浅析大数据时代对调查研究的影响--
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2016年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。
五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2011年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2011年相比2015年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。
2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。
大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。
当代社会大数据对统计分析技术的影响
当代社会大数据对统计分析技术的影响随着信息技术的不断进步和普及，大数据已经成为了一个笼统但又充满吸引力的概念。
它指的是那些由海量、高速、多源、异构的数据经过整合、挖掘、分析等一系列技术手段而形成的数据资源。
在当今的信息社会中，大数据无处不在，不仅涉及到人们日常生活的各个方面，也在对整个社会产生着巨大的影响。
在这种情况下，需要一种科学的方法来解析这些数据，从而更好地服务于人们的生产和生活。
统计分析技术正是能够很好地满足这一需求的一种方法。
一、大数据对统计分析技术的挑战大数据时代有着一个显著的特点，即以速度为重。
大数据的交互速度、数据增长的速度、算法改进的速度以及技术升级的速度等都在不断加快。
这些复杂的数据难题不仅仅是数据面积的增加，还包括了数据管理、数据挖掘、数据预处理、数据处理、数据可视化等方方面面的问题。
在这种情况下，传统的统计分析技术面临着许多挑战：1.精度和效率问题在大数据分析时，由于数据的规模和涉及太多的变量，容易产生假象和误导性的结论。
而统计分析技术很容易陷入细节问题中，无法分辨错误的预测。
因此，需要寻求新的分析模型，以便在高效和高精度之间取得平衡。
2.数据质量问题大数据中经常存在数据误报、数据遗漏、数据异常等问题。
这些数据质量问题对统计分析技术的结果产生了很大的影响。
因为传统的统计分析技术通常假设数据是完整、准确、无异常的，但大数据时代的数据质量难以满足这样的要求。
因此，在对数据进行统计分析之前需要进行重复、清洗和过滤等预处理工作。
3.数据可视化问题大数据时代的数据量肆虐，统计分析结果呈现形式更加多变。
信息可视化、图像化成为了非常必要的辅助手段。
传统的统计分析技术在数据可视化中的表现普遍比较差，需要寻求更加实用和高效的数据可视化方法。
二、大数据对统计分析技术的创新尽管面临很多挑战，但统计分析技术在大数据时代中表现出了强大的应用前景。
经过多年的创新，一系列新的技术方法和模型得以被提出，并广泛应用于实际问题解决中。
大数据时代对学术研究的影响
标题：大数据时代对学术研究的影响随着科技的飞速发展，大数据时代已经来临，它正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
在学术研究领域，大数据的影响更是深远而广泛。
本文将探讨大数据时代对学术研究的影响，包括数据来源的丰富性、研究方法的创新性、研究结果的精确性和研究过程的协作性等方面。
一、数据来源的丰富性在传统的研究中，数据通常来自实验、调查、案例分析等有限的途径。
然而，大数据时代的到来，为学术研究提供了前所未有的数据来源。
从社交媒体、物联网、移动设备到各种传感器，几乎所有的信息都被数字化并存储在各种数据库中，这为学术研究提供了丰富的数据资源。
这些大数据来源具有数量巨大、类型多样、价值密度高的特点。
通过挖掘和分析这些数据，学术研究者可以更全面地了解社会现象，更深入地理解人类行为，从而提出更有针对性和解释力的研究成果。
二、研究方法的创新性在大数据时代，传统的基于随机样本的研究方法已经无法满足研究的需要。
学术研究者需要转变思维方式，从抽样调查转向全样调查，从因果关系转向相关关系，从结构化数据转向非结构化数据。
这些转变带来了研究方法的创新性。
首先，数据挖掘和机器学习等方法得到了广泛应用。
这些方法可以帮助研究者从海量数据中提取有价值的信息，发现数据的内在规律和趋势。
其次，社交网络分析等方法也被广泛应用于学术研究中。
这些方法可以帮助研究者了解社会现象在网络中的结构和关系，从而更好地理解社会现象的本质。
三、研究结果的精确性大数据时代的数据处理和分析能力为学术研究提供了精确的结果。
传统的数据分析方法受到样本选择、数据误差等因素的影响，研究结果可能存在偏差。
