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俗话说：“做事先做人，靠谱先知谱”，在学习认识大数据的时候我们不仅要学习他们的基本概论，其实大数据的几个常用逻辑我们也是要知晓的，这好比生活中的常识，但是往往会产品一些常识性的误解，借此机会慧都大数据为大家分享6个大数据逻辑知识，科普几个常见的逻辑错误。

1、靠谱的结果，依赖于靠谱的数据和靠谱的分析过程。

在大数据的背景下，这个结论是不是仍然成立？我认为仍然成立。数据量多了，可以滤除随机干扰、可以找到更多的佐证、可以打造更加完整、严密的逻辑链。如此可以。

2、任何未经认真研究的结果，都不能保证靠谱。

“春运期间，有个记者在很多辆火车上问：大爷、大娘、小伙子、小姑娘，你们都买到票了吗？ 当他发现大家都买到了票。于是认为：春运火车票很好买”。这个段子告诉我们：离开正确的分析方法，数据多并不能得到正确的结论。

3、数据的相关性可以提供线索，但不能作为靠谱的结论。

大数据的迷人之处，在于相关性分析能够给我们提供一些意想不到的视角，并让我们得到意想不到的结果。但是，好的发现往往是可遇不可求的。

4、如果你的工作不需要太靠谱，大数据分析是个不错的选择。

给出“推荐”往往就是一个不需要太靠谱的事情。采纳不采纳推荐结果才是重要的。是否采纳数据分析的推荐结果，与事情的重要性有关：随便买点小商品是可以的，可能让你倾家荡产的事情恐怕就没那么简单了。

5、如果你的工作要求结论必须靠谱，就必须把主要精力放在数据质量和分析方法上。

数据质量不仅是数据的精度，关键是数据的相关背景要完整。比如，数据是怎么得到的、影响数据的因素有哪些等等。获取数据的时候就要想到：这些数据的一个重要作用是用来证伪的。如果数据的质量不好，就既不能证明、也不能证伪：只能似是而非。

6、得到一个靠谱的结论，可能要比得到一万个相关性都难。

得到相关的结论就像随便吹牛，得到靠谱的结论就像弄个科学发现。难度当然不可同日而语。

看完了以上6个大数据逻辑，是不是觉得之前对大数据存在很多误解，正如《数据思维》的作者王汉生说到：“数据分析不准确是常态，数据分析准确是变态”，我们应正确的认识到这一点，不用过分神话它。

正如文章讲的我们应该把精力放在数据质量和分析方法上，例如慧都大数据就是通过从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端的解决方案，保证数据质量的同时提供定制化的大数据算法与建模，为您提供更加可靠的数据分析，探索数据应用价值，通过洞察数据的应用价值，让决策更智能。

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