1.假如你的電腦上有兩張狗狗的照片，一張像素高，一張像素低，如果要看一個整體的輪廓，那么這兩張圖片的區別并不大，你可以清除地判斷出這是一只狗，可是如果你真想看看這只狗的眼睛什么顏色，皮毛、表情等這些很細致的東西，你會用放大鏡放大，這樣就可以看的清清楚楚，如果用像素低的照片則會越放大越模糊。這張清晰的圖片就是大數據，而那個看起來模糊的就是抽樣數據。這是大數據的第一個特點樣本量大。

2.數據不是數字，文字是數據、方位是數據、溝通是數據、世間萬物都是數據，數據化的核心是量化一切。

3.是維度特別大，一個城市的市長要搞GDP造假，但是用電量他就很難造假?。∪绻偌由鲜裁春ｊP的進出口數據啊，大宗消費品的銷售增長啊等等，那數據造假就不難識破

4. 預測是大數據的核心，通過研究相關性，而不是因果關系。如通過大數據發現，啤酒的銷量和紙尿褲的銷量成正相關，于是會捆綁促銷或者把這兩組產品放在相鄰的貨架上，而不必去問為什么。這種方法準確、快捷而且不易受偏見影像。

5.數據產業鏈分為三種，一種是采集數據，第二種是數據的分析，第三種是從數據的分析中找到創新和機會。

7.對將來的判斷，專家相對消亡，數據科學家崛起，數據科學家實際上是統計學家，統計專家，軟件程序員、圖形設計師和作家的合體。數據非常之多而且具有戰略重要性，但是真正缺少的是從數據中提取價值的能力。這也就是為什么統計學家、數據庫管理者和掌握機器理論的人是真正了不起得人。