نمونه گیری داده ها یک  تکنیک تجزیه و تحلیل آماری است  که برای انتخاب، دستکاری و تجزیه و تحلیل زیرمجموعه ای نماینده از نقاط داده برای شناسایی الگوها و روندها در  مجموعه داده های بزرگتر  مورد بررسی استفاده می شود. دانشمندان داده ، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر تحلیلگران داده را قادر می‌سازد  تا با حجم کمی از داده‌های قابل مدیریت در مورد یک  جامعه آماری کار کنند  تا مدل‌های تحلیلی را سریع‌تر بسازند و اجرا کنند و در عین حال یافته‌های دقیقی تولید کنند.

چرا نمونه برداری از داده ها مهم است؟

نمونه‌گیری داده‌ها یک رویکرد آماری پرکاربرد است که می‌تواند در موارد استفاده مختلف از جمله نظرسنجی، تجزیه و تحلیل وب یا نظرسنجی‌های سیاسی استفاده شود. به عنوان مثال، یک محقق برای کشف رایج ترین روش رفت و آمد به محل کار در ایالات متحده نیازی به صحبت با هر آمریکایی ندارد، در عوض، آنها می توانند 1000 شرکت کننده را به عنوان نمونه نماینده انتخاب کنند به این امید که این تعداد برای تولید دقیق کافی باشد. نتایج.

بنابراین، نمونه‌گیری داده‌ها، دانشمندان و محققان داده را قادر می‌سازد تا دانش مربوط به جمعیت گسترده‌ای را از نمونه کوچک‌تری از داده‌ها برون‌یابی کنند. با نمونه برداری از داده ها، می توان با سطح معینی از اطمینان، بدون نیاز به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها از هر یک از اعضای جامعه، پیش بینی های مربوط به جمعیت بزرگتر را انجام داد.

مزایای نمونه گیری داده ها

• صرفه جویی در زمان. نمونه‌گیری می‌تواند به‌ویژه برای مجموعه‌های داده‌ای که برای تجزیه و تحلیل کامل کارآمد بسیار بزرگ هستند مفید باشد – برای مثال، در  برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ  یا نظرسنجی‌ها. شناسایی و تجزیه و تحلیل یک نمونه نماینده کارآمدتر و زمان کمتری نسبت به بررسی کل داده ها یا جمعیت است.
• صرفه جویی در هزینه. نمونه گیری داده ها اغلب مقرون به صرفه تر از جمع آوری داده ها از کل جمعیت است.
• دقت. تکنیک‌های نمونه‌گیری صحیح می‌تواند یافته‌های قابل اعتمادی ایجاد کند. محققان می توانند با انتخاب یک نمونه نماینده، اطلاعات مربوط به کل جمعیت را به طور دقیق تفسیر کنند.
• انعطاف پذیری. نمونه‌گیری داده‌ها این انعطاف‌پذیری را برای محققان فراهم می‌کند تا از میان انواع روش‌های نمونه‌گیری و حجم نمونه انتخاب کنند تا به بهترین شکل به سؤالات پژوهشی خود پاسخ دهند و از منابع خود استفاده کنند.
• حذف تعصب نمونه‌گیری می‌تواند به حذف سوگیری در تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک کند، زیرا یک نمونه خوب طراحی شده می‌تواند تأثیر نقاط پرت، خطاها و سایر انواع سوگیری را که ممکن است تحلیل کل جامعه را مختل کند، محدود کند.

با این حال، یک نکته مهم، اندازه نمونه داده های مورد نیاز و امکان ارائه خطای نمونه گیری است. در برخی موارد، یک نمونه کوچک می تواند مهم ترین اطلاعات را در مورد یک مجموعه داده نشان دهد. در برخی دیگر، استفاده از نمونه بزرگ‌تر می‌تواند احتمال نمایش دقیق داده‌ها را به‌عنوان یک کل افزایش دهد، حتی اگر افزایش اندازه نمونه ممکن است مانع سهولت دستکاری و تفسیر شود.