普遍的定义认为，统计学是关于数据的科学，研究如何收集数据，并科学地推断总体特征 。大数据和统计学还是存在一定区别的，其一是数据分析时不再进行抽样，而是采用population（n=all）；其二是分析方法，侧重所有变量之间的相关性，而不再根据背景学科理论筛选变量，进行假设检验 。
现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了 。
普查和抽样调查是传统的两大数据收集方法 。普查不需要统计学方法进行推断估计，因为通过普查，已经取得了所有个体数据和总体的实际分布，这也是为什么人类开始懂得计数就开始进行普查 。抽样调查是利用抽样理论解决如何科学设计样本 ， 取得样本个体数据，并科学地推断总体分布及特征 。无论是普查还是抽样调查，其核心问题之一是要取得准确的“个体数据” 。但在大数据时代，一切皆可量化，一切皆可记录，如何利用更全面、更及时、更经济的网络电子化数据，以及通过对这些数据使用新的分析及挖掘技术，产生新的见解和认识，是我们面临的重大机遇 。
大数据的应用可以说是在减少人类处理数据时带入的主观假设的影响 ， 而完全依靠数据间的相关性来阐述 。而由于消除人为因素带入的误差，已经分析人员作出假设的限制（如果教育背景和保险购买额是相关的，而分析人员没想到 ， 那这个结论就不会被分析出来，这在实际案例中是很容易发生的，大数据的核心也就在于它能更充分的发掘数据的全部真实含义 。
在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别 。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战 。例如，许多传统统计方法应用到大数据上，巨大计算量和存储量往往使其难以承受；对结构复杂、来源多样的数据，如何建立有效的统计学模型也需要新的探索和尝试 。对于新时代的数据科学而言，这些挑战也同时意味着巨大的机遇 ， 有可能会产生新的思想、方法和技术 。
西线学院培训机构提供良好的教学环境，良好的师资以及行业资源，使得西线学院教学永远都是跟随行业进步的步伐 。说了这么多，其实就是想让你更加了解大数据 。如此优秀的资源和别人望眼欲穿的实习机会，再不行动就要被后来居上的技术人员拍死在沙滩上了 。
你应该有发现你在某些网站搜索过什么，那一段时间基本给你推送的都是相关的东西了吧 。
譬如：百度，淘宝，抖音等等只要你搜索过 ， 或者那段时间那看过相关的，基本上给你推荐的都是和那些有关的讯息 。
这就是大数据时代 ， 你做过什么 ，都会被捕获到，这是用浅显易懂的话术和你说 。
大数据的名字就很通俗 。就是很多数据，海量数据管理，使用的相关技术集合就是大数据 。
现在各行各业每天都在产生大量的数据，个人理解大数据时代就是信息爆炸的时代 ， 如何从海量数据中寻找出自己有用的信息才是关键 。
其实大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途 ， 不论方向，就是简单地信息收集 ， 参数收集，所有这些汇总起来就是大数据 。大数据 ， 不是随机样本，而是所有数据！
【大数据算统计吗 大数据是统计吗】
而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化 ， 概率化，然后应用于各种商业用途 。
