1樓：平民大資料
一般大家介紹資料思維的時候，會拿經驗主義進行比較，幫助大家更好的理解。
經驗主義是指憑藉過往的知識，經歷，憑經驗做決策，能更快的作出決策，決策成本低，經驗主義不僅僅指個人的經驗，也可以是他人的經驗。
資料思維是指通過一系列資料採集，指標量化，結合專業知識作出更理性的決策，依賴於資料的處理，決策周期長、成本高。決策結果也不一定全是正確，還依賴決策者對資料和業務的理解。
近10年得益於大資料技術和場景的快速發展，資料決策的效率更高，平民也能進行大資料處理，企業的經營決策離不開資料的支撐。（不再是拍腦袋）
兩者如何選擇？
我們經常說找專業的人處理專業的事，實際上就是利用專業人的經驗進行解決問題，花錢能買到大部分經驗（知識）。
當有些事情不方便或者找不到的現成可用的經驗，就需要通過資料思維進行理性決策，逐漸沉澱為專業經驗。
兩者沒有優劣高低，工作和生活中，往往需要結合實際情況進行適合的選擇。
2樓：Jack Sun
在mindset上有個重要的區別，經驗主義往往是觀點先於資料的，而大資料一定是資料先於觀點的。這也是為啥大資料時代能夠通過無監督學習的各類演算法發現許多以前意識不到的規律的乙個重要原因。
3樓：跨界工程師
這個問題沒有可比性，如果要相比的話，我覺得還是很有必要的。
先說個結論：大資料和經驗主義還是有區別的！
（1）從意識形態上區分：
大資料是乙個資料處理工具，資料通過系統進行處理並得到統計結果；
經驗主義是一種理論；
（2）從處理的本源上區分：
大資料處理的資料都是動態的，按照預先設定的演算法模型進行處理資料。
經驗主義只不過是一套靜態的理論。
流資料和大資料有什麼區別
羈鳥戀舊林 題主想說的是data stream algorithms或者叫streaming algorithms。這一類演算法所針對的場景和問題主要是，資料是以流的方式輸入進來的，每個資料只能讀一次，所以沒有random access。有點類似於online algorithms，但是還不太一樣。...
大資料和人工智慧有什麼區別？
上海北大青鳥雲登校區 大資料和人工智慧都是現在很受關注的技術，按照時間的先後順序的話，人工智慧要比大資料出現得早一些。它們二者的區別表現如下所示。大資料 big data 是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力 洞察發現力和流程優化...
大資料，資料探勘還有機器學習三者有什麼區別？
訾忠臃 總體而言，三者是有區別的 大資料是資料探勘的基礎 資料探勘與機器學習二者有交集，但不能等同 三者是平行的概念。從資料分析的角度來看，資料探勘與機器學習有很多相似之處，但也有許多不同之處。例如，資料探勘並沒有機械人學習探索人的學習機制這一任務，資料探勘中的資料分析是針對海量資料進行的，從某種意...