在说明这个问题之前，我们先来回顾一下历史。在之前的很长时间里，人们为了对一个大的样本进行分析的办法是抽样调查法。在过去的时代，生产力低下的原因使得人们无法对一个大样本进行全面的分析。统计学就是在这种情况下兴起的，随着统计学的发展，人们逐渐的发现在绝对随机的情况下，使用抽查调查的方法，是可以反映样本的情况的。
抽样调查的是在没有处理大量数据的能力的时候必然的一种选择，在漫长的时间里，大家逐渐发现这种调查方式存在着许多不足。首先，抽样调查的准确性过分的依赖随机性，如果抽样的时候选择的样本不够随机，所调查的结果可能与实际情况有着非常大的出入。其次，如果对样本进行细分，细分后的样本是不能反映细分后所代表的总体的。比如，如果要统计一个地区的人对某项政策的看法，假设统计1000人，我们在这其中细分出“爱吃蛋糕的女人”这一群体，这种细分的样本数目会很少，根本不能代替整个地区的“爱听懂蛋糕的女人”对这一政策的看法。还有，随机抽样的抽样方法都是针对所调查的问题进行专门设计的，如果我现在要调查另一个问题，随机抽样就无能为力了。
而全面的调查就避免了以上的种种问题，它不但精确的回答了所要调查的问题，而是还可能发现其它的问题。而这种使用“样本=总体”的全数据模式就是大数据，大数据的大不是绝对的大，这是一种相对的大，指的是所收集的数据占据全部数据的很大一部分，甚至就是全部数据。
随着技术的发现，现在全面的数据分析不仅仅是政府和大企业的才能使用的方法。许多小的公司也可以采用大数据的分析方式，但是，许多人的思维依旧停留在随机采样的模式里。在某些特点的情况下，我们使用样本分析法是可以的，但这已经不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，样本分析的方式会被人们所抛弃。
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