在大数据时代来临之前，信息收集与分析的方式主要依赖于传统的技术手段。这个时代的特点是数据量相对较小、处理速度较慢、分析方法较为简单。然而，正是这些特点为后来的大数据时代奠定了基础。
首先，传统信息收集方式主要包括人工收集和半自动化收集。人工收集是指通过人工进行数据的收集和整理，这种方式虽然效率较低，但可以保证数据的完整性和准确性。半自动化收集则是通过一些简单的设备和技术手段进行数据的自动采集和传输，如电话簿、邮政系统等。这些方式在当时已经能够满足大部分信息的收集需求。
其次，传统数据分析方法主要包括描述性分析和推断性分析。描述性分析主要是对数据进行简单的统计和描述，如计算平均数、中位数等；推断性分析则是基于一定的假设和模型，对数据进行更深入的分析，如回归分析、方差分析等。这些方法在当时已经能够较好地满足数据处理的需求。
然而，随着科技的发展和社会的进步，传统的信息收集与分析方式逐渐暴露出一些问题。首先，数据量的增长使得传统的处理方式变得力不从心，无法满足日益增长的数据需求。其次，数据质量的下降也使得传统的分析方法难以准确判断数据的真实情况。此外，随着互联网的普及和移动通信技术的发展，大量的非结构化数据（如文本、图像、音频等）开始出现，传统的信息收集与分析方式已经无法适应这些新兴的数据形式。
因此，大数据时代的来临是必然趋势。在这个新时代，信息收集与分析的方式发生了翻天覆地的变化。一方面，数据采集变得更加广泛和高效，如物联网、社交媒体等新兴领域为数据采集提供了更多的可能性；另一方面，数据分析方法也变得更加复杂和高级，如机器学习、深度学习等人工智能技术的应用使得数据分析更加精准和有效。这些变化不仅推动了信息技术的快速发展，也为社会经济的发展带来了巨大的推动力。
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