抽样问卷在大数据的环境下还有价值吗
1.抽样讲到最后是说怎么样设计抽样，大数据某种意义上也需要设计抽样方法。2.数据除了存在“抽样误差”还存在“非抽样误差”，通过有效的抽样设计，可以减低“非抽样误差”
■网友
抽样方法的各种应用场景根本没有消失，例如层次抽样，例如多训练集交叉验证等等。反而是问题里的一句话：“但在分析的过程中，缺乏对用户思维和态度的判断理解”，我有不同意见。 所谓听其言、观其行，后者往往更重要。互联网和大数据的革命性就在于，它能收集用户真正的行为数据，而不是他们对外声称自己做了什么。 例如，在偏好研究中，大多数人在问卷中都不会承认自己喜欢所谓从众媚俗的产品（即使是匿名问卷），如凤凰传奇的歌，但播放器的日志汇总统计就能暴露实际情况。 再例如，在美国，几十年以来，在选举前进行的问卷调查（同样是匿名调查）中，黑人政治家获得的支持率，总会比实际投票中的得票率高很多；但是视频网站上，不同党派候选人讲演的播放次数的比例，就更接近最终投票数据。
■网友
謝邀。在這個大數據橫行的時代，什麼都要和大數據沾邊才顯得高大上。其實大數據也好，抽樣數據也好，都是數據。關鍵是如何運用，如何分析。題主也說了，大數據的屬性是精準，是及時，是海量。但是其限制是只是對行為的一個測量和記錄，並沒有深入到思維和態度。傳統的抽樣問卷方式，現在可以更關注在用戶思維和態度方面的研究，排除了自我聲稱的行為誤差性，可以反向的研究，通過大數據的行為節點劃分出需要的抽樣庫，再從各種劃分中抽樣並用以描述觀念和思維。而這些觀念思維以及情感的變動和繁衍，正是對於未來趨勢有著重要的啟示，因為這些是建基於大數據精準行為數據上面綜合思維感情態度方面所得出的預測。
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