大數據時代的來臨必將會使互聯網行業發生一場新型的革命。大數據已經迅速的影響了整個行業，正在顯示自身的強大功能。
無論是大數據相關的技術專家，還是未來學者，都認為必須加快解讀和豐富大數據的步伐。目前大數據思維分為容錯思維、全樣思維和相關思維3種。接下來小編就這3種思維為大家進行解讀和分享。
1、容錯思維▼
過去我們只能採用小數據抽樣的方法解讀數據，這就導致了樣品的不穩定性。而全樣的樣本數量比抽樣樣本的數量高很多倍，因此也決定了他不能出現絲毫的錯誤，否則帶來的後果是不可估量的。因此，為了保證結果的精準，就需要提高對抽樣數據的要求。
大數據時代的來臨就提供了很好的契機，在大數據時代，我們需要優先採用全樣數據的方式，不再是對一部分數據進行分析，最終結果也更接近於客觀現實。
2、全樣思維▼
大數據和“小數據”是相對應的。他們最直觀的差別就是大數據採用全樣思維模式，小數據更注重抽樣。
隨著時代的發展和計算機技術的更新迭代，小數據的抽樣方法開始慢慢退出人們的視野，取而代之的是高薪高科技，這也是大數據給我們帶來的改變。
3、相關思維
舉一個簡單的例子，我們去超市買飲料的時候，順便買了垃圾桶。這兩種商品並不是同類商品，而且也不是互補商品。不是買飲料就需要買垃圾桶，所以這兩者也不是因果關係。
大數據的相關思維亦是如此。我們強調全樣，忽略抽樣，當我們對做的全部數據進行步驟分析時，由於存在一個反例，因此因果關係並不成立。在大數據時代中，因果關係幾乎是不可能存在的，剩下的就是相關關係。
在這個大數據時代，程序員也要與時俱進，不能只關注眼前的工作，使用自己熟悉的編程語言，大數據的學習也刻不容緩。
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