区分好相关性和因果性，让我们活得更清醒。

现代社会被称为数据时代，就好比我们的购物会因为一些大数据推送我们喜欢购买的东西，我们喜欢看的电视剧，看的短视频，也会根据我们的喜爱定向跟我们推送相关视频。在这样一个时代，数据很多，我们的智能手机也在无时无刻帮忙收集各种各样的数据，数据一多了之后方便各种数据分析，因这些分析，我们会得出一些结论，比如手机开机时间越长，收入越高；比如绝大部分的交通事故都发生在离家五公里的范围内；

我们企业也经常会要根据数据分析指导整个企业的决策，比如我们现在管理的一个项目，我就会定期的做月度报表分析，根据月度报表分析的结果，会得出一些结论，指导项目的进一步运转。因为我是做报表分析的人，所以我对数据是非常了解的，有时候项目进展不好，老板需要我们分析出进展不好的原因，当然，我们需要实际的了解一些业务，但是我们对业务并不专业，此时做分析需要有一个大致的方向，然后再根据此方向去寻找一些对应的数据，看数据是否能支撑我的观点，如果数据正好能支撑我的观点，那我再跟老板汇报的过程中，就先以数据的角度出发，最后得出我的结论；其实从这个思路当中，可以清晰地看到，我得出的任何结论，其实都并不具备唯一性，它只具备相关性；因为我没有实际的去验证这个观点是否就是他进展不好的唯一原因，只能说这个可能是他的原因之一，为什么在商业社会只要有数据支撑，说明具有相关性，就会根据这一条调整策略，其实最本质的原因就是在商业社会是要求效率，不要求精确，当数据分析有一定的样本量之后，能够证明他的相关性，就能够通过改善这一点提升效率；但如果要确定它的因果性，也就是他的唯一性的话，需要大量的数据，大量的实地验证去进行精确的去核对，这个很耗时耗力，时间对企业来说就是金钱，企业等不起；所以说才有在摸索中前行的说法。

因为在职场，习惯的根据各种各样的数据，得出一些结论，将相关性和因果性无意识的混淆了边界，所以，针对生活中很多这样的数据结论，也很容易将其混为一谈。比如前方说的手机开机时间越长，工资就越高。其实现在看这是一个相关性，但是我们也容易得出因果性的结论，就是为了让工资越高，我们的手机开机时间就要越长。再比如说，绝大部分的交通事故就发生在离家五公里的地方，所以在离家五公里的距离之内，我们一定要好好开车。其实只要开车都需要好好开车，之所以离家五公里的地方交通事故越多是因为人类的大部分活动都在离家五公里的距离内。

所以，我们在现实生活中需要认真的区分相关性和因果性，相关性，它代表了其中的一种可能性，而因果性，它代表的是唯一性；在大数据时代，会为我们提供各种数据支撑，说明跟某一项结论有相关性，但是并不代表他就一定具有唯一性。就好比我们种下的苹果种子，他能结的只会是苹果，这是因为它们具有因果性；而要他能够顺利的结出好的苹果，一定需要有阳光，雨水和人们的悉心呵护，而这些都只跟它具有相关性。

仔细辨别相关性和因果性，有助于我们能够更清楚的辩别各种纷繁复杂的信息，让我们活得更清醒。