大数据思维包括哪些特征(大数据思维是什么)

大数据时代的来临必将会使互联网行业发生一场新型的革命。大数据已经迅速的影响了整个行业，正在显示自身的强大功能。

无论是大数据相关的技术专家，还是未来学者，都认为必须加快解读和丰富大数据的步伐。目前大数据思维分为容错思维、全样思维和相关思维 3 种。接下来小编就这 3 种思维为大家进行解读和分享。

1、容错思维▼

过去我们只能采用小数据抽样的方法解读数据，这就导致了样品的不稳定性。而全样的样本数量比抽样样本的数量高很多倍，因此也决定了他不能出现丝毫的错误，否则带来的后果是不可估量的。因此，为了保证结果的精准，就需要提高对抽样数据的要求。

大数据时代的来临就提供了很好的契机，在大数据时代，我们需要优先采用全样数据的方式，不再是对一部分数据进行分析，最终结果也更接近于客观现实。

2、全样思维▼

大数据和“小数据”是相对应的。他们最直观的差别就是大数据采用全样思维模式，小数据更注重抽样。

随着时代的发展和计算机技术的更新迭代，小数据的抽样方法开始慢慢退出人们的视野，取而代之的是高薪高科技，这也是大数据给我们带来的改变。

3、相关思维

举一个简单的例子，我们去超市买饮料的时候，顺便买了垃圾桶。这两种商品并不是同类商品，而且也不是互补商品。不是买饮料就需要买垃圾桶，所以这两者也不是因果关系。

大数据的相关思维亦是如此。我们强调全样，忽略抽样，当我们对做的全部数据进行步骤分析时，由于存在一个反例，因此因果关系并不成立。在大数据时代中，因果关系几乎是不可能存在的，剩下的就是相关关系。

在这个大数据时代，程序员也要与时俱进，不能只关注眼前的工作，使用自己熟悉的编程语言，大数据的学习也刻不容缓。