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データサンプリング(Data Sampling) | Webクローラ | ScrapeStorm

2023-11-13 10:31:09
172 ビュー

摘要:データ サンプリング データ サンプリングは、大規模なデータ セットからデータの一部を選択または抽出して、データ セット全体を表すプロセスです。 サンプリングの目的は、データ分布全体の代表的な表現を維持しながら、処理を容易にするためにデータの量を減らすことです。 データ サンプリングはデータ分析の重要なステップであり、特定の分析ニーズやデータ セットの特性に応じて、ランダム サンプリング、層化サンプリング、オーバーサンプリング、アンダーサンプリングなど、さまざまなサンプリング方法を使用できます。 これらの方法は、データ集団の効果的な表現を維持しながら、大規模なデータをより効率的に処理するのに役立ちます。 ScrapeStorm無料ダウンロード

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概要

データ サンプリング データ サンプリングは、大規模なデータ セットからデータの一部を選択または抽出して、データ セット全体を表すプロセスです。 サンプリングの目的は、データ分布全体の代表的な表現を維持しながら、処理を容易にするためにデータの量を減らすことです。 データ サンプリングはデータ分析の重要なステップであり、特定の分析ニーズやデータ セットの特性に応じて、ランダム サンプリング、層化サンプリング、オーバーサンプリング、アンダーサンプリングなど、さまざまなサンプリング方法を使用できます。 これらの方法は、データ集団の効果的な表現を維持しながら、大規模なデータをより効率的に処理するのに役立ちます。

適用シーン

データ サンプリングは、データ マイニング、統計分析、市場調査、機械学習などのさまざまな状況に適しています。 大規模なデータセットの場合、サンプリングにより計算要件とメモリ要件が軽減され、分析プロセスが高速化されます。

メリット:データ サンプリングは、分析の加速、コストの削減、コンピューティング リソース要件の削減に役立ち、大規模なデータを処理する際に効率的な結果を提供します。

デメリット:不適切なサンプリングは情報の損失やバイアスにつながる可能性があるため、サンプリング方法は慎重に選択する必要があります。 さらに、サンプリングでは少数派や異常を捕らえられない可能性があります。

図例

1. データサンプリング|計測と制御とCAEソフトウェアの計測エンジニアリングシステム。

2. 不均衡データへの対処法: ダウンサンプリング。

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参考リンク

https://kesco.co.jp/smartuq/data-sampling/

https://help.talend.com/r/ja-JP/Cloud/pipeline-designer-processors-guide/processor-data-sampling

https://www.ibm.com/docs/ja/watson-explorer/11.0.1?topic=classes-data-sampling

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