而在大数据时代，通过对海量数据的处理和分析，我们可以更好地控制误差，提高研究的精确性。
此外，通过大数据技术还可以对复杂的社会现象进行建模和分析，从而更好地预测未来的发展趋势。
这对于政策制定、商业决策和社会问题解决都具有重要的意义。
四、研究过程的协作性在大数据时代，学术研究的协作性得到了增强。
大数据时代对社会的影响与挑战
大数据时代面临机遇和挑战。
一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日，《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，以及目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。
[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会；紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月，麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。
此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月，联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。
2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。
奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。
2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了“”公共数据开放网站。
2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。
浅析当代社会科学研究的方法与创新
浅析当代社会科学研究的方法与创新引言：人类社会的不断发展和进步，对社会科学研究提出了更高的要求。
本文将从数据收集与分析、实证研究方法的创新和质性研究方法的应用等方面，对当代社会科学研究的方法与创新进行简要分析。
一、数据收集与分析的创新数据收集是社会科学研究的基础，而数据分析则是对收集到的数据进行整理和解读的过程。
在当代社会科学研究中，随着科技的进步与信息化的发展，数据收集的方法和手段得到了极大的拓展和创新。
互联网技术的普及与发展，为社会科学研究提供了更多的数据来源。
研究者可以通过网络调查、社交媒体分析等方式，收集到大量的社会行为和心理现象数据，进而进行深入的研究和分析。
互联网技术还使得数据的收集与分析更加高效便捷，大大提高了社会科学研究的工作效率。
大数据时代的到来，为社会科学研究提供了更丰富的数据资源。
大数据是指海量、多样化和高速度的数据，其特点在于数据的规模巨大、信息密度高、难以处理和分析。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现其中的规律和趋势，从而为社会科学研究提供更精确和全面的数据支持。
运用大数据技术可以对消费行为、社会网络、政府政策等进行分析，从而更好地理解和解决现实中的社会问题。
二、实证研究方法的创新实证研究方法是社会科学研究中常用的一种方法，其核心思想是通过数据的观察和实证来验证社会科学理论的有效性。
随着时代的进步和社会问题的复杂化，实证研究方法也在不断发展与创新。
交叉学科研究的兴起，为实证研究方法的创新提供了机会。
传统的实证研究方法主要基于单一学科的理论和方法，而现实中的社会问题往往是复杂而多元的。
为了更全面地认识和解决社会问题，研究者开始借鉴其他学科的理论和方法，通过不同学科的交叉融合，形成更复杂的实证研究方法。
社会心理学、经济学和计算机科学的交叉研究，可以更好地解释社会行为和社会网络的形成机制。
混合研究方法的兴起，为实证研究方法的创新提供了新的思路。
混合研究方法是指将定量和定性研究方法结合在一起进行的研究。
大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响研究
大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响研究随着大数据时代的到来，统计调查方法和统计数据质量也在受到深刻的影响。
本文将从多个角度分析大数据时代对统计调查方法和统计数据质量的影响，并总结出一些结论。
一、大数据时代的背景和定义大数据时代是指信息数量巨大、种类繁多、传播速度快、外部性较强的时代。
