在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。19世纪以来,当面临大量数据时,社会都依赖于采样分析。
但是采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物。以前我们通常把这看成了理所当然的限制,但高性能数字技术的流行让我们意识到,这其实是一种人为的限制。与局限在小数据范围相比,使用一切数据为我们带来了更高的精确性,也让我们看到了一些以前无法发现的细节——大数据让我们更清楚地看到了样本无法揭示的细节信息。
我们假设只要电子数据表格把数据排序,数据库引擎就可以找出和我们检索的内容完全一致的检索记录。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况,因为需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精准地量化我们的记录。在某些方面,我们已经意识到了差别。
例如,一个小商店在晚上打烊的时候要把收银台里的每分钱都数清楚,但是我们不会、也不可能用“分”这个单位去精确计算国民生产总值。随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱。
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