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l 数据上：小数据重抽样，大数据重全体。由于传统小数据分析的本质是基于样本推断总体，因此在分析过程中十分注重抽样的科学性。只有抽样是科学的，其推断结果才具有科学意义。而大数据虽然不一定是总体，但由于在建模方法上已经更偏向于机器学习，因此抽样已经不是必要的手段和方法论了。

l 方法上：小数据重实证，大数据重优化。传统的小数据在方法上更重视实证研究，强调在相关理论的前提下建立假设，收集数据，建立模型并验证假设。而大数据往往更重视方法论中的自我迭代和自我优化过程，可能运算的第一个结果与标准答案相差甚远，但是可以通过与正确答案的不断校准（往往建立损失函数），使得模型的精度不断提高。

l 目标上：小数据重解释，大数据重预测。小数据的分析往往注重归因分析，探索变量之间的内部影响机理，例如究竟什么样的生活习惯会提高癌症的发病率。但是大数据往往关心的是对于未知对象的预测，例如判别某个人是否患有癌症，或者患有癌症的概率是多少。