这三个观点在某种程度上颠覆了我们的传统思想。
要全体不要抽样：
传统的统计学方法是解决如何通过选取少量样本，通过对样本的分析，然后推断整体的趋势和规律。而大数据时代告诉我们“样本=全体”，在很多时候，我们不再需要费心去考虑样本抽样、数据过滤等问题。我们利用大量数据，甚至是所有数据，然后用算法去计算分析，从而更精准的找到各个因素之间的相关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。
要效率不要绝对精确：
要相关不要因果：
这个观点也区别于我们传统的教育理念。我们习惯于“打破砂锅问到底”、“举一反三”式的教育方式。当我们找到了自以为是的答案时，其实可能只是冰山一角，探索事物背后本质的动机不能停止。
但大数据时代告诉我们要放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。大数据时代提出的观点是“样本=全体”，因此，有一部分人甚至抛出了大数据时代统计无用的观点。他们认为数据中包含了所有的意义，只要计算能力足够强大，就不需要什么理论。
但是他们似乎忘了，数据≠信息。一方面，大数据采集的数据是**而非汽油，不能够直接拿来使用，另一方面，大数据中“全”的概念本身就难以界定。“全”在某种意义上也是一种边界。
但如何确定这种边界进而进行数据的全面收集，本身就是一件困难的事情。因此，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。它在某种程度上是样本的无限放大。
大数据的根基是“数据”。数据是大数据发展的前提。如果没有有效的数据，大数据技术也只是空中楼阁。
因此，一方面，如何积累丰富的数据资源，是我们急需解决的问题，另一方面，对于已有的数据资源，如何有效地利用，提高数据标准化、准确性、完整性水平，也需要我们思考。就目前来看，大数据的未来更加关注的是“社会化大数据”，即人和人的关系、人和数据之间的关系。通过对社会化数据分析，使得我们能够对人、社会和商业有更加深入的理解。
这也解释了为什么在美国，很多人认为facebook的价值在某种程度上要大于谷歌。因此，企业在日常运行中，要注重积累这方面的数据资源，同时要配套相应的数据采集标准和方法，最大程度提高数据利用价值。
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