池网科技 一、传统变量抽样 与统计抽样区别？
传统变量抽样是指对稽查对象总体的货币金额进行实质性测试所采用的抽查方法。
而统计抽样是指同时具备下列特征的抽样方法：（1）随机选取样本；（2）运用概率论评价样本结果。不同时具备上述两个特征的抽样方法为非统计抽样。
两者为不同的抽样方法，特点不一样，适用范围也不一样。
二、数据分析 抽样
数据分析中的抽样方法
在数据分析中，抽样是一个非常重要的环节。抽样是指从总体中抽取一定数量的样本，通过对样本的分析来推断总体的特征。抽样方法的选择直接影响到分析结果的准确性和可靠性。在数据分析中，常用的抽样方法有以下几种：
随机抽样
随机抽样是一种最基本的抽样方法，它是在总体中随机抽取一定数量的样本，每个样本被抽中的概率相等。随机抽样是最公平、最科学的方法，它能够最大限度地减少抽样误差，提高分析结果的准确性。
分层抽样
分层抽样是一种根据不同特征将总体分为不同的层，然后在每个层中随机抽取样本的方法。这种方法通常适用于总体中存在差异较大的情况，通过分层可以提高样本的代表性，更好地反映总体的实际情况。
整群抽样
整群抽样是将总体中的群体作为抽样的基本单位，然后随机抽取其中的样本。这种方法通常适用于总体中群体之间的差异较大，难以区分和抽取样本的情况。通过整群抽样，可以更好地利用已有的群体结构，提高抽样的效率。
除了以上三种常见的抽样方法外，还有许多其他的抽样方法，如多级抽样、派生抽样等。在实际应用中，需要根据具体的情况选择合适的抽样方法，并注意控制抽样的过程和样本的数量，以确保分析结果的准确性和可靠性。
总之，抽样是数据分析中非常重要的一环，选择合适的抽样方法对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。通过合理运用各种抽样方法，我们可以更好地了解总体的实际情况，为决策提供有力的支持。
三、抽样调查大数据
在当今数字化时代，抽样调查大数据扮演着越来越重要的角色。随着互联网的普及和信息技术的发展，我们可以更轻松地获取并分析海量数据，从而为决策提供有力支持。
抽样调查的重要性
抽样调查是一种数据收集方法，通过从整体数据集中选择一部分样本进行观察和分析，来推断整体数据集的特征。在大数据时代，抽样调查仍然具有重要意义。首先，对于庞大的数据集来说，进行整体分析成本高昂且耗时，而抽样调查可以在降低成本和时间的前提下获得可靠的结果。其次，抽样调查可以帮助我们处理大数据的复杂性，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。
抽样调查的步骤
进行抽样调查需要经过一系列步骤。首先是确定调查目的和研究问题，明确需要获取的信息和样本对象。接着是制定调查方案，包括样本容量、抽样方式、调查方法等。然后是实施调查，收集样本数据并进行整理。最后是数据分析和结果解读，通过统计方法和模型推断整体数据集的特征。
抽样调查与大数据
抽样调查与大数据并非对立关系，而是相互补充的。大数据强调全量数据的获取和分析，致力于挖掘数据背后的规律和价值；而抽样调查则借助样本数据对整体数据集进行推断和分析，从而帮助我们更深入地理解数据。在实际应用中，抽样调查可以有效减少大数据分析的复杂性和成本，提高决策效率和准确性。
抽样调查在营销中的应用
在营销领域，抽样调查大数据发挥着重要作用。通过对消费者群体进行抽样调查，企业可以了解消费者的偏好和需求，优化产品设计和营销策略。例如，通过抽样调查分析市场需求，企业可以推出更符合消费者口味的新产品，提升市场竞争力。
结语
抽样调查大数据是数据分析的重要方法之一，在当今信息爆炸的时代具有广泛应用前景。通过合理的抽样设计和有效的数据分析，我们可以更好地理解数据背后的规律，为决策提供科学依据。在未来，随着数据科学和人工智能的不断发展，抽样调查大数据将继续发挥重要作用，助力各行业的发展和创新。
四、抽样与数据分析
博客文章：抽样与数据分析
在数据分析中，抽样是一个重要的环节，它决定了我们能否从数据中获取有意义的信息。本文将详细介绍抽样的概念、方法、步骤以及注意事项，帮助大家更好地理解和应用抽样技术。
一、抽样的概念
抽样是指从总体中选取一部分样本单位进行调查和分析，以获取总体特征的一种方法。在数据分析中，抽样通常是为了节省成本、时间或人力，通过对样本的观察和分析来推断总体的情况。
