大数据如何改变了我们与信息的关系
大数据与我们生活的关系
大数据与我们生活的关系引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为我们生活中不可忽视的一部分。
大数据是指规模庞大、结构多样、变化迅速且难以处理的数据集合。
在各个领域，大数据都产生了深远的影响，从商业到医疗，从教育到政府管理。
本文将探讨大数据与我们生活之间的关系，其中包括对个人生活和社会发展的影响。
大数据对个人生活的影响1. 智能家居随着物联网技术的发展，智能家居已经逐渐走入千家万户。
通过传感器和互联网连接，智能家居可以收集各种信息，例如温度、湿度、光线等。
这些数据可以被分析和应用于自动化控制系统。
比如，在离家时，智能家居可以根据你的习惯自动调整温度和关闭电器设备，以节省能源和提高安全性。
2. 健康管理大数据在健康管理方面也起到了重要作用。
通过健康追踪设备和手机应用程序，个人可以收集和监测自己的健康数据，如心率、睡眠质量和运动量。
这些数据可以帮助人们更好地了解自己的健康状况，并提供个性化的建议和指导。
此外，大数据还可以通过分析大量的医疗记录和基因信息，改善疾病诊断和治疗。
3. 社交媒体社交媒体平台如Facebook、Instagram和Twitter等已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
这些平台每天都产生海量的数据，包括用户发布的文字、图片和视频等。
通过分析这些数据，社交媒体平台可以了解用户的兴趣、行为模式和消费习惯，从而为用户提供更加个性化的内容和广告。
大数据对社会发展的影响1. 商业领域在商业领域，大数据已经成为企业获取竞争优势的重要手段之一。
通过分析顾客购买记录、市场趋势和竞争对手信息等大量数据，企业可以做出更准确的预测，并制定相应的营销策略。
此外，大数据还帮助企业改善供应链管理、降低成本和提高效率。
2. 城市管理大数据在城市管理方面也发挥着重要作用。
通过分析交通流量、空气质量、垃圾处理等数据，城市可以更好地规划交通路线、改善环境质量和提供公共服务。
例如，一些城市已经开始使用智能交通系统来优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和排放物的排放。
论大数据如何改变人类的生活
论大数据如何改变人类的生活第一章：引言随着信息化时代的到来，人类面临着数据爆炸的挑战。
越来越多的数据被生成和存储，对数据的分析和利用成为了当今社会的一项重要任务。
大数据的出现和不断发展，为人类带来了巨大的变革和机遇。
本文将从大数据的概念和特征、大数据对于人类生活的影响以及大数据带来的机遇三个方面展开论述。
第二章：大数据的概念和特征大数据是一种新型数据类型，它不仅在数据量上具有大规模、高速率、多样性等特征，而且在数据分析、应用方面也具有独特的挑战性。
大数据的特征主要有以下几个：1.大量性：大数据不仅涉及到数据量的问题，也涉及到具有巨大数量的数据项，这些数据可以来自多种来源，例如社交媒体、传感器、智能设备、移动设备等。
2.高速性：数据的快速生成和传输，是高速性的体现。
这种情况下，需要有高效率的数据整合和数据处理方法。
3.多样性：大数据并非只有标准的结构化数据，还包括一些非结构化数据、半结构化数据等多种数据形式，需要先进的数据挖掘技术来处理。
4.价值性：大数据是由人类活动中产生的信息数据汇集，其中包含有数据价值和业务价值，需要综合利用其中蕴含的价值。
第三章：大数据对于人类生活的影响随着大数据技术的发展和应用，对人类社会的影响也越来越明显。
下面主要阐述大数据对于人类生活的影响：1.商业影响：大数据对于商业发展的影响是显著的。
大数据通过分析客户的行为习惯、兴趣爱好，可以为企业提供决策依据，帮助企业实现精准营销、产品定位、市场分析等商业业务。
2.医疗影响：随着大数据技术在医疗领域的应用，医疗界正快速转变。
通过大数据的分析，可以提升医疗效率、提高诊断准确率、发现疾病发展趋势，为医疗提供更好的治疗方案。
3.智慧城市影响：大数据在智慧城市建设中的应用，对于城市的发展起到了很大的作用。
通过大数据的分析，可以实现城市交通、能源、环境等方面的优化运营，提升城市的效率和品质。
