随着互联网技术的不断发展，大数据被应用的成功案例越来越多，而之前抽样调查一直是洞察原因和预测结果的手段。
　　举个美国大选的例子：
　　1936年盖洛普公司和罗珀公司成功地预测了罗斯福总统的连任成功;
　　内特利用大数据准确预测了2012年50个州的结果;2012年奥巴马团队运用数据挖掘技术帮助其成功连任(至少媒体是这么说的);
　　那么问题来了：抽样调查是否会被大数据的全样本分析取代?两者的比较应该从哪些维度去看?结果如何?哪些行业大数据应用成本比抽样调查成本更低?
　　答案是：不会。
　　第一，抽样调查的随机性，使得样本可以反映总体的情况。大数据样本没有这样的随机性，不能很好的代表总体。
　　第二，能否把大数据样本当作“总体”来使用? 答案依旧是不行。大数据技术本身远远没有达到“普查”的水平，存在统计偏差。
　　总结：大数据的确很牛逼!大数据不能代替抽样调查!错误的使用，得到的结果只能自欺欺人。
　　从统计分析，到数据挖掘，再到大数据，扎实的统计知识都是必不可少的。统计知识的意义在于，告诉我们，什么样的结果是错误的!如何不被结果所欺骗!
　　『全样本分析取代抽样』，如果是在说『在一些过去依靠抽样的研究领域，普查正在替代抽样』，是对的;如果是在说『在数据分析的整个世界里，一种方法正在取代另一种方法』，是不对的。

图来自 Peking谭北平的微博

　　我觉得至少可以讲这四个故事：
　　一些研究变不可能为可能(研究方法突破)
　　一些过去依靠抽样的工作方法彻底过时(流程优化)
　　一些过去靠抽样(数据采集)为生的人，在原有领域被做普查的人取代，只能去别的领域找机会(产业结构改变就业结构)
　　一定还存在很多的领域，是目前还无法做普查但可以做抽样的，但过去做抽样的人觉得回报不够高而不愿做，现在他们降低了收入预期，所以就去做了(劳动力流动驱动技术扩散)。
来源：中国大数据整理  作者：知乎：高济禾,飞羊