當我們想知道資料特性或規律性時，傳統做法是根據統計學概念，認為資料=樣本，必然帶有母體特性。藉由資料找到母體參數即可確認母體特性，從而知道資料特性或規律性為何。
然而，受限在使用資料找到的母體參數卻是有限，例如，一定要找到一、二階動差，即平均數與變異數，如此就能配合樣本數找到極限分配，知道母體特性。在大數法則下，無論是p.或a.s.，都趨近為常態分配。
問題是多少資料點才能算大數？
這如同我們在問大數據多少才算？
如果4,000筆已經達到，那何必4,000,000,000筆資料。
這想法並非正確！
因為每筆資料都有存在的意義，而且，大數據資料下，未必真成為常態分配或極限常態分配。