4.政治影响：大数据已经成为决策者的一项重要工具，政治核心的数据处理和应用能力，可以为政策和决策的制定和实施带来重要的数据依据和技术支持，为国家发展提供了可靠的保障。
大数据时代个人信息保护的现实困境与路径选择
大数据时代个人信息保护的现实困境与路径选择一、本文概述1、简述大数据时代的背景和特点。
在21世纪的今天，我们正处于一个信息爆炸的时代，大数据（Big Data）已经渗透到社会的各个领域，成为了推动社会进步的重要力量。
大数据时代的来临，主要得益于互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的飞速发展，使得数据的收集、存储、处理和分析能力得到了前所未有的提升。
数据体量巨大。
从TB级别跃升到PB、EB乃至ZB级别，数据的增长速度远超过了传统的数据处理能力。
数据类型繁多。
除了传统的结构化数据外，还包括了半结构化数据和非结构化数据，如社交媒体信息、视频、音频等。
再次，价值密度低。
大量的数据中，真正有价值的信息可能只占据很小的一部分，需要强大的数据分析技术来提取。
处理速度快。
大数据的处理速度要求达到实时或近实时，以满足各种业务需求。
在这个大数据的时代背景下，个人信息保护面临着前所未有的挑战。
一方面，大数据技术的应用使得个人信息的收集、存储和处理变得更为便捷，但同时也增加了个人信息泄露和滥用的风险。
另一方面，随着数据量的剧增，如何在海量数据中保护个人隐私，防止数据被滥用，成为了亟待解决的问题。
因此，如何在大数据时代保障个人信息的安全与隐私，成为了我们必须要面对和解决的现实困境。
2、引出个人信息保护在大数据时代的重要性。
在大数据时代，个人信息的价值日益凸显，其保护的重要性也日益显著。
随着信息技术的飞速发展，个人信息的采集、处理和应用已经渗透到社会的各个领域，如商业营销、公共服务、医疗健康等。
然而，与此个人信息的泄露、滥用和非法交易等问题也层出不穷，给个人隐私和权益带来了严重威胁。
因此，在大数据时代，加强个人信息保护不仅关乎个人的尊严和权益，更关乎社会的稳定和发展。
个人信息保护是维护个人尊严和权益的基本要求。
个人信息作为个体身份的重要标识，其泄露和滥用可能导致个人名誉受损、财产损失甚至生命安全受到威胁。
因此，保护个人信息是保障个人基本权利的重要一环。
大数据在信息管理与信息系统方面的应用
大数据在信息管理与信息系统方面的应用大数据在信息管理与信息系统方面的应用越来越广泛。
随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为了信息管理和信息系统领域中的一个重要工具和资源。
它可以帮助企业和组织更好地管理和利用信息，提高工作效率和决策能力。
在信息管理方面，大数据可以帮助企业和组织更好地收集、存储、分析和利用信息。
传统的信息管理往往依赖于人工操作和有限的资源，但是大数据的出现改变了这种情况。
通过大数据技术，企业和组织可以收集到海量的数据，并将其存储在云平台上，方便随时随地进行访问和分析。
同时，大数据技术还可以对这些数据进行深度挖掘和分析，从中发现隐藏的规律和趋势，帮助企业和组织更好地了解市场需求和用户行为。
通过对信息的全面管理和利用，企业和组织可以更加准确地把握市场动态，提高竞争力。
在信息系统方面，大数据可以帮助企业和组织构建更加智能化和高效的信息系统。
传统的信息系统往往只能处理结构化和规模较小的数据，而对于非结构化和海量的数据则无能为力。
而大数据技术则可以帮助企业和组织处理这些海量的非结构化数据，并将其转化为有价值的信息。
通过大数据技术，企业和组织可以构建智能化的信息系统，实现自动化处理、智能化分析和个性化推荐等功能。
例如，在电商行业中，大数据技术可以通过分析用户的购买记录和浏览行为，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验和购买转化率。
另外，大数据还可以帮助企业和组织进行风险管理和决策支持。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业和组织可以及时发现潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行预防和应对。
