Échantillonnage de données : Créer des sous-ensembles pour une analyse plus fluide des données

Votre culture de la donnée se développe ! Mais si la quantité de données à votre disposition explose, vous risquez d'avoir du mal à gérer ces volumes colossaux d'informations. Dès lors, il vous faudra travailler sur la base d'un échantillon aussi représentatif que possible. C'est là qu'intervient le Data Sampling.

 Au fur et à mesure que l'éventail de vos données s'élargit et que vos actifs de données deviennent plus massifs, vous pouvez un jour être confronté à un volume de données qui rendra impossible l'aboutissement de votre requête . La raison : une mémoire et un traitement informatique insuffisants. Un paradoxe alors que tous les efforts déployés jusqu'à présent visaient à garantir l'excellence dans la collecte de données volumineuses.

Mais ne vous découragez pas. À ce stade, vous devrez recourir à l'échantillonnage de données. L'échantillonnage de données est une technique d'analyse statistique utilisée pour sélectionner, manipuler et analyser un sous-ensemble représentatif de points de données. Cette technique vous permet d'identifier des modèles et des tendances dans l'ensemble des données.

L'échantillonnage des données : Comment cela fonctionne-t-il ?

L'échantillonnage des données permet aux data scientists, aux modélisateurs prédictifs et aux autres analystes de données de travailler avec une petite quantité de données gérables sur une population statistique.

L'objectif : construire et exécuter des modèles analytiques plus rapidement tout en produisant des résultats précis. Le principe : recentrer les analyses sur un échantillon plus petit pour être plus agile, plus rapide et plus efficace dans le traitement des requêtes.

La subtilité de l'échantillonnage des données réside dans la représentativité de l'échantillon. En effet, il est essentiel d'appliquer la méthode la plus appropriée pour réduire le volume de données à prendre en compte dans l'analyse sans dégrader la pertinence des résultats obtenus.

L'échantillonnage est une méthode qui vous permet d'obtenir des informations basées sur les statistiques d'un sous-ensemble de la population sans avoir à enquêter sur chaque individu. Parce qu'il vous permet de travailler sur des sous-ensembles, l'échantillonnage des données vous fait gagner un temps précieux puisqu'il n'analyse pas la totalité du volume de données disponible. Ce gain de temps se traduit par une réduction des coûts et, par conséquent, par un retour sur investissement plus rapide.

Enfin, grâce au Data Sampling, vous rendez votre projet de données plus agile, et pouvez alors envisager un recours plus fréquent à l'analyse de vos données.

Les différentes méthodes d'échantillonnage des données

La première étape du processus d'échantillonnage consiste à définir clairement la population cible. Il existe deux principaux types d'échantillonnage : l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste.

L'échantillonnage probabiliste repose sur le principe selon lequel chaque élément de la population de données a une chance égale d'être sélectionné. Il en résulte un degré élevé de représentativité de la population. D'autre part, les scientifiques des données peuvent opter pour un échantillonnage non probabiliste. Dans ce cas, certains points de données auront plus de chances d'être inclus dans l'échantillon que d'autres. Au sein de ces deux grandes familles, il existe différents types d'échantillonnage.

Parmi les techniques les plus courantes de la méthode des probabilités, l'échantillonnage aléatoire simple en est un exemple. Dans ce cas, chaque individu est choisi au hasard et chaque membre de la population ou du groupe a une chance égale d'être sélectionné.

Dans le cas de l'échantillonnage systématique, en revanche, le premier individu est sélectionné au hasard, tandis que les autres sont sélectionnés à l'aide d'un intervalle d'échantillonnage fixe. Par conséquent, un échantillon est créé en définissant un intervalle qui dérive les données de la population de données plus large.

L'échantillonnage stratifié consiste à diviser les éléments de la population de données en différents sous-groupes (appelés strates), liés par des similitudes ou des facteurs communs. L'avantage majeur de cette méthode est qu'elle est d'être très précise par rapport à l'objet de l'étude.

Enfin, le dernier type d'échantillonnage probabiliste est l'échantillonnage en grappes, qui divise un grand ensemble de données en groupes ou sections en fonction d'un facteur déterminant, tel qu'un indicateur géographique.

Dans tous les cas, que vous choisissiez des méthodes probabilistes ou non probabilistes, gardez à l'esprit que pour atteindre son plein potentiel, l'échantillonnage des données doit être basé sur des échantillons suffisamment grands ! Plus la taille de l'échantillon est grande, plus votre inférence sur la population sera précise. Alors, prêt à commencer ?

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