【枫凡君伴您读书】大数据时代：生活、工作与思维的大变革（著者：维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶）
沃尔玛，把蛋挞与飓风用品摆在一起
沃尔玛是世界上最大的（实体）零售商，拥有超过200万的员工，销售额约4500亿美元，比大多数国家的国内生产总值还多。在网络带来巨多数据之前，沃尔玛在美国企业中拥有的数据资源应该是最多的。
在20世纪90年代，零售链通过把每一个产品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛可以让供应商监控销售速率、数量以及存货的情况。沃尔玛通过打造透明度来迫使供应商照顾好自己的物流。沃尔玛运用这些数据使其成为了世界上最大的“寄售店”。
倘若得到正确分析，历史数据能够解释什么呢？零售商与天睿资讯（Teradata）专业的数字统计员一起研究发现了有趣的相关关系。2004年，沃尔玛对历史交易记录这个庞大的数据库进行了观察，这个数据库记录的不仅包括每一个顾客的购物清单以及消费额，还包括购物篮中的物品、具体购买时间，甚至购买当日的天气。
沃尔玛公司注意到，每当在季节性飓风来临之前，不仅手电筒销售量增加了，而且POP-Tarts蛋挞（美式含糖早餐零食）的销量也增加了。因此，当季节性风暴来临时，沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置，以方便行色匆匆的顾客从而增加销量。
在大数据时代来临前很久，相关关系就已经被证明大有用途。这个观点是1888年查尔斯·达尔文的表弟弗朗西斯·高尔顿爵士（Francis Galton）提出的，因为他注意到人的身高和前臂的长度有关系。
相关关系背后的数学计算是直接而又有活力的，这是相关关系的本质特征，也是让相关关系成为最广泛应用的统计计量方法的原因。但是在大数据时代之前，相关关系的应用很少。因为数据很少而且收集数据很费时费力，所以统计学家们喜欢找到一个关联物，然后收集与之相关的数据进行相关关系分析来评测这个关联物的优劣。
在大数据时代，通过建立在人的偏见基础上的关联物监测法已经不再可行，因为数据库太大而且需要考虑的领域太复杂。幸运的是，许多迫使我们选择假想分析法的限制条件也逐渐消失了。我们现在拥有如此多的数据，这么好的机器计算能力，因而不再需要人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一分析了。
我们用数据驱动的关于大数据的相关关系分析法，取代了基于假想的易出错的方法。大数据的相关关系分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。这种预测发生的频率非常高，以至于我们经常忽略了它的创新性。当然，它的应用会越来越多。
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