数据因果,大数据 因果

因果五种分析方法因果关系推理可以说是分析领域最难的问题之一，也是争论多年的问题。数据的广泛来源决定了数据形式的多样性，等等！！！两组数据格兰杰因果你怎么看待测试结果？在5%的显著性水平上，X不是Y的格兰杰原因，Y也不是X的格兰杰原因，迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，对如此大规模的数据进行实时统计、分析、预测和处理。

进行适当的假设检验和相关性检验(根据数据)的类型选择不同的方法。统计不出因果的关系。最著名的例子就是海盗的消失与全球变暖正相关，但不能认为海盗的消失构成了全球变暖的充分必要条件或充要条件。尤其是对于现在比较时髦的“Da 数据”，我们不能做低俗的解读，认为它可以提供因果结论。统计学的根本特征是抛弃事物的因果关系。

large 数据有四个特点，分别是成交量(量大)、品种(品种)、速度(高速)、价值(价值)，我们一般称之为4V。1.很多。大数据一开始的特点是“大”。从前Map3时代，一个小小的MB级Map3就能满足很多人的需求。但是随着时间的推移，存储单位从过去的GB变成了TB，甚至是现在的PB和EB级别。

社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具和服务工具都成为了数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB；大约有10亿脸书用户每天生成超过300TB的日志。智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、分析、预测和处理。2.多样性。数据的广泛来源决定了数据形式的多样性。

协整检验:1。首先，测试必须要求数据经过了一阶或二阶平稳处理。2.然后从观测值数据构建一个协整检验模型，通常是线性或非线性模型，拟合度较好。3.然后，进行协整检验，这涉及到使用一种叫做协整检验统计量的统计量来检验模型中的参数是否具有统计显著性。4.最后，如果协整检验统计量的p值小于某个阈值，则可以认为协整检验模型是可信的，这意味着观测值之间存在一定程度的相关性数据。