因果关系和大數據

因果关系和大數據之间的区别

因果关系 vs. 大數據

因果关系（英語：causality或causation）是一個事件（即“因”）和第二個事件（即“果”）之間的作用關係，其中後一事件被認為是前一事件的結果。一般來說，一個事件是很多原因綜合產生的結果，而且原因都發生在較早時間點，而該事件又可以成為其他事件的原因。一般來說，因果還可以指一系列因素（因）和一個现象（果）之間的關係。對某个结果產生影響的任何事件都是该结果的一个因素。直接因素是直接影响结果的因素，也即无需任何介入因素（介入因素有时又称中介因素）。从这个角度来讲，因果之间的关系也可以称为因果关联（causal nexus）。原因和结果通常和变化或事件有关，还包括客体、过程、性质、变量、事实、状况；概括因果关系争议很多。对因果关系的哲学研究历史悠久，佛教和西方哲學家如亞里士多德在2000多年前就已經提出了因果，该问题仍是现代哲学的重要课题。. --（Big data）--，指的是傳統數據處理應用軟件不足以處理它們的大或複雜的數據集的術語。大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成了廣泛主題的新穎研究。這也導致了各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有抽樣;它只是觀察和追踪發生的事情。因此，大數據通常包含的數據大小超出了傳統軟件在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步，發布新數據的便捷性以及全球大多數政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出。.

之间因果关系和大數據相似

因果关系和大數據有（在联盟百科）0共同点。

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什么因果关系和大數據的共同点。
什么是因果关系和大數據之间的相似性