同时，大数据还可以为企业和组织提供决策支持，帮助其做出更加科学和准确的决策。
例如，在金融行业中，大数据技术可以通过对市场数据、客户行为和经济指标等多方面的分析，为企业提供风险评估和投资建议，提高投资决策的准确性和效益。
总之，大数据在信息管理与信息系统方面的应用具有广泛的前景和潜力。
随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大数据将会在各个行业中发挥越来越重要的作用。
计算机网络与大数据时代的相互关系
计算机网络与大数据时代的相互关系计算机网络与大数据时代的相互关系随着信息技术的迅速发展，计算机网络和大数据已经成为了当代社会不可或缺的核心要素。
计算机网络作为信息传输的基础设施，为大数据的产生、传输和处理提供了重要的支持。
而大数据的出现则进一步推动了计算机网络的发展，使其具备更高的传输速度和更大的存储能力。
首先，计算机网络为大数据的产生提供了重要的基础设施。
大数据的产生主要源自于人们在互联网上的各种活动，如社交媒体的使用、电子商务的交易、移动应用的运行等。
这些活动产生了大量的数据，需要通过计算机网络进行传输和存储。
计算机网络的发展使得这些数据能够快速传输到指定的地点，并在云计算环境中进行存储和处理。
其次，计算机网络为大数据的传输提供了高速通道。
大数据的传输需要处理大量的数据包，要求网络具备高带宽和低延迟的特性。
计算机网络通过高速的光纤网络、高效的传输协议和路由算法，使得大数据的传输更加快速和可靠。
同时，计算机网络的互联互通特性也使得大数据能够从不同的地点进行传输和共享，进一步推动了数据的流动性和利用效率。
大数据时代对计算机网络的发展也提出了新的挑战。
大数据的规模庞大，对计算机网络的带宽和存储能力提出了更高的要求。
同时，大数据的传输和处理需要强大的计算和存储资源，要求网络具备更高的可扩展性和弹性。
因此，传统的计算机网络需要进行升级和优化，以满足大数据时代的需求。
另一方面，大数据的处理和分析也可以为计算机网络提供更好的服务和管理。
大数据的分析可以帮助网络管理员更好地了解网络的状况和性能，及时发现和解决网络故障和安全问题。
同时，大数据的处理也可以为网络运营商提供更好的网络规划和资源优化策略，提高网络的效率和质量。
总之，计算机网络和大数据时代相互促进、相互依存。
计算机网络为大数据的产生、传输和存储提供了基础设施和高速通道，而大数据的出现也推动了计算机网络的发展和优化。
随着大数据应用的不断扩展和深入，计算机网络的进一步升级和优化将成为大数据时代不可或缺的一部分。
大数据如何改变我们的生活
大数据如何改变我们的生活随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的重要组成部分。
大数据指的是以往无法处理的大规模、多样化和高速度的数据集合，借助先进的数据分析工具，可以帮助我们发现数据中的价值和趋势，从而对社会运行、经济发展、医疗保健等方面产生深远的影响。
本文将探讨在不同领域中，大数据如何改变我们的生活。
一、大数据在商业领域的应用大数据正在商业领域产生重大影响。
借助大数据分析，企业可以更加准确地了解消费者的需求和喜好，从而调整产品和营销策略。
例如，通过分析海量用户数据，电商平台能够为用户推荐个性化的产品或广告，提高销售额。
此外，大数据还可以帮助企业预测市场趋势，降低风险和成本，提高竞争力。
因此，大数据在商业决策中的应用已经成为企业获得竞争优势的重要手段之一。
二、大数据在交通运输领域的应用大数据在交通运输领域的应用也日益广泛。
通过分析交通数据，城市交通管理部门可以更好地优化路网设计和交通信号灯控制，提高交通效率。
同时，借助大数据分析，导航软件可以实时提供交通状况和最佳路线，帮助驾驶员避开拥堵，节约时间。
此外，交通运输公司可以通过分析大数据，预测需求，合理调配资源，提高物流效率和减少物流成本。
综上所述，大数据在交通运输领域为人们出行提供了更便捷、高效和舒适的选择。
三、大数据在医疗保健领域的应用大数据在医疗保健领域的应用，对改善医疗服务和提高医疗效率起到了重要作用。
通过分析患者的基因、生理数据和病历等大量信息，医生可以实现个性化诊疗，提高疾病诊断和治疗的准确性。
此外，借助大数据分析，医疗机构可以预测疾病的发生概率和流行趋势，及早采取预防措施。
