在大数据时代，我们应当改变以往依赖抽样的思维方式。抽样虽然能够节省时间和资源，但其结论的稳定性却难以保证。全样思维要求我们尽可能地收集所有相关数据，以确保研究结果更具普遍性和可靠性。从理论上讲，全样的样本数量远大于抽样的样本数量，因此，全样能够提供更为准确和全面的数据分析。

容错思维在小数据时代显得尤为重要。由于抽样的不稳定性，任何细微的错误都可能导致结论出现偏差。为了确保结论的可靠性，研究人员对抽样数据的要求非常高，任何微小的误差都不被容忍。然而，在大数据时代，我们可以通过处理大量数据来减少这种风险。大数据分析能够从海量数据中提取有价值的信息，即使存在一些误差，也能够通过统计方法进行修正和校准。

在小数据时代，因果关系被视为理解和解释现象的关键。人们通常认为，如果事件A发生了，那么事件B必然会发生。然而，在大数据时代，我们不再局限于寻找直接的因果关系。相关思维强调数据之间的关联性和相关性，即使没有明确的因果关系，这些关联性同样可以为我们提供有价值的信息。例如，在社交媒体分析中，我们可能会发现某些话题的讨论量与另一些话题的讨论量之间存在显著的相关性，尽管我们无法确定一个因果关系。

此外，在大数据背景下，我们还可以利用机器学习和人工智能技术来发现隐藏的模式和趋势。这些技术可以帮助我们更好地理解复杂系统的行为，而无需依赖传统的因果关系分析方法。因此，在大数据时代，我们应该更加注重相关思维，而非仅仅关注因果关系。

总而言之，大数据思维要求我们在实践中采用全样思维、容错思维和相关思维。通过这些思维方式的结合，我们可以更全面、准确地理解和解释复杂现象，从而为决策提供有力支持。