大数据时代的思维变革：1、更多。2、更杂。3、更好。
1、更多
由传统的随机样本预测，到全体预测的转变。
当数据处理技术已经发生了翻天覆的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样本=总体”。
传统“样本”数据是我们基于传统的统计学，利用小样本事件来预测全集发生的概率。而在大数据的思维中，既然是“样本”，那定时存在误差，有误差定会的预测结果产生影响，那就不能称之为准确。随着信息数据采集的便捷性，数据的规模也远远超过我们的想象。采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系却不大，而样本的选择的随机性比样本数量更重要。但这又提出了新的问题，如何有效的选择样本，如何选择样本和全局数据更匹配。在我们遇到各种各样的问题的同时，增加样本空间，看似一个解决问题的办法，但这同样会出现上面的问题。那我们接下来要做什么？大数据是指不再采用随机分析法，而是采用所有数据的方法。其实，这样的处理方法，在具体实现的过程中也会遇到一些问题，但相比于随机抽取“样本”，准确率已不可同日而语。
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