Qeyri-təmsilçiliyi iki mənbələri müxtəlif əhali və müxtəlif istifadə nümunələrindəndir.
Big data sistemli iki əsas yolla qərəzli edirlər. Bu təhlili bütün növ üçün problem yarada lazımdır, lakin bəzi təhlili üçün kritik bir qüsur ola bilər.
sistemli təmayüllü ilk qaynaq tutulan insanlar adətən bütün insanların tam kainat və ya hər hansı bir xüsusi əhalinin bir təsadüfi nümunə nə ki. Məsələn, Twitter amerikalılar amerikalıların bir təsadüfi nümunə deyil (Hargittai 2015) . sistemli təmayüllü ikinci mənbə çox böyük data sistemləri tədbirlər tutmaq ki, bəzi insanlar daha çox tədbirlər kömək edir. Məsələn, Twitter bəzi insanlar daha dəfə daha tweets yüzlərlə kömək edir. Buna görə də, müəyyən bir platforma hadisələr platforma özü çox müəyyən alt bir daha ağır reflective ola bilər.
Adətən tədqiqatçılar onlar data haqqında çox bilmək istəyirəm. Lakin, böyük data qeyri-nümayəndəsi xarakterini nəzərə alaraq, bu da sizin düşüncə çevirmek üçün faydalıdır. Siz həmçinin yoxdur məlumatlar haqqında çox bilmək lazımdır. Siz yoxdur data var mı məlumatlar sistemli fərqli Bu xüsusilə doğrudur. Bir inkişaf etməkdə olan ölkələrdə mobil telefon şirkəti zəng qeydlər varsa Məsələn, sizin verilənlər bazasının insanlar haqqında, həm də mobil telefon sahibi üçün çox yoxsul ola bilər insanlar haqqında yalnız düşünmək lazımdır. Bundan əlavə, Fəsil 3, biz ağırlığını qeyri-nümayəndəsi məlumatlar daha yaxşı təxminlər etmək üçün tədqiqatçılar təmin edə bilərsiniz necə öyrənmək lazımdır.