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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

文章大纲简介简单抽样方法都有哪些？随机抽样分层抽样权重抽样 SMOT 过采样欠采样 spark 数据采样是均匀分布的嘛？...spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换参考文献简介简单抽样方法都有哪些？...简单抽样一般分为： RandomSampling - 随机采样 StratifiedSampling - 分层采样 WeightedSampling - 权重采样计算逻辑随机采样系统随机从数据集中采集样本...缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。...采样数最终的采样数依赖于采样量计算方式，假设原始数据集样本数为100，如果选择数量方式，则最终数据集的采样数量与输入数量一致，如果选择比例方式，比例为0.8，则最终数据集的采样数量80。

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数据抽样技术全面概述

抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法，能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技术，每种技术都有其独特的优点和局限性。...，将数据划分为相互排斥的子群体或阶层。...在每一层内，采用随机抽样的方法选择样本。这种方法确保了每个子组的代表性，使其适用于研究人员希望在不同人口群体之间进行精确比较的情况。但是当数据没有明确划分分层时，它可能是计算密集型和具有挑战性的。...在处理随机抽样可能不切实际的大量数据时，它特别有用。...每种抽样技术都有其优点和缺点，因此在选择最合适的方法之前，必须仔细考虑他们的研究目标、可用资源和数据特征。作者：Everton Gomede

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python数据预处理 :数据抽样解析

何为数据抽样：抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。抽样方法：一般有四种方法：随机抽样直接从整体数据中等概率抽取n个样本。...data_tmp) # 对每层数据都数据抽样 each_sample_data = random.sample(sample_list, each_sample_count) sample_data.extend...数据时效性不能用过时的数据来分析现在的运营状态关键因素数据整体数据的关键性数据必须要在模型中，如双十一带来的销售增长业务随机性抽样数据要使各个场景的数据分布均衡数据来源多样性数据覆盖要全面...抽样数据量问题时间分布能包含业务周期。...以上这篇python数据预处理 :数据抽样解析就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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数据分析02-数据抽样

over(order by rand()) as rn, count(1)over() as cnt from t_sample) t where rn/cnt <=0.0005 执行结果 2.4分组随机抽样..., row_number()over(partition by type order by rand()) as rn from t_sample)t where rn <= 5 执行结果 3.分箱抽样...type,val,ntile(5)over(order by id) as n_box from t_sample )t )tt where rn <=2 order by id asc 执行结果 4.数据块抽样...4.1整体数据块抽样使用tablesample进行数据块抽样，指的是抽取一块数据。...实现SQL select id, type, val from t_sample TABLESAMPLE (5 rows) 两次执行结果 4.2分桶数据块抽样分桶数据块抽样，同样有数据块抽样的特点，

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随机抽样以及数据探索

一、随机抽样在做统计分析的过程中，经常需要进行随机抽样，R 提供了多种生成随机数的函数，并且可以进行多种形式的抽样。...sample(x,5,replace = F)#先设置上一步，这一步结果就固定了 set.seed(1234) sample(x,4) set.seed(1234) sample(x,3) #按比例抽样...shuffle[-c(52:54)] one <- shuffle[c(T,F,F)] two <- shuffle[c(F,T,F)] three <- shuffle[c(F,F,T)] 三、探索数据

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Python:数据抽样平衡方法重写

之前在R里面可以通过调用Rose这个package调用数据平衡函数，这边用python改写了一下，也算是自我学习了。...# data_set:数据集 # label:分层变量 # percent:抽样占比 # q:每次抽取是否随机,null为随机...# 抽样根据目标列分层，自动将样本数较多的样本分层按percent抽样，得到目标列样本较多的特征欠抽样数据 x = data_set y = label...# data_set:数据集 # label:抽样标签 # percent:抽样占比 # q:每次抽取是否随机 # 抽样根据目标列分层...，自动将样本数较多的样本按percent抽样，得到目标列样本较多特征的欠抽样数据 x = data_set y = label z = percent

