在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系（）

维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘() 因果关系调研能够测试因子之间因果关系假设的正确性。 刑法意义上的因果关系是指（）之间的因果关系 数据思维把以前事件之间的因果关系变成了____。 逻辑是指事物的因果关系，或者说是条件与结果的关系，这些因果关系可用()来描述。 因果关系研究主要采用（）的方法来确定变量之间的因果关系。 相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系。（） 相关变量之间可能完全没有因果关系，或者只有间接而没有直接因果关系（） 相关变量之间可能只有间接而没有直接因果关系，或完全没有因果关系（） （）发达的人，善于通过与所处的环境间的互动，了解事物之间的因果关系。 什么是刑法中的因果关系？如何认定危害行为与危害结果之间的因果关系？ 数据应该是经过（），跟结论之间有因果关系且足够支持结论的。 下列不属于因果关系的特性的是: 因果关系的普遍性|因果关系的特殊性|因果关系的相对性|因果关系的确定性 刑法上的因果关系是指( )之间的关系。 变量之间的关系有两类：相关关系和因果关系。相关关系是一种特殊的因果关系 以权利之间、义务之间的因果关系可分为() 回归分析可以确证变量之间的因果关系。（ ） 反映现象之间因果关系的方法是( )。 教育实验必须揭示变量之间的因果关系。() 相关分析可以判断变量之间的因果关系