同时，大数据还可以帮助保险公司定制医疗保险计划，提供更加个性化的保障方案。
因此，大数据在医疗保健领域的应用，将大大提升人们的健康水平和生活质量。
四、大数据对智慧城市建设的影响大数据对智慧城市建设的影响也不可忽视。
通过收集和分析城市各个方面的数据，如交通、环境、水务等，城市管理者可以更好地优化城市运行。
如何在大数据时代处理信息演讲稿
如何在大数据时代处理信息演讲稿尊敬的各位领导、各位来宾，大家好！今天，我很荣幸能够在这里和大家分享一个备受关注的话题——在大数据时代如何处理信息。
随着科技的飞速发展，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的挑战也是显而易见的。
在这个信息爆炸的时代，我们如何处理大数据，如何从海量的信息中获取有用的内容，这是我们每个人都需要面对的问题。
首先，我们需要明确的认识到，在大数据时代，信息的处理不仅仅是一个技术问题，更是一个思维方式的转变。
我们需要摒弃传统的线性思维，而是要拥抱非线性思维。
在大数据时代，信息之间的关联是非常复杂的，我们需要通过多角度、多维度的思考来理解这些信息。
这就需要我们具备跨学科的知识，具备多元化的视角，才能更好地处理这些信息。
其次，我们需要借助先进的技术手段来处理大数据。
比如人工智能、机器学习等技术的应用，可以帮助我们更快速地从大数据中挖掘出有价值的信息。
同时，我们也需要加强数据分析的能力，通过数据挖掘、数据建模等手段，来发现数据中隐藏的规律和趋势。
此外，我们还需要关注信息的可信度和真实性。
在大数据时代，信息的真假难辨，虚假信息的传播也日益猖獗。
因此，我们需要加强信息的筛选和鉴别能力，不轻信一些未经证实的信息，避免被虚假信息误导。
最后，我们需要重视信息的共享和传播。
在大数据时代，信息的共享和传播是非常重要的。
只有通过共享，才能够更好地利用大数据，实现信息的价值最大化。
因此，我们需要倡导开放的信息共享理念，鼓励人们将自己所掌握的有用信息进行分享，从而促进信息的流动和传播。
在大数据时代，信息处理的重要性不言而喻。
我们需要不断地学习和提升自己的信息处理能力，才能更好地适应这个时代的发展。
让我们携手共进，共同面对信息时代的挑战，共同谱写大数据时代的美好未来！谢谢大家！。
大数据的看法
大数据的看法随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中一个不可忽视的现象。
它不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也对商业、政府、教育、医疗等多个领域产生了深远的影响。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、它所带来的机遇与挑战，以及我们应如何看待这一现象。
首先，大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
这些数据来源于互联网、移动设备、传感器、社交网络等，它们以前所未有的速度和规模产生。
大数据的核心价值在于，通过对海量数据的分析，可以揭示出隐藏在数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据带来的机遇是显而易见的。
在商业领域，企业可以通过分析消费者行为数据，更精准地进行市场定位和产品推广。
在政府管理中，大数据可以帮助政府机构优化资源配置，提高公共服务的效率和质量。
在科学研究中，大数据为复杂问题的解决提供了新的工具和方法。
在医疗健康领域，大数据的应用有助于疾病的早期诊断和个性化治疗。
然而，大数据也带来了一系列挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
随着个人数据的大量收集和分析，如何保护用户的隐私不被侵犯，成为一个亟待解决的问题。
其次是数据质量的问题。
大数据的准确性和可靠性直接关系到分析结果的有效性，因此，如何确保数据的质量和完整性，是大数据应用中的一个重要课题。
此外，大数据的处理和分析需要专业的技术和人才，这对于一些组织和个人来说，可能是一个不小的门槛。
对于大数据的看法，我们应该采取一种平衡的态度。