随着信息技术的飞速发展，人们产生的数据呈现爆发式增长的趋势。
大数据时代的到来，给传统的统计调查方法和统计数据质量带来了诸多挑战和机遇。
二、统计调查方法的变革在大数据时代，传统的统计调查方法已经无法满足对庞大数据进行高效分析的需求。
相比传统的样本调查，大数据时代更注重基于全量数据的分析方法。
例如，通过人工智能技术对海量数据进行挖掘，可以发现隐藏的关联规律和趋势。
三、大数据对数据采集的影响传统的统计调查方法通常采用问卷调查、面访调查等手段收集数据，涉及到调查对象的合作和配合。
而在大数据时代，数据采集更多地依赖于自动化监测、传感器等技术手段，无需调查对象的主动配合，大大提高了数据的实时性和准确性。
四、大数据对数据质量的挑战尽管大数据时代带来了大规模数据的收集和分析能力，但也给数据质量提出了更高的要求和挑战。
由于大数据的来源广泛、多样，数据的可信度、一致性和准确性面临许多问题。
此外，数据质量也受到数据隐私、数据安全等因素的影响。
五、数据清洗和处理的重要性为了确保数据质量，需要进行数据清洗和处理。
数据清洗是指对数据中存在的噪声、异常值、缺失值等进行删除、修复或补全的过程，以减少对数据分析的影响。
数据处理则是对数据进行转换、规范化、聚合等操作，使得数据更适合进行分析和挖掘。
六、人工智能在统计调查中的应用大数据时代的统计调查方法中，人工智能技术发挥着越来越重要的作用。
例如，人工智能可以帮助解决数据清洗和处理中的一些难题，自动化地进行数据质量检验和异常值识别等工作，提高数据分析的效率和准确性。
七、数据隐私和安全保护的需求大数据时代的统计调查不仅需要处理大量的数据，还必须保障数据的隐私和安全。
大数据背景下大学生数据素养现状调查分析及提升建议
大数据背景下大学生数据素养现状调查分析及提升建议1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的一个重要话题。
大数据具有海量、高速、多样、价值密度低等特点，给人们的生活、工作和学习带来了巨大的影响。
作为大数据时代的一员，大学生作为未来社会的中坚力量，数据素养的重要性日益凸显。
大学生数据素养是指学生对数据的认知程度、数据处理和分析能力以及对数据应用的能力。
随着社会信息化的加速发展，大学生数据素养已经成为大学教育中不可忽视的一部分。
但是目前在不少大学中，大学生的数据素养水平仍然不尽如人意，甚至存在一定程度的薄弱环节。
这就需要我们对大学生数据素养现状进行调查分析，找出影响因素，并提出相应的提升建议，以促进大学生数据素养水平的提高，使他们更好地适应未来社会的发展需求。
1.2 研究目的研究目的是为了更全面地了解当前大数据背景下大学生数据素养的现状，探讨影响大学生数据素养的因素，并提出有效的提升建议。
通过对大学生数据素养进行调查分析，可以为学校和相关部门提供科学依据以制定更有针对性和实效性的教育计划和政策，促进大学生数据素养水平的提升。
本研究旨在引起社会对大学生数据素养重要性的重视，促进大学生更加积极主动地提升自身数据素养水平，为未来更好地应对大数据时代的挑战做好准备。
1.3 研究意义大数据时代已经深刻影响着我们的生活和工作方式，而大学生作为未来社会的中坚力量，其数据素养水平的提升显得至关重要。
本文旨在通过对大学生数据素养现状进行调查分析，探讨影响因素并提出相应的提升建议，以期引起社会对大学生数据素养的重视与关注。
研究意义主要体现在以下几个方面：大数据时代对数据素养的需求日益增加，大学生作为未来的主力军，其数据素养水平不仅关乎个人的成长发展，更关系到国家和社会的未来发展。
当前大学生在数据素养方面普遍存在不足，亟需深入了解问题所在并采取有效措施加以提升。
提升大学生数据素养水平不仅有利于其个人职业发展和就业竞争力，更有利于推动整个社会向信息化、数字化发展。
大数据时代个人隐私数据泄露的调研与分析报告
大数据时代个人隐私数据泄露的调研与分析报告引言随着科技的迅猛发展，大数据时代的到来已经改变了我们生活和工作的方式。
大数据的应用催生了许多新的商业模式和技术，但同时也引发了对个人隐私数据泄露的担忧。
本报告旨在调查和分析大数据时代个人隐私数据泄露的现状，并提出相应的解决方案。
一、调研方法本调研采用了问卷调查和实地访谈相结合的方法。
我们向5000名受访者发放了关于个人隐私数据泄露的问卷，并对一些相关领域的专家和从业者进行了访谈。
通过对问卷结果和访谈内容进行整理与分析，得出了以下研究结论。
二、调研结果1. 个人隐私数据泄露的来源根据调研结果，个人隐私数据泄露的来源主要包括以下几个方面：（1）互联网使用：在使用互联网进行各类在线活动时，个人隐私数据容易被黑客、病毒和恶意软件等入侵和窃取；（2）手机应用：很多手机应用在用户使用过程中过度收集和使用个人隐私数据；（3）社交网络：社交网络成为了个人隐私数据泄露的重要渠道，用户在社交网络上的信息可能被滥用。
