数据分析中的抽样技术

抽样技术' in 数据分析

如何为您的数据选择合适的数据抽样方法

数据科学项目中赋予了分析方法和算法以相当大的重视，从数据中提取有意义的见解和发现有价值的信息。但同样重要（甚至可以说更重要）的是在项目开始之前进行数据准备；数据质量是任何数据分析或机器学习项目的基石。期望通过次级数据输入进行分析得到优质的输出是天真的，正如俗话所说的“垃圾进，垃圾出”。因此，确保所收集的数据样本具有足够的质量至关重要。但是如何为您的数据选择适当的抽样技术呢？

在本文中，我打算概述一些数据收集的抽样技术，并提供如何为您的数据选择最优方法的建议。我将在这里描述的抽样方法如下：

1. 简单随机抽样
2. 分层抽样
3. 群集抽样
4. 系统抽样

每种方法都有其优势和劣势，根据数据的需求，某些方法比其他方法更合适。本文将详细描述这些抽样技术，并提供这些方法被推荐使用的用例示例。

简单随机抽样

简单随机抽样（SRS）恰如其名——样本是随机从总体中选择的，不考虑其他因素，如总体特征。当总体被认为是相对均匀的时，这通常是有效的，即预计总体中的每个元素与其他元素相似。

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这样做的好处是由于其随机性，很难在数据中引入偏见——足够大的样本量理论上将代表整个总体，这在最终目标是…时是理想的