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数据分析中的因果推断是一种重要的方法，它有助于理解变量之间的因果关系，并为决策提供可靠的依据。通过因果推断，我们可以从大数据中发现潜在的因果效应，辨别出导致特定结果的原因。然而，因果推断在实践中面临许多挑战和限制。一个常见的例子是医疗领域中的大数据分析。假设我们希望了解某种药物是否对疾病的治疗有效。我们可以收集大量的病人数据、疾病进展情况以及治疗方案等信息。通过分析这些数据，我们可能观察到接受该药物治疗的病人与未接受治疗的病人之间的差异。然而，仅凭这样的观察并不足以得出因果结论。因果推断需要满足一些严格条件，例如随机化控制组设计、随机分配治疗、处理可能的混淆变量等。在医疗研究中，通常采用随机对照实验来进行因果推断，将病人随机分为接受治疗和未接受治疗的组别，以控制其他潜在因素对结果的影响。然而...

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