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什么是大数据?
数字大就叫大数据吗，当然不是。数据量大就叫大数据吗，也不准确。“大”的标准是什么？1TB?还是 1PB 1EB 1ZB？“大小多少”永远都是个相对概念。
（1TB（太）=1024GB 1PB（拍）=1024TB 1EB（艾）=1024PB 1ZB（泽）=1024EB）
大数据里的“大”不能用一个具体的数字作为衡量标准，它是一个相对概念。那么什么时候我们称数据为“大数据”呢？书中说“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法”。简单的理解，大数据就是全体数据，而不是随机抽取的样本。举个例子，谷歌通过人们的搜索记录来预测流感，谷歌依靠的数据不是随机抽取的搜索记录，而是整个美国几十亿条互联网的检索记录。
“样本=总体”，是大数据最简单直接的理解。
大数据时代的思维变革
上面讲的 样本=总体 是大数据的基本特征，除此之外，大数据关注混杂性，而不是精确性；大数据关心相关关系，而不是因果关系。
精确性，可能会导致数据量的流失，因为精确会过滤数据；有一定的容错前提，才能研究更多的数据。“大数据通常用概率说话，而不是板着确凿无疑的面孔”。
一旦抱着因果心态去研究问题，结论其实早就已经定了。研究数据之间的相关关系，而不是因果关系，可能会得出令人振奋的结论。美国飓风和蛋挞之间有因果关系吗？通过大数据分析，研究者发现，当美国飓风来临时，蛋挞相当好卖！如果抱着因果关系研究二者，恐怕很难得出这个结论。
作者认为应该关心“相关关系”，而不是“因果关系”，但我以为，相关关系只能看做研究大数据的一个手段，因果关系才是推动我们研究问题的根本驱动所在！
大数据时代的商业变革
Information（信息）Technology（技术），我们得到了大数据，只能说得到了信息，如果没有技术手段的处理，大数据只是未被挖掘的金矿，没有技术的支持，大数据一文不名。但是，忽略数据的获取，过分强调技术，也是不可取的，数据才是根本。
作者将大数据时代的商业分为数据掌控公司，数据技术公司和数据思维公司等，可以看做是未来大数据的商业方向。
我们能用大数据做什么？我认为终极目的是预测！如果仅仅用大数据进行总结，那么大数据的魅力也不会这么大了，预测是震撼和惊人的！
当然，伴随着大数据的到来，隐私和安全也是一个重要的问题，这里不再展开。