Big Data Data Définition

Définition Data Sampling

Définition data sampling

Le data sampling est une technique d’analyse statistique utilisée pour sélectionner, manipuler et analyser un sous-ensemble représentatif de points de données afin d’identifier des modèles et des tendances dans le plus grand ensemble de données examiné. Il permet aux spécialistes des données, aux modélisateurs prédictifs et autres analystes de données de travailler avec une petite quantité de données gérables sur une population statistique afin de construire et d’exécuter des modèles analytiques plus rapidement, tout en produisant des résultats précis.

Avantages et défis du data sampling

L’échantillonnage peut être particulièrement utile pour les ensembles de données trop volumineux pour être analysés efficacement dans leur intégralité, par exemple dans les grandes applications d’analyse de données ou les enquêtes. L’identification et l’analyse d’un échantillon représentatif sont plus efficaces et plus rentables que l’étude de la totalité des données ou de la population.

Il faut cependant tenir compte de la taille de l’échantillon de données requis et de la possibilité d’introduire une erreur d’échantillonnage. Dans certains cas, un petit échantillon peut révéler les informations les plus importantes sur un ensemble de données. Dans d’autres, l’utilisation d’un échantillon plus important peut augmenter la probabilité de représenter avec précision les données dans leur ensemble, même si l’augmentation de la taille de l’échantillon peut entraver la facilité de manipulation et d’interprétation.

Types de méthodes de data sampling

Il existe de nombreuses méthodes différentes pour prélever des échantillons à partir de données ; la méthode idéale dépend de l’ensemble des données et de la situation. L’échantillonnage peut être basé sur la probabilité, une approche qui utilise des nombres aléatoires qui correspondent à des points dans l’ensemble de données pour s’assurer qu’il n’y a pas de corrélation entre les points choisis pour l’échantillon. D’autres variations de l’échantillonnage probabiliste comprennent :

  • L’échantillonnage aléatoire simple : Un logiciel est utilisé pour sélectionner de manière aléatoire des sujets dans l’ensemble de la population.
  • Échantillonnage stratifié : Des sous-ensembles des ensembles de données ou de la population sont créés sur la base d’un facteur commun, et des échantillons sont prélevés au hasard dans chaque sous-groupe.
  • Échantillonnage en grappes : Le plus grand ensemble de données est divisé en sous-ensembles (grappes) sur la base d’un facteur défini, puis un échantillon aléatoire de grappes est analysé.
  • Échantillonnage à plusieurs degrés : Il s’agit d’une forme plus complexe d’échantillonnage en grappes, qui consiste également à diviser la population plus large en un certain nombre de grappes. Les grappes du deuxième degré sont ensuite divisées en fonction d’un facteur secondaire, puis ces grappes sont échantillonnées et analysées. Cette étape peut se poursuivre en identifiant, en regroupant et en analysant plusieurs sous-ensembles.
  • Échantillonnage systématique : Un échantillon est créé en définissant un intervalle auquel on peut extraire des données de la population plus large – par exemple, en sélectionnant toutes les 10 lignes dans une feuille de calcul de 200 éléments pour créer un échantillon de 20 lignes à analyser.

L’échantillonnage peut également être basé sur la non probabilité, une approche dans laquelle un échantillon de données est déterminé et extrait en fonction du jugement de l’analyste. Comme l’inclusion est déterminée par l’analyste, il peut être plus difficile d’extrapoler si l’échantillon représente précisément la population plus large que lorsque l’échantillonnage probabiliste est utilisé.

 

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