在人工统计的时代，很多数据分析采用抽样数据，因为收集所有的数据非常困难或者成本很高。然而，现在不同了。随着信息技术的发展，在很多领域都可以方便地收集到完整的数据。如无纸化办公的兴起，信息系统的使用，电子商务的发展等。，都为收集总数据提供了便利条件。那么，这个时候，数据的“样本”和“所有数据”。这和过去相比也是一种革命性的影响。
4、大数据可以解决的问题有哪些?大数据可分为数据采集、数据分析和数据呈现等。由于大数据使用的是非结构化数据，与传统的数据分析相比，价值密度和数据量较大，通俗点说就是传统的数据分析。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销。商家通过统一的数据标准收集平台上的客户信息，分析客户喜好，制定有针对性的营销策略。这种模式目前在各个行业营销领域都很常见。比如人工智能和物联网，这两个方面本身数据是非结构化的，传统的数据分析方法无法有效处理，只能借助大数据来进行。
5、大数据的概念要从哪几个方面进行分析理解bigdata是指在一定时间内，其内容无法被常规软件工具抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五个特征，即体量、速度、多样性、低价值密度和真实性。它没有统计抽样方法，只是观察和跟踪发生的事情。大数据的使用倾向于预测分析、用户行为分析或者其他一些高级的数据分析方法。
2.要求快速反应，市场变化快，要求对变化做出及时快速的反应。对数据的分析也要快，对性能有更高的要求，所以数据量对于速度来说似乎有些“大”。3.数据多样性:来自不同数据源的非结构化数据越来越多，需要经过清洗、排序、过滤，成为结构化数据。4.价值密度低，由于数据收集不及时、数据样本不完整、数据不连续等原因，数据可能失真。但当数据量达到一定规模时，就可以通过更多的数据实现更真实、更全面的反馈。
6、如何进行有效的大数据处理、分析?如何有效处理和分析大数据？许多企业在大数据上投入了数百万美元，并雇佣了数据分析，但他们感到沮丧。不可否认，他们现在有了更多更好的数据。他们的分析师和分析方法也是一流的。但是，管理者对商业的想法和论点似乎和过去一样，但他们使用的数据和分析方法比以前好了很多。最终的决策可能更多的是数据驱动，但组织文化还是给人同样的感觉。
“怎么了？财富1000强企业召开了几次大数据和大数据的会议数据分析，花了很多时间协助一些看起来对分析方法投资回报很满意的机构。于是，一个清晰的“数据启发式”出现了。分析结果平庸到中型企业，用大数据和分析方法支持决策；具有良好“回报分析”(ROA)的公司使用大数据和分析方法来促进和保持行为变化。
