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从大数据到信息的过程是基于一些固定的分析思路的，或者称之为思维方式，可以总结为以下5种大数据分析思维。①对照。单独对一个数据进行考察可能不能得到结论，必须同另一个数据做对比才会有结果。②拆分。拆分后的结果，相对于拆分前会清晰许多，便于分析、查找细节。③降维。人们一般只关心对自身有用的数据，当某些维度的数据与分析无关时，即可将其筛选支掉，达到“降维”的目的。④增维。当前的维度不能很好地解释问题时，就需要对数据进行运算，增加一个指标。“增维”和“降维”必须是在对数据的意义有充分了解后，为了方便分析，有目的地对数据进行转换运算。⑤假说。任何研究分析，都应该事先有一些预判性的假设，以帮助认清现象和原因。除结果可假设外，过程也可被假设。假设会有助于明确问题和需求，从而选择分析的方法。

M.S.维克多（M.S.Vikor）在《大数据时代》一书中提出在大数据时代传统的数据分析思想应做三大转变。①转变抽样思想。在大数据时代，样本就是总体，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠少量数据样本。②转变数据测量的思想。要乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据。③不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。