数据抽样里最常见的四种方法：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
大数据其实不是数据抽样的终结者，无论是大数据还是小数据，它都无法逃离统计学、数学、集合论、数据结构等这些基础理论的约束。所以我之前给你讲的数据分析的原理，也同样适用于大数据环境。
如果你能把数据抽样的这个“涡轮加速器”运用到你自己的工作和生活当中，那么你就可以事半而功倍，通过针对一小部分的人和事情的观察而看到整个事物的整体情况。古人说“管中窥豹，可见一斑”，那么对应到我们的数据分析上，说的就是合适的数据抽样算法能够由点及面地看到事物的全貌。
思：对全量数据的处理效率很低，有时候也不可能，所以需要采用抽样的方式来从点到面看到全貌。抽样包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样。
大数据时代同样需要利用到抽样技术，一方面消除数据的偏差，一方面提高计算效率。
此文章为11月Day28学习笔记，内容来源于极客时间《数据分析思维课》，强烈推荐该课
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