1.样本=总体
2.改变对精确性的苛求
3.追求相关关系而非因果关系
4.一切皆可数据化
5.注重数据的再利用，将多个数据集的总和重组在一起，从一开始就设计好它的可扩展性，潜在价值，数据废弃的利用，开放数据。
6.数据也有价值
7.大数据链的三大构成。一是拥有大量数据的公司，二是有技能分析方法的公司，三是有想法的公司。
8.数据中间商：汇集数据利用
9.专家的消亡和数据分析师的崛起
10.危险：我们的隐私，数据会预测我们的行为，数据的独裁
11.变革：个人隐私保护从个人许可到让数据使用者承担责任；保证我们依然是通过考虑他人的个人责任对其进行评判，而不是借助客观数据处理去决定他们是否违法；大数据算法师的崛起；反对数据垄断大亨。