大數據和統計思維與方法有明顯的不同，具體表現在如下幾個方面：
壹、研究目的不同。
通常在傳統統計模式中，其主要為了進行確證性研究，所以會從事物的關聯性以及先驗信息，結合應用合適的統計推斷方法，把事物的因果關系推理闡述清楚。然而樣本數據存在不完整性，所以必須進行許多工作，才能準確地把後續因果關系充分驗證清楚。
隨著大數據時代的來臨，並不用對事物發展的因果關系進行準確闡述，通過應用大數據技術，能夠更好地探究事物的相互關系，有效排除人為假設的意義，能夠把數據最深處的本質問題挖掘出來，建立良好的認知，並進行準確預測。
二、研究對象的不同。
大數據思維比較趨向於總體性，而傳統統計思維趨向於樣本性。在傳統的統計分析工作中，主要采用抽樣分析的統計方式，也就是遵循隨機性的分析原則。
根據實踐驗證發現，在抽樣分析的過程中，精確性經常受到隨機性的影響，這也使指標數據的隨機性增強，在增加樣本數量之後，並不會對精確度產生較大的影響，所以在傳統的統計模式中，需要合理確定樣本選擇的隨機性。
三、研究方法的不同。
傳統的統計方法主要針對事物的相互關聯性，結合先驗信息以及統計樣本來進行統計分析，也就是針對事物的因果關系來進行推斷。
但是在大數據時代下，數據統計方式主要在總體數據的基礎上，首先把人為假設的因素全部排除掉，然後應用大數據算法，能夠把數據的本質充分挖掘出來，結合深層次的因果關系，能夠更加準確地預測事物，並判斷事物的真假。
四、數據獲取方式存在差異。
在傳統的數據統計過程中，主要采用普查、抽樣調查以及統計報表的方式來獲取信息數據，而抽樣調查的方式是應用比較廣泛的數據統計方式。首先，由相關的數據統計人員來按照統計工作要求設計科學、合理的調查表，然後對調查獲得的數據進行歸集整理以及分析判斷。
五、統計的數據性質存在差異。
在傳統的信息數據統計工作中，設置的樣本量比較小，具有較強的針對性和統壹的格式，其中包含了許多豐富的信息，信息的精確度也非常高。
由於傳統的信息數據統計，需要統計人員進行抽樣調查，所以只能收集少量的數據信息，無法收集大量的信息數據，這些信息數據的格式比較統壹。但是采用傳統的數據統計方式，為了提高數據的精確性，很容易發生偏差。
因此，作為樣本數據收集者，必須制定完善的策略，才能提高樣本數據的精確性，避免出現數據錯誤。