摘要：大数据时代下，数据规模呈急剧膨胀态势，来源极为复杂，质量也是良莠不齐，这让传统统计抽样方法在效率、 精度以及计算可行性上遭受显著制约。本研究聚焦抽样框构建、样本获取和误差控制等关键要点，深入探究适用于海量数据 环境的抽样技术改进途径，进而提出融合分布式计算、智能算法与动态策略的综合优化举措。实验分析表明，改进后的方法 在可扩展性、实时响应本领以及样本代表性等方面展现出明显长处，为大规模数据处理给予了有效的技术保障。 关键词：大数据；统计抽样；分布式计算；智能抽样；数据质量控制