二、抽样的方法
抽样的方法有很多种，常见的有随机抽样、分层抽样、整群抽样等。随机抽样是最基本的抽样方法，也是统计学中最常用的方法之一。分层抽样是将总体按照一定的特征分为若干个层次，然后在每个层次中随机抽取样本。整群抽样则是将总体中的一部分群体作为样本，但是这种方法往往会影响样本的代表性，需要谨慎使用。
三、抽样的步骤
一般来说，抽样的步骤包括：
- 明确研究目的和总体特征
- 选择合适的抽样方法
- 设计抽样方案
- 实施抽样过程
- 分析样本数据并推断总体情况
四、注意事项
在进行抽样时，需要注意一些事项，以确保样本的代表性、准确性和可信度。
- 确保抽样方法的科学性和合理性，避免人为因素的影响
- 注意样本的选择和设计，确保样本具有足够的代表性和可信度
- 注意样本的数量和范围，避免因样本过少或范围过窄而导致结果不准确
- 注意数据的处理和分析方法，确保结果的准确性和可信度
五、EXCEL怎么随机抽样数据？
抽样 工具是在 数据分析 窗口的，需要先开启 开发工具 功能选项，再加载 分析工具库。路径是：单击EXCEL工作左上角的 文件-选项-自定义功能区，如图，将 开发工具 勾选上，点击确定按钮。接着选择功能选项 开发工具-加载项，在弹出的 加载宏 对话窗口里，将 分析工具库 勾选上，点击 确定 按钮。然后在功能选项 数据 下就能看到 数据分析 的功能了。
如下图，为我们的原始数据，假设这是100个客户编号，需要从中抽取30位进行电话回访。
选择功能选项 数据-数据分析，在弹出的 数据分析 对话框中选择分析工具 抽样，点击 确定 按钮。
弹出 抽样 对话框。输入区域：$A$1:$E$20，就是100个客户编号的单元格区域；随机样本数：30；输出区域我选择放在同一张表上，所以选的是$H$1，大家根据情况来设置。点击 确定 按钮。
随机抽取的30个客户编号就出来啦，将产生的后15个数据剪切到G列，利用 开始-条件格式-突出显示单元格规则-重复值 功能标识出重复值。
从图中可以看出实际抽取出来只有26个编号。在随机抽样中，任一数据都可能被抽取多次，所以在实际中我们需要适当调整随机样本数。第二次我设置了抽取35个样本，去掉重复值后还有32个，再任意去掉2个即可。
六、简单随机抽样和整群抽样哪个误差大？
整体的抽样比简单的随机抽样误差小，整体抽样是对样品逐个逐个进行检验，每一个次品都会被检测出来，所以检测后的商品都是合格品，而简单的陏机抽样是对样品进行抽查，可能会有一些次品未能抽查到，所以会造成商品的合格率过低影响商品的质量
七、传统数据采集方式？
通常情况下，我们所采集到的数据可以被分为三种类型 ，即非结构化数据，结构化数据，以及半结构化数据。
首先，无法定义结构的数据称为非结构化数据。处理和管理非结构化数据是相对来说困难的。常见的非结构化数据为文本信息，图像信息，视频信息以及声音信息等等，他们的结构都千变万化，不能用一个二维表来描述。
另一方面，结构化数据往往被称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，其严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
比如说大学生的选课系统中，学生，课程，选课，导师等等数据都可以抽象为结构化数据。
除了结构化和非结构化数据之外，我们往往还需要对于半结构化数据进行采集。
半结构化数据和前面介绍的两种类型的数据都不一样，它是结构化的数据，但是结构变化很大。
那么什么叫结构变化很大呢？结构变化很大即是在半结构化数据中，同一类的不同实体数据的结构可能会有一定程度的不同，即不同实体所具有的属性会有一定程度的不同，而同时，对于这些实体来说，不同的属性之间的顺序是并不重要的。
一个经典的半结构化数据的例子即为简历信息，每一份简历都遵循着简历这个大类所存在物理意义，即Highlight我们迄今为止在所在领域的成就。所以我们的简历中很有可能会有教育背景、工作经验以及姓名+联系方式等等。
然而在这个大前提下，每一份简历所具有的属性都不尽相同：有的人会在简历中加入志愿者经历，有的人会加入自己的所掌握的技能，有的人会加入自己的获奖经历等等。这就是我们刚刚所说的数据的结构变化很大的一个体现 。
