商业数据和统计对比2.1样本统计量和统计区别整个样品样本统计量属于不可或缺的依靠统计数据,由于样本结合相应的概率是随机筛选和整体视为一组内容,值得一提的是随机抽样是需要成本,包括社会关系、资金成本和时间成本,等等。在样本容量有限增长的前提下，样本估计误差会随着样本总数的增加而增加，这也是样本统计不可避免的不足。在大数据时代，海量数据信息的收集和整理应运而生，数据信息的发展表明整体就是样本。该属性消除了样本统计信息的不足。在大数据时代，全样本统计通常可以覆盖整个人群。然而，大多数数据都是半结构化和半结构化的，因此概率论的应用受到了限制。因此，将整个样本统计应用到统计中，需要对整体数据进行相应的归纳和筛选，即在样本统计中进行数据预处理。2.2预测分析与非预测分析的区别统计量的建立是为了分析变量之间的相关性，所以数据的获取发生在变量确定之后，并且数据分析的价值是可以预测的。与统计预测分析相比，海量数据以互联网和传感器为载体，在分析需求之前就已经存在，因此建立在大数据基础上的分析大多是非预测性分析。在统计学中，由于缺乏非预测性分析所需的海量数据，大数据无法得到有效的应用。海量数据的生成与数据中心和存储系统密切相关，且不是短期的。也就是说，大数据在统计学中的应用和发展表明，非预测分析正在逐步取代传统的统计预测分析，数据的多次使用正在逐步取代传统的一次使用。3.3.1数据生产、处理和应用的转型