2. 个人隐私数据泄露的影响个人隐私数据泄露的影响主要体现在以下几个方面：（1）个人权益：个人隐私的泄露可能导致个人权益受到侵害，如信用卡被盗刷、个人账户被盗用等；（2）商业风险：个人隐私数据泄露也给企业带来了巨大的商业风险，如客户信任度降低、企业形象受损等；（3）社会问题：个人隐私数据泄露可能导致社会问题，如个人信息被用于诈骗、恶意传播等。
3. 个人隐私数据泄露的解决方案为了有效解决个人隐私数据泄露问题，以下是一些解决方案：（1）法律法规：政府应加强个人隐私保护的法律法规建设，明确对个人隐私数据泄露行为的打击力度；（2）技术手段：企业和个人应加强个人数据保护的技术手段，如强化密码管理、加密通信等；（3）隐私意识：提升公众对个人隐私保护的意识，加强个人对隐私泄露的防范和保护。
三、结论与建议根据本次调研的结果，可以得出以下结论和建议：（1）个人隐私数据泄露已经成为大数据时代的重要问题，需要引起广泛重视；（2）政府、企业和个人都有责任和义务加强个人隐私保护；（3）加强法律法规建设，制定相关政策和标准，保护个人隐私的合法权益；（4）提升技术手段和意识，加强个人数据的安全防护；（5）加强媒体宣传，提高公众对个人隐私保护的认识。
大数据时代抽样调查面临的挑战与机遇
第３１卷第６期Ｖｏｌ．３１ Ｎｏ．６统计与信息论坛Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｏｒｕｍ２０１６年６月Ｊｕｎ．，２０１６收稿日期：２０１５－１１－１８作者简介：王 莹，女，北京人，硕士，讲师，研究方向：统计分析与统计教育；万舒晨，男，江苏扬州人，博士生，高级统计师，研究方向：抽样调查理论与方法，大数据分析。
【统计理论与方法】大数据时代抽样调查面临的挑战与机遇王 莹１，２ａ，万舒晨２ｂ，３（１．国家开放大学统计学习中心，北京１０００３９；２．国家统计局ａ．统计教育培训中心，ｂ．工业统计司，北京１０００７３；３．中国人民大学统计学院，北京１００８７２）摘要：传统的抽样调查作为一门成熟的统计学分支学科，在样本统计方面发挥着重要的作用，但是在大数据时代背景下，该方法逐渐暴露出一些缺点。
在分析传统抽样调查局限性和大数据自身问题的基础上，详细分析了大数据时代下抽样调查面临的机遇和挑战。
研究表明，在某些情况下，大数据统计还无法完全替代抽样调查的独特作用，抽样调查还将在很长一段时间内发挥作用。
大数据时代下，为了获得更好的数据分析效果，应将大数据和抽样调查充分结合，进而发挥它们不同的优势。
关键词：大数据；抽样调查；挑战；机遇中图分类号：Ｃ８１１∶Ｃ８２９．２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００７－３１１６（２０１６）０６－００３３－０４一、引言世界杯上的预测帝章鱼保罗给人们留下了深刻印象，殊不知谷歌、百度、微软等公司，利用与体育赛事相关的大数据，在赛事预测方面也取得了不错的成绩。
近几年，随着Ｇｏｏｇｌｅ预测冬季流感、奥巴马大选连任成功等大数据案例的不断出现，大数据应用可谓初战告捷。
大数据与人们的工作生活息息相关，并且发挥着越来越重要的作用。
维克托等人撰写的经典著作《大数据时代》，提出了有关大数据的三个基本观点：大数据不具有随机样本，而是全体数据；大数据不是精确性，而是混杂性；大数据不是因果关系，而是相关关系。
大数据对科学研究的影响
统及其开源实现 Ｈ Ｄ Ｆ Ｓ 。一个 Ｈ Ｄ Ｆ Ｓ 集群一般 由一个 命
名节点 Ｎ ａ ｍ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ和 若 干 个 数据 节 点 Ｄ ａ ｔ ａ ｎ ｏ ｄ ｅ组 成 ，
Ｎ ａ ｍ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ 相 当于一个 中心服务器 ，主要 负责管理 文件 系 统 的命 名空 间和客 户端 对文 件 的访 问 ，而 Ｄ ａ ｔ ａ ｎ ｏ ｄ ｅ 负责管理节点上 附带 的存储 ， 在集群 中一般是 一个 节点
一
个。
３ ． ２处理模式 由选取一种到两种并存 ２ ． ２追求精确 到追求全面、 允许错误 在大数 据时代 ， 需要 研究 的数据量 十分 巨大 ， 以至 于我们不再热衷于追求精确度 。 注重精 准的思维方式适 目前 大数据 主要 的数据处 理模式 可 以分 为流处 理
