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你听说过这个故事吗？

货船散落一地的大米与20只麻雀的死是这起罗生门事件的起因。所以，争议过后，麻雀到底是撑死的，还是毒死的？答案大家可以自行分析，但里面包含的大数据思维就是本篇文章的精华。

别急，为了更清晰地了解这里面的门道儿，咱先从20只被毒死的麻雀说起（真实事件，最简化版）：

很多麻雀抢食大米后死了20只。（公安局、食品药监局连夜赶到“案发现场”）

结论：撑死的。（技术人员连夜化验得出）

官方更微：撑死的。（网友：逗我玩儿呢）

这件事后来变成了罗生门，似乎，毒大米和死麻雀之间的大数据逻辑是这样的：

据说，20只麻雀吃了散落的大米，死了。

有人传言说，麻雀是吃了有毒大米，中毒死的。

后来，有人说：专家认为麻雀可能是吃多了，撑死的。

再后来，有人又辟谣说：没有人说过麻雀是撑死的。

再再后来，有人又辟谣说，大米没有毒。

再再再后来，有人又辟谣说，大米还没有卖出去，卖出去的都追回来了。

再再再再后来，有人又辟谣说，还有一部分大米没追回来，但大米确实没检测出有毒。

（所以，谜之死亡，麻雀就一直处于被毒死、饿死、再毒死的状态中……）

我们不再说后来了，因为这个故事还没有结束。而且，即便被人为地确定终结，好事者也不会就此认为事情结束了。

这次的毒大米与死麻雀的事件，看似传言绕来绕去，实际上却是一次典型的大数据分析的实践，从中可以看出，盲目的所谓大数据分析是多么容易误导公众。

仔细想以下几个问题：（考考你的大数据思维能力）

（1）我们找到了所有的麻雀了吗？

（2）这20只麻雀就是那吃了大米的麻雀吗？

（3）麻雀之死是因为吃了大米导致的吗？

（4）麻雀之死是因为吃了毒大米导致的吗？

好了，我们跳出那个事件，会发现大数据分析中可能有很多关联，这些看似可贵的发现却多数都可能是无用的，而且，有些可能是毫无意义的。比如：最经典就是的“啤酒与尿布”，这两个风马牛不相及的事物的搭配，看似荒诞至极。其实，对数据深入分析后你会惊奇，这两者居然真的存在很强的逻辑。而这种数据分析的思维正是你需要的，也是在9月13日杭州Tableau10.0峰会中要传递给大家的！

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跳出数据窘境，今年最后一场峰会，已进入倒计时5天，望奔走相告活动日程

13:00-14:00签到及互动

14:00-14:20欢迎致辞及主题演讲：大数据的风景14:20-14:40主题演讲：赢在数据—Tableau助力企业推广数据驱动文化

14:40-15:00Tableau10.0：产品试驾

15:00-15:15茶歇15:15-15:55Tableau10.0先睹为快新功能演示15:55-17:00主题演讲及成功案例分享17:00-17:30幸运抽奖时间：年9月13日周二13:00—17:30地点：杭州·杭州大厦A座8楼百言堂

浙江省杭州市下城区武林广场1号(1号线武林广场站B出口)

报名方式费用：免费报名截止时间：年9月13日