因果五種分析方法因果關(guān)系推理可以說是分析領(lǐng)域最難的問題之一，也是爭論多年的問題。數(shù)據(jù)的廣泛來源決定了數(shù)據(jù)形式的多樣性，等等！??！兩組數(shù)據(jù)格蘭杰因果你怎么看待測試結(jié)果？在5%的顯著性水平上，X不是Y的格蘭杰原因，Y也不是X的格蘭杰原因，迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測和處理。

進(jìn)行適當(dāng)?shù)募僭O(shè)檢驗(yàn)和相關(guān)性檢驗(yàn)(根據(jù)數(shù)據(jù))的類型選擇不同的方法。統(tǒng)計(jì)不出因果的關(guān)系。最著名的例子就是海盜的消失與全球變暖正相關(guān)，但不能認(rèn)為海盜的消失構(gòu)成了全球變暖的充分必要條件或充要條件。尤其是對于現(xiàn)在比較時髦的“Da 數(shù)據(jù)”，我們不能做低俗的解讀，認(rèn)為它可以提供因果結(jié)論。統(tǒng)計(jì)學(xué)的根本特征是拋棄事物的因果關(guān)系。

large 數(shù)據(jù)有四個特點(diǎn)，分別是成交量(量大)、品種(品種)、速度(高速)、價值(價值)，我們一般稱之為4V。1.很多。大數(shù)據(jù)一開始的特點(diǎn)是“大”。從前Map3時代，一個小小的MB級Map3就能滿足很多人的需求。但是隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB變成了TB，甚至是現(xiàn)在的PB和EB級別。

社交網(wǎng)絡(luò)(微博、推特、臉書)、移動網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具和服務(wù)工具都成為了數(shù)據(jù)的來源。淘寶近4億會員每天產(chǎn)生商品交易數(shù)據(jù)約20TB；大約有10億臉書用戶每天生成超過300TB的日志。智能的算法，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺，新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，迫切需要對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時的統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測和處理。2.多樣性。數(shù)據(jù)的廣泛來源決定了數(shù)據(jù)形式的多樣性。

協(xié)整檢驗(yàn):1。首先，測試必須要求數(shù)據(jù)經(jīng)過了一階或二階平穩(wěn)處理。2.然后從觀測值數(shù)據(jù)構(gòu)建一個協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，通常是線性或非線性模型，擬合度較好。3.然后，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，這涉及到使用一種叫做協(xié)整檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械膮?shù)是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。4.最后，如果協(xié)整檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值小于某個閾值，則可以認(rèn)為協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪强尚诺模@意味著觀測值之間存在一定程度的相關(guān)性數(shù)據(jù)。