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大数据的十个印象：主张，愿望，几乎没有因果推断
“大数据”是全部的流行。我很好奇人们认为大数据可以做什么，以及某些人声称会做什么，以实现健康和卫生保健。我很好奇人们如何认为因果关系是由（或使用）大数据引起的。在很大程度上，这种考虑似乎被忽略了，好像可靠的因果推论只会出现[…]大数据的十个印象：主张，愿望，几乎没有任何因果推论首先出现在偶然的经济学家上。
来源:偶发经济学家“大数据”是全部的流行。我很好奇人们认为大数据可以做什么，以及某些人声称会做什么，以实现健康和卫生保健。我很好奇人们如何认为因果关系是由（或使用）大数据引起的。在很大程度上，这种考虑似乎被忽略了，好像可靠的因果推论只会从数据中出现，宣布自己，以不言而喻的有效性湿润。我很担心。
似乎被忽略我一直在收集有关大数据的摘录，其中许多人寄给了我，我感谢他。迄今为止，我汇编的内容在下面，没有特别的顺序。对于每个作者，作者（与原始链接）都表示，其次是报价。在许多情况下，引用的不是作者观点的表达，而是对作者报告的个人观点的特征。我鼓励您单击以获取详细信息，然后再得出关于谁拥有什么观点的结论。
另外，请不要将其解释为暗示我在大数据中看不到承诺。我愿意！我只是认为我们如何使用数据与我们拥有多少数据一样重要。我们应该将“大数据”与“智能分析”结合在一起，而不仅仅是“大索赔”。
1.比尔·加德纳（Bill Gardner）没有忽视因果推断：
Bill Gardner 这是“大数据”运动的来源。我们可以与来自电子健康记录（EHR）的大量患者组装数据集。此外，EHR包含有关这些患者的无数人口统计学和临床事实。有人提出，通过这些大且丰富的数据集，我们可以在临床上相关的变量上与药物X和药物Y患者相匹配，即在匹配的观察群体中，药物X和药物Y在匹配的观察群体中的差异的因果估计值与估计值相似，如果我们运行RCT，我们将得到我们得到的估计。 提出了 2. David Shaywitz Echos Bill，还指出了其他人开始朝着神奇或神秘的观点（“某物将出现”）：* David Shaywitz GoogleBill Gardner这是“大数据”运动的来源。我们可以与来自电子健康记录（EHR）的大量患者组装数据集。此外，EHR包含有关这些患者的无数人口统计学和临床事实。有人提出，通过这些大且丰富的数据集，我们可以在临床上相关的变量上与药物X和药物Y患者相匹配，即在匹配的观察群体中，药物X和药物Y在匹配的观察群体中的差异的因果估计值与估计值相似，如果我们运行RCT，我们将得到我们得到的估计。
提出了
2. David Shaywitz Echos Bill，还指出了其他人开始朝着神奇或神秘的观点（“某物将出现”）：* David ShaywitzGoogle