大数据抽样（大数据抽样计算方法一般过程是什么）

本篇目录：

1、大数据的抽样计算方法中需要考虑哪些问题2、大数据强调什么的观念而非小数据的随机抽样3、全球化4.0时代,在新技术大数据中,对数据还是采取随机分析法(抽样调查...4、大数据时代是否需要抽样

大数据的抽样计算方法中需要考虑哪些问题

1、研究允许的误差大小（精确度）一般来说，允许误差越大，意味着对抽样的估计精度要求不高，所以就可以少抽取一些样本单位，需要的样本容量较小。

2、简单随机抽样（Simple Random Sampling）简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。在这种抽样方法中，每个个体有相等的概率被选入样本，且样本之间相互独立。可以通过随机数生成器或抽签等方式进行简单随机抽样。

3、考虑到纳税人员的数量较大且具有一定的层次结构，我们选择分层随机抽样（Stratified Random Sampling）方法进行抽样。该方法根据纳税人员的某些特征，将总体划分为不同的层，然后从每个层中随机抽取一定数量的样本进行调查。

大数据强调什么的观念而非小数据的随机抽样

从互联网思维的角度来看大数据的特征具有样本渐趋于总体，精确让位于模糊，相关性重于因果。根据查询相关公开信息：大数据强调是全部而不是抽样数据，大数据不追求精确而是追求模糊，数据不追求因果而追求相关性。

利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。

大数据总体思维指的是使用全量数据抽样数据就不再重要了对。全局大局思，大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。

大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现技术达不到实际要求，或成本远超过预期的情况下的权宜之计。

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

全球化4.0时代,在新技术大数据中,对数据还是采取随机分析法(抽样调查...

1、全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法(抽样调查)，是错误的。全球化0时代的数据分析方法 人工智能：通过深度学习、自然语言处理等技术，实现对大数据的快速处理和深入分析。

2、全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法（抽样调查）（B）。A．正确 B．错误 全球化（globalisation）一词，是一种概念，也是一种人类社会发展的现象过程。

3、关于全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法这道题是错误的。全球化进入0时代，智能技术正以更个体化、更猛烈、更不可控、更不可预测的特点席卷全球，引发大变革。

4、【错误】本题考查科技。《大数据时代》一书中明确指出：大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用对所有数据进行分析处理。故表述错误。

大数据时代是否需要抽样

1、全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法(抽样调查)，是错误的。全球化0时代的数据分析方法 人工智能：通过深度学习、自然语言处理等技术，实现对大数据的快速处理和深入分析。

2、大数据技术具有抽样统计的特点。不是抽样统计，而是面向全体样本。允许不精确和混杂性。不是因果关系，而是相互关系。大数据应用：公共服务、电子商务、企业管理、金融、娱乐、个人。

3、大数据的抽样计算方法中需要考虑以下问题：抽样目标与样本定义：确定研究的目标、所需的样本类型，以及如何定义样本，如抽取特定人群、时间范围等。

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