大数据 抽样
简述信息一览：
全面调查与抽样调查的好处和特点
1、全面调查与抽样调查的好处和特点如下： 全面调查的优点在于它能提供完整、详尽的数据，确保调查结果的准确性。这种方法适用于对某一特定领域或对象进行深入、全面的理解和分析。然而，全面调查的成本较高，耗时较长，且在某些情况下可能不具备可行性。 抽样调查的优点在于它的经济性和时效性。
2、全面调查涉及对所有研究对象的详尽审查，确保数据全面性和准确性。 全面调查的优点在于其结果通常更加可靠，因为它不依赖抽样，涵盖了全部研究范围。 然而，全面调查的一个显著特点是它需要大量的人力、物力和财力资源，且耗时较长。
3、无论是全面调查还是抽样调查，它们都具有各自的优点。全面调查能够获取全面可靠的数据，适用于需要精确掌握整体情况的情况；而抽样调查则能够高效、经济地获取数据，适用于需要快速了解总体情况的情况。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的调查方法，以确保数据的准确性和效率。
4、抽样调查结果通常较为准确和精确，但相较于全面调查，其工作量小，破坏性低，节省人力、物力和时间。 抽样调查能解决全面调查难以或无法解决的问题，补充和修正全面调查的结果，检查和控制产品质量，以及对总体假设进行检验。
5、节省时间和成本：相比于全面普查，抽样调查可以***用更加高效的方式收集数据，从而节省调查所需的时间和成本。更容易获取信息：通过合理设计样本，抽样调查可以在较小的样本规模内获取较为全面和准确的信息，而无需对每一个人或单位进行调查。
大数据时代是否需要抽样
大数据时代需要抽样，这是肯定的。原因如下：抽样的过程能帮助我们控制数据的质量，在总体数据中，可能存在部分数据缺失或者是异常值的情况，抽样能帮助我们在一定程度上控制数据的质量。用于分析的数据质量的重要性远远大于其数量，因此数据并不是越多越好。
这种数据的样本空间是所有相关数据的***。在大数据时代，由于数据规模庞大，无法对全部数据进行处理和分析，需要***用抽样技术，从海量数据中抽取一部分样本，通过对样本的分析来推断整体数据的特征和规律。通过对样本空间的分析，可以更好地理解数据的特征和规律，发现潜在的价值和机会，为决策提供有力支持。
现在，大数据时代***用全样分析而不是抽样分析，全样分析结果就不存在误差被放大的问题，因此，追求高精确性已经不是其首要目标；相反，大数据时代具有“秒级响应”的特征，要求在几秒内就迅速给出针对海量数据的实时分析结果，否则就会丧失数据的价值，因此，数据分析的效率成为关注的核心。
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
其特点是数量庞大、增长迅速且类型多样。 在《大数据时代》一书中，维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶将大数据定义为不需要依赖随机抽样，而是对所有数据进行分析的方法。 IBM公司提出了大数据的5V特性，包括数据的大量性、处理的高速性、种类的多样性、价值的低密度性和信息的真实性。
审计中大数据和人工智能的运用是否意味着抽样技术要淘汰?为什么?_百度...
1、会有一定的影响，但不一定会淘汰。在信息技术环境下，从业务数据的具体处理过程到财务报表的输出都由计算机按照程序指令完成，数据均保存在磁性介质上，从而会影响到审计线索。随着信息技术的广泛应用，注册会计师需要掌握相关信息技术，把信息技术当作一种有力的审计工具。
2、审计理论的未来发展方向，将更加注重跨学科的研究，结合会计学、管理学、信息技术等领域的知识，以应对不断变化的审计环境。随着人工智能和机器学习技术的发展，审计理论也将探索如何利用这些技术提高审计工作的智能化水平。
3、人工智能：通过深度学习、自然语言处理等技术，实现对大数据的快速处理和深入分析。数据挖掘：通过构建数据模型，自动识别可用于分析的数据规律，预测未来发展趋势。增强现实：通过将虚拟数据与真实场景结合，实现对数据的实时快速分析和决策支持。
4、当然不会 目前来看主要还是依赖大数据，说白了就是通过海量数据来学习知识。这种学习方式对数据质量的要求很高。先不说如何把人类的医学知识转化为数据，海量数据收集也是非常困难，尤其是医疗应用中需要考虑很多的corner case。这些是具有丰富经验的医生才能解决的，人工智能很难通过数据学习到。
大数据技术的样本空间是
所有数据的结合。大数据技术的样本空间是指在进行大数据分析时，所考虑的数据***或数据集范围，样本空间代表了分析对象的全集，包含了所有的样本点或数据点。
这种数据的样本空间是所有相关数据的***。在大数据时代，由于数据规模庞大，无法对全部数据进行处理和分析，需要***用抽样技术，从海量数据中抽取一部分样本，通过对样本的分析来推断整体数据的特征和规律。通过对样本空间的分析，可以更好地理解数据的特征和规律，发现潜在的价值和机会，为决策提供有力支持。
大数据的样本空间是数据的全集。简单来说，样本空间就是包含所有可能结果的***。在大数据的背景下，这个样本空间就代表了数据的整体，即所有的数据。它不仅仅是一个抽样的概念，而是涵盖了所有相关的、可获取的数据。当我们谈论大数据时，我们通常指的是数据量极大、类型多样、处理难度高的数据***。
不做样本控制。随机试验E的所有基本结果组成的***为E的样本空间。样本空间的元素称为样本点或基本事件。
在概率学中，计算概率的基本公式就是：P（A） = n（A）/n（S），其中，n（A）是事件A发生的可能性，n（S）是样本空间（即总体）中所有事件发生的可能性。随着计算机技术的飞速发展，（n 1） p这个公式被更广泛地应用于各个领域。
关于大数据时代抽样技术，以及大数据 抽样的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