和批处理两种 ， 流处理是直接处ｔ ￣ （ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｇ ｈ ｔ — ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ — ｐ ｒ ｏ —
关 系的问题 。
（ ４ ） 价值 Ｉ ￣ ＇ （ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ） 。大数据 的价值往往呈现 出稀疏性
的特点 ， 价值密度低 。
大数据 蕴藏着 大量 的社会 、 经济 、 和科学研 究价 值
等 待被发掘 ， 各行各业乃至各 国政府也都对大数 据极其
重 视 。２ ０ １ ２年 ３月 ， 美 国宣布启 动“ 大数 据研 发计 划” ， 欧盟方 面在过 去几年 也对大 数据基 础设施建 设投入 了 巨额资金 。 Ｉ Ｂ Ｍ、 Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ 、 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 、 Ａ ｍａ ｚ ｏ ｎ 、 Ｆ ａ ｃ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ等跨 国巨头更 是投人 大量 人力物 力发展 大数据处 理技 术１ ２ １ ， 在 其他人 尚未 意识到 大数据 价值时 就利用 大数据 获得 了巨大的利益 。 正是大数据 的巨大隐藏 价值 让它在社会 经 济方面 备受关 注 ， 因而 ， 其对 科学研 究 的影 响也不 容
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浅析大数据时代对调查研究的影响
在大数据时代势不可挡的背景下，调查研究也深受其影响，发生了巨大转变。
第一，从依靠人工到基于互联网的转变。
传统的调查研究方法包括会议调查法、实地观察法、文献调查法、书面调查法、问卷调查法等，我们统称之为人工调研。
通过人工调研的方式调查人员能够直观地掌握第一手的资料和情况，但其缺点是：调研样本采集困难、调研费用昂贵、调研周期过长等等。
互联网数据调研是利用互联网和科技手段在线收集数据信息的一种新型调研方式。
比较常见的方式有在线调查、计算机辅助电话咨询、Email问卷调查等。
较之人工调研，互联网数据调研具有信息收集的广泛性、调研信息的及时性和共享性、调研的便捷性和经济性、调研结果的准确性等显著优势。
第二，数据基础从有限样本到云数据、全覆盖的转变
随着大数据时代的到来，在互联网和信息技术革命强大推动力的驱使下，调查研究工作的数据基础开始面临新的挑战。
以前，传统的调研工作往往采用样本采集分析的方式，这种方式虽然可以利用少量的信息调查对象的整体情况，但仍然比较粗糙，分析的信度不够高。
云数据和全覆盖数据具有体积巨大、类型繁多、速率极高、效度较准但是价值密度低的特点，面对这一特点，调查研究工作的数据基础将发生较大转变，我们分析与调查的是调研对象相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据，我们不再仅仅追求准确性，而应乐于接受数据的纷繁复杂。
第三，研究方法从因果关系到关联关系等多种分析模式的转变
在传统的调查研究中，因果分析、逻辑推理是最重要的研究方法，通过这种方法得出的结论往往需要通过实践进行验证和修补，有的甚至最终会被证伪、推翻。
大数据时代的调查研究既不必、也不应再拘泥于对因果关系的探究，相反，我们完全有条件实现向关联、非关联等相关因素呈现式调研的转变。
如今，大数据时代，海量数据不断涌现，数据搜集、存储、处理能力日益提高。
充分利用互联网、云计算等现代化手段，对海量的数据进行统计性的搜索、比较、分析、归纳，我们会发现，原本似乎毫不相干的事物之间存在着较高的关联度，这是传统的因果分析、逻辑推理调研难以解释也无法企及的。
最后，调研导向从回顾静态历史到展望动态未来的转变
传统的调研方式是对现状的梳理、问题的分析、情况的总结和对策的应用，着眼于历史上已经发生的和现实存在的种种问题，通过精确的样本和深度的数据挖掘，将不符合要求的样本过滤掉，找出现状、问题、原因、建议等之间的“因果关系”，表现为对某一时点的静态分析。
在大数据时代，由于大数据思维强调的是效率而非精确度，更多的是通过各种数据分析得出某种趋势和事物发展的规律，这种趋势未必要精确，但是能够让决策者有足够的做出某种决定的依据；同时，在大数据时代的调研更强调持续性，由于数据来源广泛且不断变化，对现实情况的分析、问题的查找和建议的提出就要随着数据的变化而不断变化；更重要的是，这种调研是着眼于未来，对于已发生的情况解释和问题分析都是为了今后事物的发展、前景和走向，特别是通过充分的数据分析以预测的形式表现这种趋势。