靠譜，就必須把主要精力放在數據質量和分析方法上。

數據質量不僅是數據的精度，關鍵是數據的相關背景要完整。比如，數據是怎么得到的、影響數據的因素有哪些等等。獲取數據的時候就要想到：這些數據的一個重要作用是用來證偽的。如果數據的質量不好，就既不能證明、也不能證偽：只能似是而非。

6、得到一個靠譜的結論，可能要比得到一萬個相關性都難。

得到相關的結論就像隨便吹牛，得到靠譜的結論就像弄個科學發現。難度當然不可同日而語。

看完了以上6個大數據邏輯，是不是覺得之前對大數據存在很多誤解，正如《數據思維》的作者王漢生說到：“數據分析不準確是常態，數據分析準確是變態”，我們應正確的認識到這一點，不用過分神話它。

正如文章講的我們應該把精力放在數據質量和分析方法上，例如慧都大數據就是通過從數據采集、數據準備、數據建模、可視化分析的端到端的解決方案，保證數據質量的同時提供定制化的大數據算法與建模，為您提供更加可靠的數據分析，探索數據應用價值，通過洞察數據的應用價值，讓決策更智能。

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