商業(yè)應(yīng)用上，其實(shí)不太需要拼命挖掘因果。你只要知道坐該航空公司班機(jī)和參加特定活動之間存在一定概率就行了，至于究竟是為什么，可以暫時忽略之。對于營銷業(yè)者而言，這個概率哪怕能幫助到營銷活動提高10%參與度，都是不小的成效。

但問題在于，很多人把相關(guān)等同于因果，這樣的做法會形成很有些誤導(dǎo)性的結(jié)論。比如說，當(dāng)在這個十萬航空公司用戶中發(fā)現(xiàn)，他們特別喜歡某類活動，這個結(jié)論是不具有推廣性質(zhì)的。再新增五萬航空公司微博用戶時，你很難把上述那個結(jié)論也放他們頭上。因?yàn)檫@里面沒有因果關(guān)系。要確認(rèn)因果關(guān)系，必須經(jīng)過一個很復(fù)雜的觀察和思考過程，排除所謂“隱性變量”。這不是那么簡單的做一些數(shù)據(jù)分析就可以的。相關(guān)性是因果的前提，但是不等于因果。

于是，大數(shù)據(jù)出現(xiàn)了。

大數(shù)據(jù)尋求的是海量數(shù)據(jù)，海量到什么份上？就是全樣本。全樣本和抽樣顯然是不同的。過去的研究，由于操作性的關(guān)系，很難做到全樣本，需要去抽樣。抽樣的科學(xué)做法是“隨機(jī)”——不過這一點(diǎn)聽著容易，做起來相當(dāng)困難。真正的隨機(jī)抽樣需要花很多錢（利用社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，通過一個用戶做問卷再發(fā)動這個用戶找更多的人來做問卷，一點(diǎn)都不隨機(jī)），而且一個無法繞過的弊端在于：如果你使用調(diào)查問卷的方法，你很難排除回答者的語言回答一定就是ta心中真正的想法或者實(shí)際上的真正行為。

大數(shù)據(jù)首先不是抽樣，它獲得的數(shù)據(jù)是全體樣本數(shù)據(jù)，其次它不是在讓用戶回答問題，而是實(shí)打?qū)嵉厝カ@取用戶的“行為”。用戶聲稱對某活動會有興趣和用戶是否參加了某活動，顯然后者更能說明問題。

最重要的一點(diǎn)，大數(shù)據(jù)分析和抽樣分析的核心區(qū)別在于：前者是動態(tài)的，后者是靜態(tài)的。

前文提到，隨機(jī)抽樣方法是成本很高的，故而它很難每天都去做一次——事實(shí)上，為某個特定的問題一個月乃至一個季度做一次隨機(jī)抽樣，都很難實(shí)施。于是，一個隨機(jī)抽樣所形成的結(jié)論，其實(shí)是靜態(tài)的，它只能說明在做那次調(diào)研時的一些相關(guān)性。當(dāng)有新的用戶（樣本）加入時，很難再說明過去的相關(guān)性是否能夠成立——除非，你能找到真正的排除了各種隱形變量后的因果關(guān)系。

如果試圖減少成本去做非隨機(jī)抽樣，那么，它的結(jié)論就更沒有推廣意義（學(xué)術(shù)一點(diǎn)稱之為外部效度性，非隨機(jī)抽樣外部無效度）。當(dāng)新用戶加入后，非隨機(jī)抽樣的結(jié)論基本不能適用。

但大數(shù)據(jù)的分析卻是動態(tài)的，每秒都有可能產(chǎn)生一個新的結(jié)論。讓我們用最常見的亞馬遜頁面上的“購買此商品的顧客也同時購買”來舉例。

這個部分里的商品是活動的，由于新購買的產(chǎn)生，會導(dǎo)致這個模塊里的商品可能會產(chǎn)生變化。不過，這個模塊也有可能是導(dǎo)致商品集中化購買的重要原因：用戶看到了這個模塊里推薦的商品而產(chǎn)生購買的可能是很大的（也許ta本來就沒有任何購買的念頭，甚至連這個商品都不曉得）。但對于大數(shù)據(jù)來說，原因是什么一點(diǎn)也不重要，它要做的——至少在電子商務(wù)領(lǐng)域——無非是提高客單價(jià)罷了。買了A書和買了B書之間的因果研究，那是學(xué)者們的事，不是商人關(guān)心的事。

大數(shù)據(jù)處理的方式不是探幽細(xì)究型的，挖空心思去想究竟原因?yàn)楹螞]有這個必要，不過拿出一些結(jié)論來演繹也是會鬧笑話的：比如吃海參有助于提高智商。大數(shù)據(jù)其實(shí)不需要做什么演繹，它的任務(wù)只是讓你在某一時刻能做到提升成功率的事，哪怕只有1%。量一大，1%都是極其可觀的。

回到航空公司的具體案子來。10萬同時擁有航空公司會員和微博會員的人，并非隨機(jī)抽樣而得，故而這10萬對于整體數(shù)百萬航空公司會員而言，沒有代表性。但我們的目標(biāo)不是想尋求坐這家航空公司班機(jī)的人和參與某網(wǎng)絡(luò)活動的因果關(guān)系，我們只是想提升一下參與活動概率并希望看到更多人會去轉(zhuǎn)發(fā)某個活動罷了。故而，10萬微博用戶，夠了。

在某一個時點(diǎn)，跑了一下數(shù)據(jù)，大致能看到一些相關(guān)性，于是我們開始設(shè)計(jì)某種活動，并有針對性地讓這10萬微博用戶知道，這次獲得的參與度和轉(zhuǎn)發(fā)率，比毫無數(shù)據(jù)支撐背景下的胡亂策劃，成功率應(yīng)該會高一點(diǎn)。同樣的人力投入，得到了相對而言的較高效果，這就是數(shù)據(jù)分析的好處。

過了三個月后，又有需要策劃的活動，注意，這一次依然需要再跑一次數(shù)據(jù)。因?yàn)闃颖究赡懿皇侵挥?0萬了，也許15萬，也許運(yùn)氣不好有2萬微博用戶已經(jīng)“死亡”，只剩8萬。另外一個可能是有某些新的外部變量加入，比如出來一種新的商品讓很多人趨之若鶩高度關(guān)注。這個時候拿上一次的數(shù)據(jù)來指導(dǎo)策劃，又是盲人騎瞎馬，夜半臨深淵了。

不同的時點(diǎn)，或者目標(biāo)不同的活動，都需要再次跑數(shù)據(jù)，這可能是大數(shù)據(jù)分析的麻煩之處。不過，計(jì)算機(jī)的長處就是計(jì)算，花上一兩個小時設(shè)計(jì)幾個公式或模型，相對于過去動不動要搞隨機(jī)抽樣，便利性提高很多倍，值得嘗試。

更宏大一點(diǎn)的就是真正意義上的“大數(shù)據(jù)”了。今年年頭互聯(lián)網(wǎng)圈阿里要并購新浪微博，從商業(yè)邏輯上講，一個是中國最大的消費(fèi)平臺，一個是中國最大的碎片化言論平臺，兩者數(shù)據(jù)的合并，是頗能挖出更多的相關(guān)性來。

當(dāng)你發(fā)表一條微博時，忽然配套出來了一條廣告。是的，你很煩，感覺又被騷擾了。但從商業(yè)角度而言，如果你過去的煩是一萬次廣告推送才會有一次點(diǎn)擊，現(xiàn)在變成九千次一次點(diǎn)擊，都是了不得的進(jìn)步。一萬次為什么會變成九千次？因?yàn)橐粋�人的言論和ta的消費(fèi)傾向，的確是存在一定相關(guān)性的。

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