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大數據時代與采樣分析的區別 數據分析師
2014-11-11
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大數據時代與采樣分析的區別 數據分析師


　　大數據時代我們要的是全體數據，不再是樣本數據。樣本分析發展至今不足100年，在數據和 技術受限的時期，解決了當時存在一些特定問題。如人口普查，一般統計需要8-10年時間， 而此時數據已經完全不準確，失效。所以在當時條件下，有人提出采樣的統計學方法。

　　采樣分析有其固有的特性：絕對隨機性和忽視細節觀察。采樣的目的是用最少的數據獲取更多的信息。絕對隨機性：要求我們在采樣時，要絕對的隨機，然而要做到此，是有難度 的，因為人總是會對同一樣事物有不同的看法。偏離了隨機性，那么采樣結果的錯誤率會大大的增加。忽視細節觀察：采樣在宏觀領域的作用，在微觀領域失去了作用。就像經濟學上的邊緣理論一樣，當樣本達到一定值之后，個體身上的信息就會越來越少。

　　統計學上采樣分析有個非常重要的觀點：采樣分析的準確性隨著隨著采樣隨機性的增加而大幅提高，但與樣本數量的增加關系不大。

　　當我們現在能夠采集海量數據的時候，采樣對我們來說就沒有什么意義了。在大數據時候采集數據不在是只有大公司才能做的事情，很多公司都可以做得到。

　　大數據是指不用隨機分析法這樣的方法，而采用所有數據的方法。云計算的出現，讓我們采集到海量數據提供的基礎設施，通過云計算對大數據進行分析，預測，會使決策更準確，釋放更多數據隱藏的價值，發揮更大的作用。（文章來源：CDA數據分析師培訓官網）


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