一方面，我们要认识到大数据的潜力和价值，积极拥抱和利用这一技术。
另一方面，我们也要警惕大数据可能带来的风险和挑战，通过制定合理的政策和措施，确保大数据的健康、有序发展。
总之，大数据是一把双刃剑，它既有巨大的潜力，也伴随着一定的风险。
我们需要在享受大数据带来的便利和效益的同时，也要关注和解决它所带来的问题。
只有这样，我们才能更好地利用大数据，推动社会的进步和发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据如何改变了我们与信息的关系
正文
评论⑴
更多WSJ博客的文章»
分学到新浪微陣分字到搜狐微博转播到腾讯微陣分亨到QQ空间分亨:到优T:网
投稿
打印
转发
字体
Irving Wlada wsky-Berger
近的几篇文章透露出一些担忧，认为大数据侣ig Data)在所谓的新兴技术炒作周期中可能已处于期望过高的巅唸期，很快就会开始落入幻火的谷底。
这在一种颠覆性技术的早期阶段并不罕见。
关键的问题是这种技术会继续跌穿谷底、迅速被人遗忘呢还是最终会继续向前，沿着复苏的斜坡走向生命力长久的成熟期。
你怎样才能辨别它会朝哪方面发展？
根据我的经验，一种颠覆性的技术只要能持续吸引严肃研究人员和分析师的眼球就能成功。
这些研究人员和分析师经过一段时间会揭穿炒作行为，对技术的开发和营销予以规范，提岀解决诸多技术障碍的办法，淸理不切实际的承诺，重新勾勒这种技术实现目标的范围和时间表。
互联网(The Internet)就是从导致dot-com泡沫的一片炒作中重获新生的，继续朝着高度成功的未来在发展。
云计算目前正在经历一个类似的严肃评估与发展期，大数据也同样如此。
在《大数据的兴起:它是如何改变我们看待世界的方式的》这篇才发表在《外交》杂志(Foreign Affairs)上的文章里，《经济学家》杂志(Economist)的编辑肯尼思•库克耶(Kenneth Cukier) 和牛津大学教授维克托•迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)很好地阐述了为什么 "大数据标志着信息社会终于迎来了履行其名字中暗含的承诺的时刻”。
这篇文章节选自他们2013年3月出版
的著作《大数据:一场行将改变我们生活、工作和思考方式的革命》(Big Data:
A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think)
c
库克耶和迈尔-舍恩伯格解释说，大数据已经迅速兴起，成为它所占据的舞台的中心，原因就是现在四处飘散的数字信息比以往任何时候都多。
2000年的时候，全世界存储的信息中只有四分之一是数字信息，因此必须进行搜索和分析。
自那以后，数字数据差不多每三年就会翻一番，因此到目前为止，所有存储的信息中只有2%不是数字信息。
没有数字化革命，大数据就不可能产生，而由于摩尔上律(Moore's Law)的存在，数字化革命使人有可能大大降低存储和分析海量信息的成本。
网络就跟移动设备和智能传感器的爆炸性增长一样，也让数据的收集方便得多了。
"但是就苴核心而言，”作者写道，“大数据只是人类寻求认识并量化世界的过程中的最新举措而已。
嗷据化(Datafication)是他们使用的术语，用来描述当今捕获世界上以前从来没有量化过的很多方而信息并将其作为数据的能力。
我完全赞同他们的观点，认为大数据不仅应该被视为过去几十年里数字和互联网革命的一部分，而且应该视为过去几百年间科技革命的一部分。
在今年5月举办的2013年麻省理工学院斯隆商学院首席信息长研讨会(the 2013 MIT Sloan CIO Symposium)±,麻省理工学院教授埃里克•布林约尔夫松(Erik Brynjolfsson)在他主持的“大数据的现实”小组讨论中表达了类似观点，他说纵观历史，新工具都会引发革命。
当新工具让我们有可能开展各种新的测量和观察活动时，科技革命就开始了。
早在17世纪，伽利略(Galileo)对发明不久的望远镜进行了重大改进，使他能够作出大大改变我们整个宇宙观的发现。
几个世纪以来，我们看到在物理、化学、生物和其它学科实现重大科技突破之前都会有新工具、新测量方式和新发现产生。
我们新的大数据工具有可能会引发一场基于信息的科技革命。
