大数据样本 不准 问题,大数据时代是否需要抽样?答案肯定

决策数不等于样本类别数的原因是大数据时代是否需要采样。这是肯定的，数据预处理-样本均衡样本类别分布不均匀主要出现在与分类相关的建模问题中，所谓不平衡，就是不同类别的样本量差别很大，大数据分布不均；在这种情况下，整体数据规模较大，但小样本类所占比例相对较小。

引言异常值的检测和报警一直是业界非常关注的问题。自动准确地检测系统的异常值，不仅可以节省大量的人力物力，而且可以尽早发现系统的异常情况，挽回不必要的损失。格推也非常重视大数据中的离群点检测。比如运维部门的流量管理业务，格推很早就开始了离群点检测的实践，也因此积累了丰富的经验。本文将从以下几个方面介绍离群点检测。

在数学上，离群点可以表示出来，这样离群点检测问题就可以转化为一个数学问题来求解。离群点检测广泛应用于许多场景，例如:1 .对互联网上一些服务器的访问进行流量监测，可能是周期性的，也可能是趋势性的:一般来说是比较稳定的，但是在被一些黑客攻击之后，它的访问可能会发生明显的变化，及早发现这些异常变化，对企业来说是非常好的防范报警。

1、变量之间的关系可以分为两类函数关系:反映事物之间的某种确定关系。相关性:两个变量之间存在一定的依赖关系，但不是一一对应的关系；反映交易之间不完全确定关系；2.为什么要检验相关系数的显著性？事实上，完全不相关的变量在使用样本数据进行计算时，也可能得到更大的相关系数值(尤其是时间序列值)。当样本数较少时，相关系数较大。

正确使用，避免陷入大数据的“陷阱”。通常，对于新的IT关键词会有“反对”的声音。最近“大数据”成为攻击目标，“大数据失败论”等论调也明显增多。业界对大数据有很大的期待，大量的大数据研讨会和展会就是证明。这些年来，除了云计算的浪潮，大数据是缺乏热门话题的IT行业期待已久的大型关键词。或许大数据会成为恢复行业活力的强心剂。

换句话说，如何有效利用数据促进商业成功已经成为国家战略的一部分。虽然笔者既不是强力支持者，也不是反对者，但通过之前的采访经历，我对数据处理的难度有着清醒的认识。更何况涉及到大数据，难度显而易见。笔者身边很多人也对大数据有不同的看法，提出各种问题。当然，这些对于IT行业的读者来说是很自然的事情，作者说这些可能是班门弄斧。

5、大数据时代是否需要抽样

大数据时代需要采样是肯定的。原因如下:1。采样过程可以帮助我们控制数据的质量。在整体数据中，可能存在一些缺失或异常值，抽样可以在一定程度上帮助我们控制数据的质量。2.用于分析的数据质量远比数量重要，所以数据越多越好。3.其实采样做得好的话，数据分析会很简单。相反，如果采样做得不好或者一般把所有数据都纳入分析，往往需要用各种复杂的方法来补救，分析难度会大大提高。

大数据时代，需要对所有的事物进行采样，有时需要对所有与事物相关的数据进行分析，因为大数据更全面；有时应该分析少量的样本数据，因为采样效率更高。未来，大数据和采样将相辅相成，齐头并进。如果通过采样可以显著降低数据处理的复杂度，并且解决问题的效果没有大幅度降低，那么采样就是最优解；如果解决问题的效果随着采样率的降低而迅速下降，那就要寻求大数据解决方案了。

样本类别分布不均匀主要出现在与分类相关的建模问题中。所谓不平衡，就是不同类别的样本量差别很大。样本类别分布不均匀分为大数据分布不均匀和小数据分布不均匀两种。大数据分布不均；在这种情况下，整体数据规模较大，但小样本类所占比例相对较小。但从每个特征的分布来看，小样本也涵盖了大部分或全部特征。比如在一个有1000万条记录的数据集中，有少量的分类样本，占50万条，方便属于这种情况。

这种情况下，整体数据规模较小，占据小样本比例的分类数量也较少，会导致特征分布严重失衡。比如在一个有1000个数据样本的数据集中，对10个样本进行分类，无论特征如何拟合，都无法达到完全的特征值覆盖，这就是数据样本分布严重不均匀。影响:样本分布不均匀会导致样本量小的分类中特征太少，难以从中提取规则。即使得到了分类模型，也容易过度依赖有限的数据样本，导致过拟合。

大数据的抽样计算方法需要考虑以下问题:1。抽样目标和样本定义:确定研究目标，需要的样本类型，如何定义样本，如抽取具体人群和时间范围。2.人口的定义和特征:确保清楚了解人口的范围和性质，包括其规模、分布和特征。3.建立抽样框:建立一个包含总体中所有个体的列表或框，以便从中抽样，保证总体的完整性和覆盖面。

现在从事销售和营销的人，如果不懂得分析数据，真的是落伍了。我没见过多少商业领袖说:“给我看看数据。没有数据我怎么做决策？”可见，数据分析在当今的企业管理中起着非常重要的作用，数据分析师也是未来十年十大最有前途的职业之一。我们来看一个用数据骗人的案例:美国和西班牙战争期间，美国海军的死亡率是9‰，而同期纽约居民的死亡率是16‰。

你认为这个结论正确吗？当然是不正确的。这两个数字根本不匹配，士兵都是身体健全的年轻人，居民死亡率包括老弱病残的数据。相对来说，这些人死亡率很高，所以正常应该是和同年龄段和纽约居民的海军数据对比。其实你发现9‰和16‰根本没有可比性，企业管理者对“虚假”数据深恶痛绝。原因不言而喻:“虚假数据”造成资源浪费、决策失误、战机延误等等。