相对于一个小的数据集，大数据的情况下比较的标准太多了。调查显示，70.9%的受访单身青年看好大数据在青年交友领域的应用，77.9%的受访单身青年有兴趣使用大数据交友平台。大数据时代的一个特点是，重大发现的数量被数据膨胀带来的噪音所淹没。
大数据的2020年，有什么发展趋势？
数据已被国家层面定义为共创共享可分配的生产要素，这必将极大的助力大数据在2020年的发展。这里，简单说几点来年的发展趋势1.脱敏流通可分配即可流通，但是一定是合规合法的。怎样才能合规合法？这得依靠一些底层的公允脱敏技术，不具体指向某个具体用户，不可复原数据信息有哪些就不说了。2.融合交互经过公允的底层技术转换之后，数据就有了合法合规流通的基本前提，这个前提一旦具备，跨企业平台之间的数据交互，就有了基础。
大数据有什么缺陷？
大数据的发展存在一个节点，及互联网同步现实世界信息的占比，是否达到较为全面反映现实世界的运行规律。越过这个比率，研究大数据就会有价值，反之，研究大数据只会得到失真的结论。所以大数据存在虚拟化的最小值。1信号噪声增大当审视数据当中的某个表象的时候，常常需要考虑这种表象是否是偶然产生的。如果这种表象看起来不太可能是随机产生的时候，就称统计上显著的。
如果做足够多不同的相关性测试，偶然产生的结果就会淹没真实的发现。有很多办法可以解决上述的问题，然而在大数据中这种问题会更加严重。和一个小规模的数据集合相比，大数据的情况下有太多可以用作比较的标准。如果不做仔细的分析，那么真实的表象与虚假表象之比——相当于信号噪声比——很快就会趋近于0。2数据型干草垛纳西姆.塔勒布Nassim Taleb提出随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。
在这个庞大的干草垛里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，重大发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。3直觉的价值如果每个人都求助于数据，都利用大数据工具的话，那么不可预测性——例如人类的本能冒险意外甚至失误——也许将会成为差异的关键。如果真是这样的话，那么需要专门为人为因素辟出一席之地——即为直觉常识运气留出空间，以确保它们不会被数据和机器生成的答案挤走。
4数据不懂社交大脑在数学方面很差劲请迅速心算一下437的平方根是多少，但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。在社交关系的决策中，情感大于数据。5数据不懂背景人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。
即便是一部普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。 6数据偏爱潮流当大量个体对某种流行产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。一些重要的也是有收益的产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。7褒贬分析的局限褒贬分析只提供舆情的一个概览，它本身并不是 actionable insights。
褒贬舆情太过抽象，不能提供有价值的情报。8理解为主，解释为辅大数据是一种资源和一种工具。它的目的是告知，而不是解释。意在促进理解，但仍然会导致误解——关键在于人们对它的掌握程度。人们必须以一种不仅欣赏其力量，而且承认其局限的态度来接纳这种技术。9宜预测，不宜总结大数据分析不宜做回顾，更适合做预测。
如何评价大数据相亲？
现在，大数据无处不在，大数据在约会，真爱真的可以计算吗？目前某婚恋网站通过分析注册男女用户的线上足迹，比如微博浏览过的电影，来分析他们的婚恋观、性格习惯等。，以此为基础进行男女嘉宾配对。一些基于大数据的约会应用程序也已推出。调查显示，70.9%的受访单身青年看好大数据在青年交友领域的应用，77.9%的受访单身青年有兴趣使用大数据交友平台。