就像望远镜、显微镜、光谱分析仪和DNA测序仪导致了新的科学学科产生一样，数据科学现在正迅速成为大数据的学术伴侣。
数据科学最让人激动的地方之一是，鉴于我们刚刚获得了收集差不多任何主题(包括医疗保健、金融、管理和社会科学)方面有价值的数据的能力，大数据可以应用于差不多任何知识领域。
不过，就像所有的科技革命一样，这需要时间。
按照库克耶和迈尔■舍恩伯格的说法，数据化需要在我们处理数据的方式上发生三个深刻变化。
第一个变化他们称Z为n二全部(n=all),也就是说，收集并利用大呈数据，而不是像统计学家至今Z前所做的那样只满足于小样本。
“当收集数据的成本太高，处理数据既麻烦又耗时的时候，抽样的样本成为了救星。
现代抽样技术是基于这样•个思想的：在-定的误差范围内，个人可以根据小团体的数据推断出整体人口的某种情况，只要抽取的样本是随机的。
”
抽样需要预设数据将要被如何使用，因此你可以设计哪些是合适的样本。
这样做在论及全体样本的时候是有用的，但当你深入到小一些的团体时，这样做就不是很有用，因为你可能没有足够的数据来有效地做到这一点。
还有，如果你对白己想从数据中得到的内情改变了想法, 你通常必须抽取新的样木。
当你可以收集并存储所有数据而不是•个样本时，所有这些问题都不复存在了，也就是说，样本呈n=全部的时候。
下一个变化是，要求人们接受零乱的而非纯净、秸心整理过的数据。
“在越來越多的悄况下, 稍失准确是可以接受的，因为使用质量参差的海量数据带來的好处超越「使用少量粘准数据的成本……当周邀没有那么多数据的时候,研究人员必须保证他们费劲收集的数字是尽可能准确的。
发掘海量数据意味着我们现在可以允许一点不准确的数据无意屮流入(只要数据集不是完完全全不正确的)，换来的是巨大体呈的数据带给我们的视野。
”
我发现最后•个重大变化，即从因果关系到相关性关系的变化，这特别让人感兴趣。
正如作者所说：“人数据帮助回答是什么而不是为什么的问题，这往往就足够了。
”或者说，至少在经验科学的早期阶段这就足够了。
在这一阶段，我们寻求的是能够帮助我们预测未來事件和行为的方式，没有必要拥有可以解释事情为何发生的良好模式或理论。
那些模式和理论今后会有的，不过有时它们根本不会岀现。
比如，在麻省理工学院首席信息长研讨会上，麻省理工常院教授季米特里斯•波特西吗斯(Dimitris Bertsimas)参加了布林约尔夫松教授主持的“人数据的现实”小组讨论。
他谈到了自
己最近的研究：分析数十年的癌症治疗数据，希望能够以合理的成本提高癌症病人的寿命和生活质疑。
他和他的三个学生一道开发了模型，利用病人的个人资料数据和他们接受的化疗药物及剂量方面的数据预测生存和死亡的几率。
他们的论文《用分析法设计癌症临床试验》(An Analytics Approach to Designing Clinical Trials for Cancer)表明，根据过去的数据预测未来临床
试验的结果是有可能的，哪怕要预测的确切的药物组介以前从来没有在临床试验中测试过，哪怕这个特泄药物组合为何有效的原因不为人所知。
"使用大数据有时意味着放弃追究为什么，以换取弄淸事物是什么……这表示人们开始放弃了解世界如何运作背后的深层原因，转而仅仅去了解现象之间的联系并利用这种联系来完成任务，"库克耶和迈尔-舍恩伯格写逍，"当然，弄涓事物背后的原因是可取的。
问题是原因经常很难查明，很多时候我们认为自己找到了原因，其实那不过是一种沾沾自喜的错觉。
行为经济学已经证实，人类在原因不存在的地方也习惯于看到原因。
因此我们需要特别警惕，防止我们的认知偏见迷惑我们；有时，我们只需要让数据说话。
"
"在一个数据越来越多地决左判断的世界里，对于人、直觉和违背事实的行为来讲还会留有什么用途呢？”作者在结尾部分问适，"如果人人都诉诸于数据，利用大数据工具，能够成为区分焦点的就是不可预见的东四：本能的人为因素、冒险、事故、甚至错误。
如果真是这样, 那么会有一种特殊的需要人为来开辟一块地方：为直觉、常识、和意外发现的本事留出空间, 确保它们不会被数据和千篇一律的答案挤岀去……不管大数据的威力多么令人眼花缭乱，它诱人的光芒绝对不能让我们对其固有的缺点视而不见。
我们必须在既感受到大数据的威力又了解它的局限性之后才去采用这种技术。
"。