在日常生活中，因果判斷很重要，給電腦程式判斷也一樣重要。要制定實現目標的方案，有一種關係必須確定的，就是方案和目標之間的因果關係，如果這因果關係弄反了，那麼你的方案其實是無效的，舉乙個例子，你的目標是要賺更多錢，然後你發現了賺錢的多少和你購買商品的慾望正向相關，於是你把購買慾望作為了實現目標的方案，但很快你會發現，這個方案有問題，它無法實現你的目標，很簡單，因為購買慾望的增加不是你賺更多錢的原因，而是結果，是目標驅動了這個事情，而不是這個事情驅動了目標。說會之前提過指導性分析，xn得出y，但如果xn不是因，而是果，那這不能作為指導，因為很可能xn是被動的，實現了目標y後得出的，你主動去做xn未必可得出y。
接下來就上正式的乾貨：事務因果分析法。我們知道在資料分析領域裡面，有格蘭傑因果檢驗，但這侷限性很大，是基於經濟的時序資料，通過前後時間之間的資料差異關係得出因果，不適用於生活的各種事務，甚至在某些經濟領域也不適用，我們要讓程式真正智慧型地辨別出兩件事情的因果關係，其實不簡單，有些事情，就算人為思考，也不一定弄得透切其因果關係，但我一直相信始終會有些小竅門，我對這方面進行了深入的研究和探索，得出一種簡單的判斷方法，而且此法不需要基於等頻率的時序資料，免去定期更新資料的煩惱，我這裡暫稱它為事務因果分析法，此法我也一直經過我的實踐試驗，證實可用。
事務因果分析法：此法僅判斷因果，不檢驗關係性強弱，關係性強弱我們可以用其它成熟的分析方法解決。為了便於分析，我們假設認為兩件事情x1、x2它們始終有乙個要作為因，另乙個要作為果，我們就看應該怎麼套上這個因果在它們身上合適。此法的機理和奧妙，簡單來說就是，當x1沒有動靜時，x2卻在變化，那麼這個時候就不見得x1在帶動x2，x2是自主或其它原因而產生變化的，因此x1能作為原因的籌碼（可能性）就少乙個了。具體構思我不再陳述，有興趣者可與我進一步**。
下面談具體演算法：
假設有兩列資料，x1、x2，這兩列資料是基於同乙個不均等的時序，我們先得出它們在各個時間段的變法幅度x1s、x2s，統計x1s小於中位值的某些時間段，在這些時間段內，x2s卻大於其中位值的情況數，我們取值為a。統計x2s小於中位值的某些時間段，在這些時間段內，x1s卻大於其中位值的情況數，我們取值為b，若a小於b，則可以認為x1是x2的原因的程度大於x2是x1的原因的程度，可以通俗粗暴地認為，x1或多或少就是x2的因，即x1與x2之間非要選出因果時，x1更接近因，x2更接近果。
有些事情是互為因果的，可以看哪一程度佔多，也有些事情因果關係幾乎沒有，但只要稍微有一點，也值考慮，因為這事情還可能會間接促進你目標。另外值得一提的是，此分析法是資料越大量越趨於可靠。
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