大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)統(tǒng)計分析的區(qū)別：其一是數(shù)據(jù)分析時不再進行抽樣，而是采用全樣本(n=all)；其二是分析方法，不再采用傳統(tǒng)的假設(shè)檢驗。

一、統(tǒng)計方法：

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，解決了一般統(tǒng)計方法上主要誤差來源：抽取樣本以及假設(shè)檢驗中使用的前提假設(shè)。

一般統(tǒng)計方法中依據(jù)的中值定理和大數(shù)定律闡明我們可以通過增大樣本容量，且多次抽取樣本使得結(jié)果更加精確，但這一結(jié)論成立的條件在于所有樣本的抽取滿足i.i.d.(independent and identically distributed，即假設(shè)變量分布獨立且相同)，而這一假設(shè)在現(xiàn)實中很難滿足。樣本的選擇很難做到完全隨機。一般商業(yè)案例中采用的隔多少位抽取樣本的方法在統(tǒng)計學(xué)意義上不滿足隨機要求，所得結(jié)果誤差在所難免。

類似，多大的樣本才算足夠大也存在爭議，而大數(shù)據(jù)直接采用全樣本(population)來進行分析可以消除這一部分造成的誤差。

二、分析方法：

傳統(tǒng)分析方法是對需要回答的問題作出一定的假設(shè)，例如教育背景對保險購買金額有影響，然后根據(jù)這一假設(shè)在所抽取的樣本上進行檢驗。而檢驗假設(shè)這一方法就充滿著現(xiàn)實數(shù)據(jù)不滿足的前提假設(shè)，比如最著名的正態(tài)分布。正態(tài)分布是一個很好的假設(shè)，因為它能簡化計算，而且通過對數(shù)據(jù)的各種變形，基本上也可以在一定置信區(qū)間內(nèi)勉勉強強算為正態(tài)分布。

再次，假設(shè)檢驗的結(jié)果只能不否認原假設(shè)，并不能得出完全支持的結(jié)論。

但大數(shù)據(jù)的情況就不一樣。對大數(shù)據(jù)進行分析時，我們并不需要對問題提出假設(shè)，而是通過算法找出變量之間的相關(guān)度。以上例子中，如果教育背景和保險購買額這兩個變量間相關(guān)度高(e.g. 接近1)，那么保險公司就應(yīng)該更主要針對高教育背景的人推銷保險。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以說是在減少人類處理數(shù)據(jù)時帶入的主觀假設(shè)的影響，而完全依靠數(shù)據(jù)間的相關(guān)性來闡述。而由于消除人為因素帶入的誤差，已經(jīng)分析人員作出假設(shè)的限制(如果教育背景和保險購買額是相關(guān)的，而分析人員沒想到，那這個結(jié)論就不會被分析出來，這在實際案例中是很容易發(fā)生的)，大數(shù)據(jù)的核心也就在于它能更充分的發(fā)掘數(shù)據(jù)的全部真實含義。

原文鏈接：

https://www.zhihu.com/question/23273263/answer/90758820

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總結(jié)

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