인과관계 에서 상관관계의 중요성 확대 :"인과관계는 원인 → 결과" 이며, "상관관계는 그냥 같이 변할 뿐!" 과거에는 데이터를 분석할 때, "어떤 원인이 결과를 만들었는가?" 에 집중. 빅데이터 시대에는 데이터의 양이 너무 많고, 복잡해서 "정확한 원인을 찾기보다는, 데이터를 활용해 패턴을 찾는 것" 이 더 중요하다. 예를 들면어떤 소비자가 어떤 상품을 많이 사는가?→ 인과관계를 몰라도, 데이터 분석으로 "이 제품을 사는 고객이 저 제품도 산다"는 패턴을 찾을 수 있음.AI가 질병을 예측하는 방법→ AI가 "이런 증상을 가진 사람은 이 질병에 걸릴 확률이 높다"라고 예측하지만,→ 왜 그런지는 모름(인과관계는 불분명).넷플릭스 추천 알고리즘→ "이 영화를 본 사람은 저 영화도 본다." (인과관계는 모..