抽样

抽样是从较大的数据集中选择一部分数据点进行分析的过程。在处理大规模数据时，它通常用于减少计算时间和资源，同时仍然获得有意义的洞察。通过分析具有代表性的样本，您可以对整个数据集做出准确的推断，而无需处理每个数据点。

也称为：数据抽样，统计抽样。

比较

• 抽样 vs. 完整数据分析：完整数据分析处理每个数据点，而抽样则专注于一个子集，使其更加高效。

• 抽样 vs. 聚合：抽样选择数据的一部分，而聚合则总结所有数据以提供高层次的概览。

优点

• 减少计算负荷：抽样最小化时间和资源的使用，尤其是在处理大数据集时。

• 快速洞察：通过仅处理完整数据集的一部分，提供更快的分析。

• 在适当的样本大小下保持准确性：适当选择的样本仍能产生高度准确的结果。

缺点

• 偏差风险：选择不当的样本可能无法代表整个数据集，导致不准确的结论。

• 可能会错过重要的离群值：罕见但关键的数据点可能会被排除在样本之外。

• 近似而非精确：抽样提供的是估计，这可能无法反映整个数据集的确切特征。

示例

一个营销团队在分析客户数据时，从10万名客户中随机选择5000名进行购买行为评估，无需处理整个数据集。