更多：不是随机样本，而是全体数据
让数据“发声”
IBM的资深“大数据”专家杰夫·乔纳斯提出要让数据“说话”。
大数据与三个重大的思维转变有关：
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
最后，我们的思维发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
事实上，我们形成了一种习惯，那就是在我们的制度、处理过程和激励机制中尽可能地减少数据的使用。
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
有目的地选择最具代表性的样本是小数据时代的产物。1934年，波兰统计学家耶日·奈曼指出，这只会导致更多更大的漏洞。事实证明，问题的关键是选择样本时的随机性。
统计学家们证明：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不大。当样本数量达到了某个值之后，我们从新个体上得到的信息会越来越少，就如同经济学中的边际效应递减一样。
认为样本选择的随机性比样本数量更重要，这种观点是非常有见地的。通过收集随机样本，我们可以用较少的花费做出高精确度的推断。
本质上来说，随机采样让大数据问题变得更加切实可行。
随机采样只是一条捷径，是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它本身存在许多固有的缺陷。它的成功依赖于采样的绝对随机性，但是现实采样的随机性非常困难。一旦采样过程中存在任何偏差，分析结果就会相去甚远。同时，随机采样不适合考察子类别的情况，因为一旦继续细分，随机采样结果的错误率会大大增加。随机采样的调查结果缺乏延展性，即调查得出的数据不可以重新分析以实现计划之外的目的。
全数据模式，样本=总体
“样本=总体”是指我们能对数据进行深度探讨。但我们需要足够的数据处理和存储能力，也需要最先进的分析技术。同时，简单廉价的数据收集方法也很重要。
大数据不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。因为大数据是建立在掌握所有数据，至少是尽可能多的数据的基础上的，所以我们就可以正确地考察细节并进行新的分析。在任何细微的层面，我们都可以用大数据去论证新的假设。
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