话说回来，半结构化数据往往以XML或者JSON等方式出现，具体的细节大家可以进一步去了解XML和JSON的特性，在此就不再赘述啦。
那我们刚刚讲的非结构数据，结构化数据，以及半结构化数据可以看作是对数据的High-level的分类。然而，根据数据所产生的领域的不同，或者是数据的应用方式不一样，我们可以进一步将数据分为更为细粒度的类型。
接下来，我们会向大家介绍六种不同的数据类型，注意，这里把它们放在一起讲并不是因为它们是平行的，而是它们确实都是从某个维度上对数据的独特的描述。当然了，还有很多其他的数据分类，在这里我们只将一些相对常见的类型。
首先是人口统计学数据，例如性别、年龄等等，这类数据一般可以用来对用户进行建模时使用。例如，在用户兴趣建模中，不同年龄层的用户可能会喜欢不同的内容。
而后是用户搜索数据，也就是用户在搜索引擎中产生的数据。这些可以帮助我们更好地定位用户的喜好和方向，从而产出更加精准的用户画像，以更好地服务用户。
接下来的天气数据是一类非常易于采集的数据，其用途也非常广泛。例如，餐饮业在不同的天气可能会有不同的营业额，对营业额的建模时，可以加入天气数据来提升模型的效果。
而位置数据，则是利用GPS所产生的，用户的地理位置数据。位置数据和人口统计学数据类似，都可以用来对用户进行建模，例如，我们可以结合人口统计数据以及位置数据来构建更加精准地用户画像。
关联数据是一种比较有意思的数据，如万维网创始人Berners-Lee所说，关联数据是可以将不同的数据源相关联起来的数据。
那我们最后一种要介绍的数据类型，有一个很有意思的名字，叫做数据废气。
数据废弃一般指伴随用户的某些活动而产生的一系列数据，例如用户访问过的网页站点数据、点击过的按钮/内容等等，这类数据由于是活动的副产品，在早期是被当作无用的数据而丢弃的，数据废气的名字也就随之而来啦。
这些数据往往可以用来对用户的兴趣进行建模，例如Netflix、Youtube在线实时推荐服务背后，重要的一环就是利用用户在他们的App端或者网页端观影所产生的数据废气来对用户的兴趣进行建模。
以上，我们已经回顾了数据采集的过程中及数据的使用场景，希望看完本文后，大家能对户数据采集中的细节和概念，有一个更加清晰的认识！
八、什么是传统数据？
传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。
传统数据主要在关系性数据库中分析。
数据量基本在GB-TB之间，数据量的增长速度比较稳定且缓慢，主要为结构化数据，价值体现在统计和报表中。
纵向扩展提升硬件配置而不增加服务器数量，数据资源集中且单份数据，模型为移动数据。
九、传统数据有哪些？
传统的基本数据模型有以下三种：
1、层次模型
层次模型是一种树结构模型，它把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。它的特点是地理数据组织成有向有序的树结构，也叫树形结构。结构中的结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)。
2、网状数据模型
网状模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。这种数据模型的基本特征是，结点数据之间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系，即结点之间的联系是任意的，任何两个结点之间都能发生联系，可表示多对多的关系。
3、关系数据模型
由于关系数据库结构简单，操作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的操作符，表的完整性规则和视图、范式概念。
关系模型可以简单、灵活地表示各种实体及其关系，其数据描述具有较强的一致性和独立性。在关系数据库系统中，对数据的操作是通过关系代数实现的，具有严格的数学基础。
十、传统商业数据特点？
所谓商业数据，它不但能揭示这个产业的历史，还能反映产业的最新发展，更重要的是能预示产业的未来，为该产业价值链上各类企业的战略、研发、营销、管理等提供可靠的咨询和指导。
大量产业的商业数据的集合，就是商业数据平台。商业数据平台不但能进行产业内的横向和纵向比较，还能进行产业间的比较，更能监控各产业的即时发展情况，功能更加强大。
