Выборка данных: что это такое и как это работает?

Данные существовали всегда, и всегда существовала тенденция к их анализу для принятия оптимальных решений, как в бизнесе, так и в государственном управлении. Со временем объем генерируемых нами данных значительно увеличился, поэтому выборка данных, т.е. разделение информации на более мелкие подмножества, приобретает все большее значение.

Очень кратко выборку данных можно определить как различные методы статистического анализа, используемые для отбора, манипулирования и анализа подмножества репрезентативных данных с целью получения необходимой информации.

Однако существует множество других аспектов, связанных с понятием выборки данных. В этой статье мы рассмотрим не только то, что представляет собой эта модель и как она работает, но и то, как она связана с анализом данных, а также важность доступа к качественному обучению по Big Data. Поехали!

Что такое выборка данных?

Как мы уже говорили выше, выборка данных включает в себя все статистические методы, которые направлены на создание подмножеств данных из больших выборок информации. Это позволяет специалистам по анализу данных, аналитикам больших данных и другим профильным специалистам выявлять закономерности и тенденции в более крупном массиве данных, но на основе более мелких выборок.

Благодаря выборке данных специалисты по анализу данных могут работать с меньшим объемом информации, который является более управляемым. Таким образом, они могут быстрее строить статистические выборки, на основе которых можно запускать аналитические модели.

Определение и анализ репрезентативной выборки более эффективны и экономичны, чем анализ всех данных или всей выборочной совокупности.

Выборка данных может быть особенно полезна при работе с массивами данных, которые слишком велики, чтобы эффективно анализировать их целиком. Поэтому они представляют собой очень ценный набор методик в контексте разработки программного обеспечения для Big Data или Data Science.

Несмотря на это, необходимо учитывать возможность возникновения ошибок, которая зависит от размера используемой выборки. То есть создание более мелких подмножеств данных может выявить важную информацию о более крупном множестве, хотя анализ больших выборок иногда дает более точные результаты за счет того, что данными сложнее манипулировать и неверно интерпретировать.

Как работает выборка данных?

Выборка данных включает в себя различные техники и методы, поэтому выбор правильного зависит от конкретного набора данных и ситуации. Выборка может быть основана на вероятности, в этом случае используются случайные числа, соответствующие заданным точкам в наборе данных. Этот метод гарантирует отсутствие корреляции между точками, выбранными для выборки.

С другой стороны, существуют и невероятностные методы выборки. В этом случае подход основан на суждении аналитика, который принимает решение о выборке данных. В этом случае сложнее экстраполировать, является ли выборка репрезентативной или оказывает влияние на исходный набор данных.

Выборки данных могут формироваться по различным методикам как на основе вероятности, так и по определенным критериям, заранее заданным аналитиками и исследователями.

После формирования выборка может быть использована для проведения прогнозного анализа. Например, компания, занимающаяся розничной торговлей, может использовать выборку данных для выявления закономерностей в поведении покупателей и последующего использования прогнозирующего моделирования для создания наиболее эффективных стратегий продаж. Для обеспечения надежности таких прогнозных моделей важно следовать полному руководству по жизненному циклу тестирования программного обеспечения (STLC).

Типы выборок данных: вероятностные и не вероятностные

Как мы уже говорили выше, существует два типа выборки данных: вероятностная и не вероятностная:

Вероятностная выборка данных

В ее рамках существуют различные типы подходов:

• Простая случайная выборка. В этом случае используется программное обеспечение для случайного отбора испытуемых или определенных точек во всей совокупности статистической выборки.
• Стратифицированная. При стратифицированной выборке наборы данных создаются на основе общего фактора интереса к тому, что нужно аналитику. На основе этого фактора или общей точки данные отбираются случайным образом для каждой подгруппы или подмножества данных.
• Кластерная выборка. Большая совокупность данных делится на более мелкие подмножества, называемые кластерами. После такого деления среди них проводится случайная выборка.
• Многоступенчатая. Это более сложный способ кластерной выборки данных. При этом методе исходный набор данных также делится на несколько кластеров. Однако эти кластеры разбиваются по второстепенным факторам, на основе которых осуществляется выборка и анализ.
• Систематическая. Выборка создается путем установления интервала, позволяющего извлекать данные из самой большой совокупности.

Непробационная выборка данных

К непроизводственным выборкам данных относятся следующие: 

• Удобная выборка. Данные собираются из группы, которая легко доступна и пригодна для проведения анализа
• Преднамеренная. Аналитик выбирает данные для выборки на основе заранее определенных критериев, установленных либо им самим, либо компанией, в которой он работает.
• Последовательная. Собираются все интересующие данные по каждому субъекту, отвечающие определенным критериям, до тех пор, пока не будет покрыт желаемый объем выборки.
• Квотная выборка. Аналитик гарантирует одинаковое представительство всех подгрупп в формируемой выборке данных.