相關(guān)性思維是通過分析幾個指標(biāo)之間相互關(guān)系的方法，得到相應(yīng)的規(guī)律，為企業(yè)的決策做支撐。說到相關(guān)性思維，不得不提大家耳熟能詳?shù)?/span>啤酒和尿布的故事。

20世紀(jì)90年代美國沃爾瑪超市發(fā)現(xiàn)年輕的父親在購買尿布的同時也會買啤酒，于是超市將啤酒和尿布兩個看起來毫不相關(guān)的商品放在一起促銷，結(jié)果反而提升了促銷額，這個案例就是購物籃分析，通過分析顧客購物籃中的商品之間的關(guān)聯(lián)，挖掘顧客的消費(fèi)習(xí)慣，從而為賣方的營銷做決策支撐。這就是相關(guān)性思維，在分析時，不僅要看單個指標(biāo)的變化，還應(yīng)關(guān)注兩個甚至多個指標(biāo)之間的相互關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)一些內(nèi)在的規(guī)律。

需要注意的是，相關(guān)性并非因果性，相關(guān)性是指兩個變量有著相同（或相反）的變化趨勢，因果性是說一個變量的變化導(dǎo)致另一個變量也跟著變化，所以有相關(guān)關(guān)系的兩個變量不一定存在因果關(guān)系，比如科學(xué)家經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，人的睡眠時間同收入呈反比，那我們可以得出睡眠時間越短，收入就越高的結(jié)論嗎，顯然不對，這兩個變量只是在統(tǒng)計(jì)學(xué)上存在相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。蝴蝶效應(yīng)可以說是一種因果關(guān)系，因?yàn)楹葎恿顺岚?，因此?dǎo)致身邊的空氣系統(tǒng)發(fā)生變化，進(jìn)而引發(fā)了龍卷風(fēng)，但是蝴蝶效應(yīng)更趨向于一種混沌現(xiàn)象，現(xiàn)實(shí)生活中，100%的因果關(guān)系很難找到。

數(shù)據(jù)量大且多是大數(shù)據(jù)時代一個典型的特征，如何通過大量繁復(fù)的數(shù)據(jù)得到一個問題的解答，就要用到降維的思維。降維首先要有維度，將大量的數(shù)據(jù)拆解成各個維度，每個維度再賦予相應(yīng)的權(quán)重，最后得到一個綜合指數(shù)，將多個數(shù)據(jù)變成了一個指標(biāo)，這就是降維，方便理解和分析。

舉一個最簡單的例子，如何評價學(xué)生的綜合能力從而確定優(yōu)秀學(xué)生呢，我們從語文成績、數(shù)學(xué)成績、英文成績、體育成績、思想政治成績五個相互獨(dú)立的指標(biāo)來衡量，每個指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將所有的成績指標(biāo)都轉(zhuǎn)換為0~100之間的數(shù)值，并確定每個指標(biāo)的權(quán)重（權(quán)重根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)劃定，或根據(jù)特定算法計(jì)算，權(quán)重累加為1），最后得到學(xué)生綜合能力的得分=語文成績ｘ0.2+數(shù)學(xué)成績ｘ0.3+英文成績ｘ0.3+體育成績ｘ0.1+思想政治成績ｘ0.1，這就是降維思維的應(yīng)用。

降維思維的運(yùn)用經(jīng)常能在各個數(shù)據(jù)分析報告中看到，如高德地圖發(fā)布的2019年Q1中國主要城市交通分析報告中提到的一個“地面公交出行幸福指數(shù)”這樣一個指標(biāo)，該指標(biāo)融合了地面公交運(yùn)行的多項(xiàng)指標(biāo)，綜合地描述地面公交的運(yùn)行水平，該指數(shù)越高，說明公交運(yùn)行水平越好，類似降維的思維運(yùn)用的十分廣泛。

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