在大数据时代，如何利用相关性做营销

大数据寻求的是海量数据，海量到什么份上？就是全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。抽样的科学做法是“随机”——不过这一点听着容易，做起来相当困难。真正的随机抽样需要花很多钱（利用社交网络关系，通过一个用户做问卷再发动这个用户找更多的人来做问卷，一点都不随机），而且一个无法绕过的弊端在于：如果你使用调查问卷的方法，你很难排除回答者的语言回答一定就是ta心中真正的想法或者实际上的真正行为。 大数据首先不是抽样，它获得的数据是全体样本数据，其次它不是在让用户回答问题，而是实打实地去获取用户的“行为”。用户声称对某活动会有兴趣和用户是否参加了某活动，显然后者更能说明问题。 最重要的一点，大数据分析和抽样分析的核心区别在于：前者是动态的，后者是静态的。 前文提到，随机抽样方法是成本很高的，故而它很难每天都去做一次——事实上，为某个特定的问题一个月乃至一个季度做一次随机抽样，都很难实施。于是，一个随机抽样所形成的结论，其实是静态的，它只能说明在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户（样本）加入时，很难再说明过去的相关性是否能够成立——除非，你能找到真正的排除了各种隐形变量后的因果关系。 如果试图减少成本去做非随机抽样，那么，它的结论就更没有推广意义（学术一点称之为外部效度性，非随机抽样外部无效度）。当新用户加入后，非随机抽样的结论基本不能适用。 但大数据的分析却是动态的，每秒都有可能产生一个新的结论。让我们用最常见的亚马逊页面上的“购买此商品的顾客也同时购买”来举例。 这个部分里的商品是活动的，由于新购买的产生，会导致这个模块里的商品可能会产生变化。不过，这个模块也有可能是导致商品集中化购买的重要原因：用户看到了这个模块里推荐的商品而产生购买的可能是很大的（也许ta本来就没有任何购买的念头，甚至连这个商品都不晓得）。但对于大数据来说，原因是什么一点也不重要，它要做的——至少在电子商务领域——无非是提高客单价罢了。买了A书和买了B书之间的因果研究，那是学者们的事，不是商人关心的事。