Lấy mẫu

Lấy mẫu là quá trình chọn một tập con các điểm dữ liệu từ một tập dữ liệu lớn hơn để phân tích. Nó thường được sử dụng khi làm việc với dữ liệu quy mô lớn để giảm thời gian và tài nguyên tính toán trong khi vẫn thu được những cái nhìn có ý nghĩa. Bằng cách phân tích một mẫu đại diện, bạn có thể rút ra những suy luận chính xác về toàn bộ tập dữ liệu mà không cần phải xử lý từng điểm dữ liệu.

Còn được gọi là: Lấy mẫu dữ liệu, lấy mẫu thống kê.

So sánh

• Lấy mẫu vs. Phân tích dữ liệu đầy đủ: Phân tích dữ liệu đầy đủ xử lý mọi điểm dữ liệu, trong khi lấy mẫu tập trung vào một tập con, làm cho nó hiệu quả hơn.

• Lấy mẫu vs. Tập hợp: Lấy mẫu chọn một phần dữ liệu, trong khi tập hợp tóm tắt tất cả dữ liệu để có cái nhìn tổng quan cấp cao.

Ưu điểm

• Giảm tải tính toán: Lấy mẫu tối thiểu hóa thời gian và tài nguyên sử dụng, đặc biệt khi xử lý các tập dữ liệu lớn.

• Cái nhìn nhanh chóng: Cung cấp phân tích nhanh hơn bằng cách chỉ xử lý một phần của toàn bộ tập dữ liệu.

• Duy trì độ chính xác với kích thước mẫu đúng: Các mẫu được chọn đúng có thể vẫn mang lại kết quả rất chính xác.

Nhược điểm

• Rủi ro thiên lệch: Các mẫu được chọn kém có thể không đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu, dẫn đến kết luận không chính xác.

• Có thể bỏ lỡ các điểm ngoại lệ quan trọng: Các điểm dữ liệu hiếm nhưng quan trọng có thể bị loại khỏi mẫu.

• Xấp xỉ, không chính xác: Lấy mẫu cung cấp các ước lượng, có thể không phản ánh chính xác các đặc điểm của toàn bộ tập dữ liệu.

Ví dụ

Một nhóm tiếp thị phân tích dữ liệu khách hàng chọn một mẫu ngẫu nhiên gồm 5.000 khách hàng từ hồ bơi 100.000 khách hàng để đánh giá hành vi mua sắm mà không cần xử lý toàn bộ tập dữ liệu.