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　　大数据思维到底是什么？

　　大数据并不是简单的描述大量的数据，其中涉及到很多的数据分析以及技术实现的问题。现在很多大数据，学者纷纷提出大数据思维的概念以及外延理解，无论是哪个版本，大数据思维主要包含全样思维、容错思维、以及相关思维几个方面。那大数据思维到底是什么呢？接下来为大家详细说明。

　　1、全样思维

　　其实大数据与小数据的根本区别在于大数据是采用的全样思维方式。小数据主要采用的是抽样的方式。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求的、或成本远超过预期的情况下的权宜之计，一旦实现大数据的技术，那小数据必然就失去了其数据分析的价值。

　　2、容错思维

　　在大数据之前，由于抽样的方式从理论上讲，结论就是不稳定不准确的。一般来说，全样的样本数量比抽样样本数量的很多倍，因此抽样的一丁点错误，就容易导致结论的“失之毫厘谬以千里”。为增加抽样得出的结论相对靠谱，人们对抽样的数据精益求精，容不得半点差错。及时在大数据时代，我们采用了全样数据，但是数据中的异常，纰漏以及错误也是无法完全避免的，但是由于数据量大，其结果更加接近客观事实。这期间的不准确性则是我们需要容纳的。

　　3、相关思维

　　在数据分析过程中，由于只要有一个反例，因果关系就不成立，因此在大数据时代，因果关系变得几乎不可能。而另一种关系就进入大数据的眼里：相关关系。比如说很多男人去超市买了啤酒后会顺便买纸尿裤，但不是买啤酒就一定买纸尿裤。因此，啤酒喝纸尿裤的关系不能算因果关系，而只能是一种相关关系。同样，女孩子裙子的长短与经济热度、摩天大厦与经济危机的关系都是一种相关关系，不是因果关系。

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