不，Da 數(shù)據(jù)的弱點主要是多樣性，前面是它的優(yōu)點。大數(shù)據(jù)(bigdata)是指在一定時間內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)的集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Time》中，Da 數(shù)據(jù)是指所有數(shù)據(jù)都用于分析，沒有隨機分析(抽樣調(diào)查)的捷徑。

維克托·邁爾·舍恩伯格在書中指出，大數(shù)據(jù)帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開始了時代的大轉(zhuǎn)型，并分三部分描述了大數(shù)據(jù)時代在思維、商業(yè)和管理方面的變化。維克多最有見地的一點是，他明確指出了數(shù)據(jù)時代最大的變化是放棄了對因果關(guān)系的渴望，轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說，只要你知道是什么，就不需要知道為什么。

首先是大數(shù)據(jù)要求數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)量小，所以很難分析出更準確的信息。其次，large 數(shù)據(jù)需要多維度的信息，各個維度是互補的。用行話來說，數(shù)據(jù)應該是正交的。還是那句話，大數(shù)據(jù)要完整，就是不要因為個別偶發(fā)事件而造成正確結(jié)果和正確結(jié)果的差異。最后，有時候數(shù)據(jù)需要實時性，比如交通擁堵的預測。如果晚了一個小時，就相當于什么都沒說。

延伸資料:另一層意思是從大數(shù)據(jù)中找到結(jié)論然后分析原因，因為大數(shù)據(jù)更容易找到相關(guān)性，然后慢慢找到與因果的關(guān)系，這樣會讓一件事的成本降低很多，比如分析犯罪行為，先不管是什么。分析完原因，另一層意思是準確統(tǒng)計每一個細節(jié)和恐怖的宏觀規(guī)律。比如我們以前做實驗都要選擇樣本，實驗結(jié)果的好壞往往取決于樣本的質(zhì)量，而現(xiàn)在我們可以全量sample數(shù)據(jù)采集分析，保證樣本的質(zhì)量。

在對大數(shù)據(jù)的分析中，很多分析都是用相關(guān)性來代替因果，這讓很多人很困惑。但是，這也是可以理解的，因為我們在日常生活中習慣性地考慮與因果的關(guān)系的事物，所以自然會認為因果的關(guān)系很好理解。但是我們在分析這些內(nèi)容的時候還是不太注意。這是怎么回事？下面就由小編來為大家解答這個問題。毫無疑問因果連接很好理解。很多人認為數(shù)據(jù)需要用邏輯來分析，所以邏輯離不開因果連接，但事實并非如此。

我們無法用標準方程清晰地表達因果的關(guān)系。我們需要知道的是結(jié)果，而不是那么關(guān)心是什么導致了結(jié)果。所以，考慮到這些，我們需要把建立在結(jié)論性基礎(chǔ)上的關(guān)系數(shù)據(jù)和通過快速思考構(gòu)思出來的關(guān)系進行對比，關(guān)系會更有說服力。但在越來越多的情況下，快速清晰的相關(guān)性分析甚至比慢速因果分析更有用、更有效。慢的因果分析體現(xiàn)在通過嚴格控制的實驗驗證的因果關(guān)系中，必然非常耗時耗力。

Da 數(shù)據(jù)的特點如下:1。數(shù)據(jù)Quanta數(shù)據(jù)的明顯特點是規(guī)模巨大。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，每個人的生活都被記錄在了大數(shù)據(jù)中，從而數(shù)據(jù)本身也爆炸了。其中Da 數(shù)據(jù)的計量單位逐漸發(fā)展，現(xiàn)在Da 數(shù)據(jù)的計量已經(jīng)達到EB。2.類型多樣在大量網(wǎng)民等因素的影響下，大號數(shù)據(jù)的來源非常廣泛，因此大號數(shù)據(jù)的類型也是多樣的。

大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):1。理論理論是認知的必由之路，也是被廣泛認同和傳播的基準線。在這里，我們可以從Da 數(shù)據(jù)的特征定義來了解業(yè)界對其整體的描述和定性，通過對其價值的探討來深入分析Da 數(shù)據(jù)的珍貴性，從而洞察Da 。2.技術(shù)是體現(xiàn)Da 數(shù)據(jù)價值的手段，是進步的基石。這里從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)、傳感技術(shù)的發(fā)展，闡述了從采集、處理、存儲到結(jié)果形成的全過程。

Da 數(shù)據(jù)通俗地說就是一個參考數(shù)據(jù)，是后面用來收集、過濾、加工的。隨著網(wǎng)絡上各種大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，對數(shù)據(jù)的分析和應用也越來越普遍，因為相關(guān)性不考察事物之間的邏輯關(guān)系，為了得到可靠的結(jié)論，數(shù)據(jù)的量比因果的量大，樣本也更全面。以前技術(shù)上的限制讓我們無法獲得足夠的數(shù)據(jù)來支持我們的判斷，所以我們要采取一種比較棘手的方式來探索和論證因果。