当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，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”。

【大数据先锋】

穿孔卡片与美国人口普查

大数据与乔布斯的癌症治疗

Xoom与跨境汇款异常交易报警

巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析

让数据“发声”

“大数据”全在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系，然而直到最近，我们对此似乎还是难以把握。IBM的资深“大数据”专家杰夫·乔纳斯（Jeff Jonas）提出要让数据“说话”。从某种层面上来说，这听起来很平常。人们使用数据已经有相当长一段时间了，无论是日常进行的大量非正式观察，还是过去几个世纪里在专业层面上用高级算法进行的量化研究，都与数据有关。

在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的数据。但当我们谈论能“说话”的数据时，我们指的远远不止这些。

实际上，大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。

●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，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

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