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数据竞赛之常见数据抽样方式

什么情况下需要会用到抽样数据量太大，计算能力不足。抽样调查，小部分数据即可反应全局情况。时效要求，通过抽样快速实现概念验证。定性分析的工作需要。无法实现全覆盖的场景，比如满意度调查等。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。...等距抽样等距抽样是先将总体的每个个体按顺序编号，然后再计算出抽样间隔，再按照固定抽样间隔抽取个体。...这种操作方法能明显的降低抽样误差，并且便于针对不同类别的数据样本进行单独研究，因此是一种较好的实现方法。该方法适用于带有分类逻辑的属性、标签等特征的数据。...通过分层抽样解决样本不均衡的问题：过抽样：增加分类中少数类样本的数量，最简单的方法就是复制少数类样本形成多条记录。改进的过抽样方法是在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本。

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抽样_surveyselect

SAS抽样代码模板黄色部分为套用部分，红色部分为可选部分 ——————————模板—————————— proc surveyselect data=总体数据 out=样本数据 method=抽样方法...n=抽取样本; strata 分层变量; run; ———————————————————— method指定抽样方法： l srs：简单无重复随机抽样，可以用n=指定需要抽取的样本数，也可以用samprate...l 当指定srs方法，并使用strata语句时，则为分层抽样（需要先将总体按照分类变量排序sort），此时n（或者samprate）可以指定分别每一层的样本数（或比例），来实现不等比例抽样。...给出如下抽样代码，建议有选择的套用（黄色部分是套用部分）：假设总体数据名为x，有变量A（A=a1，a2），现在需要抽取50个样本：抽取A=a1的样本30个（不足30个抽取全部），剩下的抽取A=a2的数据...*将该中心的数据分成两部分：a1和a2，假设总体数据集为a; data a1 a2; set x; if A=a1 then output a1; if A=a2 then output a2; run

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Hive 抽样Sampling

Block 抽样 Block 抽样功能在 Hive 0.8 版本开始引入。...如果抽样失败，MapReduce 作业的输入将是整个表或者是分区的数据。由于在 HDFS 块级别进行抽样，所以抽样粒度为块大小。...在下面例子中 0.1% 或更多的输入数据用于查询： SELECT * FROM source TABLESAMPLE(0.1 PERCENT) s; 如果希望在不同的块中抽取相同大小的数据，可以改变下面的参数...分桶表抽样语法： table_sample: TABLESAMPLE (BUCKET x OUT OF y [ON colname]) TABLESAMPLE 子句允许用户编写对抽样数据的查询，而不是对整个表格进行查询...colname 表明在哪一列上对表的每一行进行抽样。colname 可以是表中的非分区列，也可以使用 rand() 表明在整行上抽样而不是在单个列上。

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数据挖掘学习小组之（抽样分布篇）

知识点抽样分布，使用Python实现！我的吐槽在参加数据挖掘学习小组之前，居士做了一个调查：每周能投入在学习上的时间是多少。我记得当时我选了3-5小时。...因为自己的数学基础本身比较差，对数据挖掘也是门外汉，每周的学习做起来都要查大量的资料，我觉得自己找资料的时间都不止3小时，而作业时间也不只2小时，加在一起绝对超过了5小时。...如果是学一些gis类的东西，结合自己的经验应该会容易很多，但这次要学的不是gis，是数据挖掘，是我为了提升自己的能力自己选的方向。...#防止乱码 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #读取数据...df = pd.read_excel(r'D:\BaiduNetdiskDownload\data\data.xlsx') #获取数据的描述 des = df.groupby(['Embarked'

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【Excel系列】Excel数据分析：抽样设计

随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。...备注：数据文件：https://pan.baidu.com/s/1qYi35Y8 二、抽样 “抽样”分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。...如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以仅对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。例如，如果数据源区域包含季度销售量数据，则以四为周期进行采样，将在输出区域中生成与数据源区域中相同季度的数值。...随机抽样对话框设置单击“确定”生成随机样本。注意，该样本是可重复抽样，重复率与总体单位数成反比，与样本量成正比。 ? 2.周期抽样例：从1至10编号按固定周期间隔分别为2、3、4、5抽样。...周期抽取的样本该种抽样类似等距抽样，但不同的是统计学中的等距抽样是在第1组进行简单随机抽样，以后的样本等于首样本位置依次加组距的k倍。

