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数据采样(Datasampling)

2023-10-26 11:24:45
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摘要:数据采样是从大规模数据集中选择或提取一部分数据的过程,以代表整个数据集。采样的目的是减小数据量,使其更易于处理,同时保持对整体数据分布的代表性。数据采样是数据分析中的关键步骤,可根据具体分析需求和数据集特性采用不同的采样方法,如随机采样、分层采样、过采样和欠采样等。这些方法有助于更高效地处理大规模数据,同时保持对数据总体的有效代表性。 免费下载软件

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简介

数据采样是从大规模数据集中选择或提取一部分数据的过程,以代表整个数据集。采样的目的是减小数据量,使其更易于处理,同时保持对整体数据分布的代表性。数据采样是数据分析中的关键步骤,可根据具体分析需求和数据集特性采用不同的采样方法,如随机采样、分层采样、过采样和欠采样等。这些方法有助于更高效地处理大规模数据,同时保持对数据总体的有效代表性。

适用场景

数据采样适用于各种情境,包括数据挖掘、统计分析、市场研究和机器学习。在大数据集情况下,采样可以减少计算和内存需求,加速分析过程。

优点:数据采样有助于加速分析,降低成本,降低计算资源需求,并在处理大规模数据时提供有效的结果。

缺陷:不当的采样可能导致信息丢失或偏见,因此需要谨慎选择采样方法。此外,采样可能无法捕捉少数群体或异常情况。

图例

1. 数据采样示例。

2. 数据采用散点图示例。

相关名词

采集任务

智能模式

流程图模式

字段

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/641501927

https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/110102202

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57829315

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