这个问题比较有意思，其实不只是大数据下可以利用相关性，小数据的情况下，更好利用相关性，并且这是一种很常用的方法。
比如我们统计一个小学班级的学生身高与体重，我们可能发现基本是长的越高，体重越大，这就是两者存在相关性。再比如我媳妇做内容电商，她统计了几十条文章数据，发现标题满足某些规律，下单量就会提升，和文章阅读量大小没有直接关系。
当然，在小数据量下，还有个独特的优势，就是我们可以将每个样本都研究一遍，分析一下它为何是这样的属性，也就是分析出原因。也就是说，我们可以得出小数据的因果关系。
相反，在大数据情况下，穷举每个样本是不可能了，工作量太大，只能进行抽样，但这容易形成偏差。这样就导致分析因果关系变得非常困难，等到分析清楚了，可能最佳时机已经错过了。那有没有更好的方法，那就是利用相关性的原理，我们直接用程序去统计出一些规律，比如来源于某个渠道的用户，最后转化率更高。那么，我们就在这个渠道多花点钱，利用这个相关性规律。至于为什么这个渠道好。可以慢慢考虑，先利用这个相关性好处再说。甚至有时候，根本不需要再想清楚原因了。
