你知道在蔬果超市里，番茄和什么摆放在一起卖得最好吗？大部分人都会回答是鸡蛋，因为在我们的逻辑思维里，番茄炒鸡蛋是最常见的食物，所以这两者放在一起，肯定最好卖。然而，事实却并不是这样，根据科学调查，当番茄和黄瓜摆放在一起的时候，销售量才是最好的。

那么相信很多人会问了，为什么？

答案是没有原因。

没有原因——从传统的因果分析向相关性分析转换，这就是大数据研究。当你在蔬果超市挑选自己想要东西的时候，其实那一排排看似随意的蔬果，都是经过大数据研究之后，按照最有利于销售的方式摆放的。

类似的例子还有：每当季节性飓风来临时，美国沃尔玛超市就会将蛋挞、手电筒等飓风用品放在一起，因为超市的数据库记录了每个顾客的购物清单、超市销售额，还有购物篮中物品的具体购买时间，甚至购买当日的天气。沃尔玛的数据统计员从这些数据中发现了奇怪的关联：每当季节的飓风来的时候，不仅手电筒数量增加了，而且蛋挞的销量也增加了，所以每当飓风来临的时候，蛋挞就和飓风用品放在了一起，方便人们购买。

大数据的出现改变了在科学界普遍追求的因果关系的检验。大数据主要从相关性着手，而不是因果关系，这从本质上改变了传统数据的开采模式。例如2009年2月，谷歌的研究人员在《自然》发表了一篇论文，预测季节性流感的暴发，在医疗保健界引起了轰动。

为什么谷歌可以实现这么精准的预测？如果从因果关系看，是因为人感到不舒服，或听到别人打喷嚏，或者阅读了相关的新闻后感到焦虑吗？谷歌不是从这种因果关系去考虑，而是从相关性的角度，去预测一个持续发展的大方向，因为大众的搜索词条处于不断变化之中，外界的一个蝴蝶翅膀的扇动，就会使搜索发生系统的、混沌的变化。

杜克大学富卡商学院从2014年秋季开始招收大数据商业分析方向的硕士生，西安交通大学管理学院也将录取海外大数据分析的博士生作为新录取教职人员的重点之一。如今，大数据已经不再是计算、统计学科的专宠，商学院的运作，表明大数据正式进入各行业的广泛应用。

正如文章开头所说，从互联网到人们的生活消费，大数据的关联性应用已经无处不在。

责任编辑：甘心怡