迪士尼彩乐园会员注册 详解5种有用的大数据时期抽样步调

发布日期：2025-01-27 04:48    点击次数：74

咱们一经投入了大数据时期，每天迪士尼彩乐园会员注册，宇宙皆会产生海量数据，如酬酢媒体骨子、电子商务来回纪录、传感器数据、金融往往日记等。

甚至独行侠的首发五人组，百回合净效率值比联盟平均水准还高20%以上，全联盟表现最好的首发，但球队问题也比较显著，东契奇频繁受伤，上一场打黄蜂刚复出，本场打森林狼又伤了，这是后话。而森林狼本赛季战绩挣扎的主要原因，来自于进攻端，进攻效率、场均得分都已经是联盟下游水准，只依靠爱德华兹+兰德尔45分的输出，森林狼很难赢球，其他几名年轻人成长不及预期，唐斯的离开，对于球队影响非常大。按照美媒透露，森林狼会认真评估兰德尔交易价值，他们并不愿意明夏放他直接离开。

这些数据不仅范围浩瀚，何况更新速率快、种类繁盛。

知名数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）在《大数据时期》一书中忽视了三大想维变革：

要全体，不要抽样（用全量数据代替抽样数据）

要成果，不要完全精确（数据分析追求弥散好的放胆，而非极致的精确）

要筹谋，不要因果（分析侧重筹谋性，而非因果相干）

其中，第一条不雅点常被分解为“抽样一经过期”。概况关于领有超强算力的大公司而言，使用全量数据莫得问题（不差钱，不差算力）。但关于莫得这样多资源的分析者而言，就难以杀青了。咱们照旧要处理才气范围内的数据，固然也但愿数据弥散有代表性和可靠性。

那么抽样照旧一个不可替代的步调。

在大数据环境下，咱们如何进行有用的抽样？本文参考《数据分析想维通识课》一书及筹谋而已，先容几种大数据时期常用的抽样步调。

1. 常见抽样步调

浮浅立时抽样

步调抽象从总体数据中立时抽取样本，并保证每个个体被选中的概率终点。

算法步调

假定数据集范围为N，咱们但愿抽取n个样本。

使用立时数生成器或洗牌算法，立时秉承n个数据点。

变成最终的样本集。

蓄池塘抽样

步调抽象蓄池塘抽样（Reservoir Sampling）适用于无法先见数据总量的数据流场景，能够保证所非常据点被选中的概率终点。

算法步调

可贵一个大小为k的“蓄池塘”；

开动化：将数据流的前k个元素存入蓄池塘；

动态更新：

关于第i（i > k）个数据，以k/i的概率替换蓄池塘中的某个元素；

不然，跳过该数据。

最终蓄池塘中的k个数据即为样本。

这里咱们举个粗造的例子，在某城市的地铁站，迪士尼彩乐园每天皆有数见不鲜的东谈主流量。假定咱们想要立时抽取100名乘客进行自得度考核，但由于客流量巨大，咱们不可能预先知谈本日有若干乘客进站。这时，咱们不错使用蓄池塘抽样来确保每名乘客被选中的概率终点。

具体操作如下：

咱们先建筑一个“池子”（蓄池塘），最多容纳100东谈主。

在前100名进站的乘客中，咱们径直让他们统统投入池子。

从第101名乘客开头，咱们给他们一个“挤进池子”的契机，具体来说，第101名乘客有 100/101 的概率投入池子，如若他被选中，则池子华夏来的某位乘客会被立时替换掉。

当第102名乘客到来时，他有100/102的概率投入池子，并替换掉池子中的某东谈主……依此类推。

最终，蓄池塘中的100名乘客等于咱们的抽样样本，他们是从统统进站乘客中立时选出的，确保了平正性和代表性。

推导流程见【1】.

分层抽样

步调抽象适用于数据集存在不同类别或群体的情况，确保每个类别在抽样时皆取得合乎的代表性。

算法步调

将数据集按类别（strata）分别，如性别、年齿、地区等；

在每个类别中进行立时抽样，不错是等比例抽样（如每层抽取探究百分比的数据），也不错字据类别的病笃性进行加权抽样。

过采样与欠采样

步调抽象用于类别不平衡的数据集，举例诈骗检测、医疗会诊等场景。

算法步调

过采样（Oversampling）：复制少数类别样本，或使用SMOTE（合成少数类过采样算法）生成新样本；

欠采样（Undersampling）：立时删除无边类别样本，以减少类别不平衡对模子的影响。

权重抽样

步调抽象适用于数据点病笃性不同的情况，举例在推选系统、金融阛阓分析中赋予数据不同的权重。

算法步调

缱绻权重：为每个数据点分拨一个权重（如基于考核频率、来回金额等）；

抽样：字据权重概率进行抽样，而不是等概率立时抽样。

2. 抽样步调对比表

抽样步调优点瑕玷适用场景浮浅立时抽样（SRS）看法浮浅，易于杀青；能保证样本的无偏性。适用于少量据集，大数据环境下存储和考核资本较高；可能导致数据类别不平衡。阛阓考核、A/B 测试。蓄池塘抽样适用于数据流场景，无需存储统统数据；能确保所非常据点被抽中的概率终点。不行提前笃定哪些数据会投入样本；不适用于特定类别数据的抽样。蚁合日记分析、及时数据监测。分层抽样保证各样别在样本中的比例与总体一致，提高代表性。需要先进行数据分层，加多了数据预处理的复杂度；不适用于无昭彰类别的数据。医疗数据分析、客户考核。过采样（Oversampling）惩处类别不平衡问题，提高模子对少数类的学习才气；过采样不会丢失数据。可能导致过拟合，因为模子可能学习到复制样本的噪声。金融诈骗检测、医疗会诊。欠采样（Undersampling）减少缱绻资本，平衡数据散播。可能导致信息赔本，影响模子的全体性能。金融诈骗检测、不平衡数据处理。权重抽样适用于数据点病笃性不同的情况，提高数据分析的有用性。需要特别的权重信息，缱绻复杂度较高。推选系统、金融阛阓分析。

在大数据时期，抽样不仅是一种从简缱绻资源的妙技，更是一种优化数据分析质料、提高有规划精确度的病笃步调。掌抓这些抽样技巧迪士尼彩乐园会员注册，将匡助咱们更高效地从海量数据中索要有价值的信息！

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