2020年广东梅州市直遴选体检名单，遴选体检注意事项

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【试题练习】

有学者认为，大数据的长项是对资料进行相关分析，而不用进行详尽的因果分析。但对此，学界尚有争议。因果关系需要两个变量在统计上有相关性，在时间上有先后顺序，即自变量在前，因变量在后；在逻辑上自变量的发生导致因变量的发生，即如果自变量没出现则因变量也不会出现。在传统的回归分析中，统计学注重对假设的检验和模型的显著性，但是在大数据时代，机器学习采用交叉验证的方法，根据结果的准确程度来判断模型好坏，不会深入分析各变量间的关系，因此，在大数据应用中，即使研究人员不知道变量间的因果关系，也可以根据数据间的相关关系得到想要的模型。
由上文可以推知：

A.相关分析和因果分析都能够建立模型

B.在大数据时代，对数据进行因果分析已不重要

C.统计意义上的相关不能代替因果关系，这一规则将在大数据时代被改写

D.机器学习的方法显著优于传统回归分析

正确答案：C

【解析】第一步，分析文段，将选项与文段一一对应。
第二步，辨析选项。A项，“都能够建立模型”无中生有，文段未提及，排除；B项，“进行因果分析已不重要”无中生有，文段未提及，排除；C项，由“因此，在大数据应用中，即使研究人员不知道变量间的因果关系，也可以根据数据间的相关关系得到想要的模型”可知，可以推出，当选；D项，“优于传统回归分析”无中生有，文段未提及，排除。
因此，选择C选项。

（编辑：liqingjian）