有学者认为, 大数据的长项是对资料进行相关分析，而不用进行详尽的因果分析。但对此，学界尚有争议。因果关系需要两个变量在统计上有相关性，在时间上有先后顺序，即自变量在前，因变量在后；在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生，即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中，统计学注重对假设的检验和模型的显著性，但是在大数据时代，机器学习采用交叉验证的方法，根据结果的准确程度来判断模型好坏，不会深

大数据分析的一般方法是先对海量数据进行分析，再约减数据（） 两个变量有长系列同期观测资料，它们进行相关分析的前提条件是（） 列出四种常见的对数据进行相关分析的方法。 若每日吸烟量也服从正态分布，对该资料进行相关和回归分析，则tr与tb的关系是 通过对大数据进行数据挖掘分析可以获得潜在隐含的知识，进行预测（） 根据x,y的一组样本数据进行相关与回归分析，下列表述正确的有( )。 大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。 大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。 对于二手资料，在数据输入之前没有必要进行相关的数据收集、整理，可直接进行数据输入。（ ） 为什么要进行相关分析？相关系数达到什么标准，才能进行相关计算？ 可以对大数据进行深度分析的工具是(　　)。 根据《大数据时代的信息安全》，实现企业的安全大数据的分析和用大数据方法对企业进行安全管理，首先要解决的一个问题是（） 数据建模就是使用数学模型对大数据进行分析，解决现实生活中问题。 大数据强调因果性，而不是相关性。 可以对大数据进行深度分析的平台工具是 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（） 淘宝、京东等电商可以通过对大数据的分析向顾客进行（） 进行相关分析时按相关程度可分为（） 进行相关分析，要求相关的两个变量()。 大数据的价值重点在于挖掘，而挖掘就是分析（）