Big Data көздерінің осы он сипаттамалары және тіпті тамаша бақыланатын деректер бөлінбес шектеулері ескере отырып, ғылыми-зерттеу стратегиялары қандай пайдалы? Яғни, біз сұрақ қоюға емес және эксперименттер іске емес кезде, біз біле аласыз қалай болады? Бұл жай ғана адам көріп қызықты зерттеулер әкелуі мүмкін емес секілді болып көрінуі мүмкін, бірақ бұл жағдайда емес.
санау заттар, болжау заттар, және аппроксимирующей эксперименттер: Мен бақылау деректерден үйрену үшін негізгі үш стратегиясын қараңыз. Менің ойымша, осы тәсілдерді-«ғылыми-зерттеу стратегиялары» немесе «ғылыми-зерттеу рецептер» деп аталатын елді мекен үшін -and Мен мысалдар оларды суреттейді алатындарыңыз әрбір сипаттайды болады. Бұл стратегиялар де өзара айрықша немесе толық болып табылады, бірақ олар бақылау деректермен зерттеулер көп түсіру емес.
біз эмпирикалық түрлі теориялар болжамдарына арасындағы қарауына кезде орындаңыз талаптарын бейнелейді үшін, заттарды санау, ең маңызды болып табылады. Болжау, әсіресе қысқа мерзімді, саясаткерлер үшін пайдалы болуы мүмкін. Соңында, Big Data бақылау деректерінен себеп-салдарлық сметасын жасауға біздің қабілетін арттырады.