大数据相关性分析方法与小数据的有何不同( 三 ) 这个问题比较

■网友
小数据讲求逻辑性，大数据讲求相关性。抵达结果的两套方法论。

■网友
从算法角度答一下。
最常见的相关性分析算法包括pearson, spearman, kendall, chisquare independence test, 还有ANOVA，都没法很有效率地应用到分布式计算系统中。如果想遍历所有数据子集可能的相关性，则还要面对相关性不存在延展性（如果A变量和B变量都与C变量相关，则A与B必定相关），导致没法很好地利用动态规划方法的问题。暴力遍历的时间复杂度最起码是2^n (n=变量数），这是仅次于n!的巨慢算法，基本上超过n\u0026gt;20就无法有效求解了。

■网友
小程序的变现模式非常重要，受到之前的经验和教训，这次大家都提前开始思考小程序的商业模式。要知道如果不能有效变现的话，小程序是很难持久、健康增长的。从数据分析的角度思考小程序的变现模式，我们可以采取 A/B 测试的方式来探索盈利模式。如果你是一个内容型的小程序，那么你可以尝试在一部分用户的信息流中加入商业广告，商业广告势必造成部分用户的反感。那么你可以通过数据分析不断优化广告的内容、形式、投放人群，从而在商业变现和用户体验之中取得平衡。看荐-黑板报

大数据相关性分析方法与小数据的有何不同( 三 )

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