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excel数据分析库系列|抽样设计

今天开始跟大家分享excel数据分析库系列——抽样设计！...今天讲解他的抽样调查功能：首先输入你要抽样的总体范围： ? 然后打开数据——分析——数据分析——抽样 ?...再输入区域中填入要抽样的总体数据范围，抽样方法默认是随机（一会介绍周期），样本数根据需要设置，在输出选项中根据需要设置（输出区域会将抽样结果输出到当前工作表某一单元格区域（自定义）；新工作表组将自动将结果输出到新建工作表...由于我们的数据集并非排列在一列，而是多列排列，所以随机抽样与周期抽样的特征看的并不明显，下面我们用一列排序后的连续数据再验证一次两者之间的差别：数据1~100，两个抽样结果如下： ?...你可以观察到，随机抽样的话，你是看不到任何规律的，而周期抽样（间隔5），软件输出的样本是以5为间隔的有序数据列表，而且随机抽样需要我们设定抽样个数，而间隔抽样需要我们设定间隔（个数不确定，由间隔而定，间隔越大个数越少

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Python数据采样与抽样：快速获取样本数据

在数据科学领域，数据采样和抽样是非常重要的技术，可以帮助我们从大数据集中快速获取样本数据进行分析和建模。下面介绍 Python 中常用的数据采样和抽样方法，包括随机采样、分层采样和聚类采样。...一、引言随着大数据时代的到来，我们经常需要处理海量的数据。然而，在进行数据分析和建模之前，我们通常需要从大数据集中获取样本数据进行初步分析。这时候，数据采样和抽样技术就派上用场了。...数据采样和抽样可以帮助我们从整体数据集中选择一部分数据作为样本，以代表整体数据的特征。这不仅能够减少计算量，还能够加快算法的运行速度。...random.choice(cluster_samples) representatives.append(representative) print(representatives) Python 中常用的数据采样和抽样方法...这些方法可以帮助我们从大数据集中快速获取样本数据，方便进行数据分析和建模。读者可以根据自己的需求选择适合的方法，并结合实际场景进行调整和优化。

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概率抽样方法简介

作者：陆亚男导语：抽样作为统计学中非常常用的一种方法，在当前数据化运营的大背景下，被有效得应用在样本不均衡，快速的概念验证等方面,抽样包含概率抽样和非概率抽,本文主要介绍不同的概率抽样方法的核心思想..., 是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式 (1)场景一：数据源：例如我现在有一个包含qq的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万去做测试...数据源示例：由于qq号本身的所有数据都是有差异的，不存在周期性的特性，并且是数值型的数据，所以可以采取取模的方式来进行随机抽样，用sql实现的简单示例如下： select * from table_a...where mod(qqno,3)=1 limit 10000 (2)场景二：数据源：例如我现在有一个包含vopenid的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万做测试数据源示例：核心思想...：由于vopenid不属于数值型数据，我们可以采取为当前的数据源随机生成一个随机序列，再根据序列随机选择指定量级的数据的方式来实现随机抽样代码实现方式: 方法1： select * from table_a

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【数字信号处理】数字信号处理简介 ( 抽样定理 | 多抽样率 )

文章目录一、DSP 知识领域二、抽样定理三、多抽样率一、DSP 知识领域 ---- DSP 领域组成 : 信号采集 : A/D 采样 , 抽样定理 , 多抽样率 , 量化噪声分析 ; 离散时间信号分析...离散时间线性非时变系统信号处理中的快速算法滤波技术信号处理中的特殊算法信号估值信号建模非平稳信号变换二、抽样定理 ---- A/D 采样中另外一个重要概念是抽样定理 ; 采样中会出现过采样...如果使用 F_s = 8kHz 的频率进行采样 , 采集的波形图如下 : 带宽是 f_H - f_L = 11kHz - 9kHz = 2kHz , 采样频率是带宽的 4 倍 ; 三、多抽样率...---- 多抽样率 : A/D 转换 ( 模拟信号数字信号 ) 之后 , 可以进行如下操作 ; 降采样 : 删除冗余数据 , 降低运算量 ; 升采样 : 数字上变频 , 增加采样个数 ; 分贝数采样

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池塘抽样 Reservoir Sampling

什么是Reservoir Sampling Reservoir Sampling,水塘抽样算法是随机算法的一种，通常用于选取简单随机样本。...需要一种在n不确定情况下，也可以针对全部样本进行随机抽样的算法。Reservoir Sampling可以达到O(n)时间复杂度内与O(k)的空间复杂度。

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分层抽样不按比例如何加权_按比例分层抽样和定额抽样的区别？

两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...但是，分层抽样在确定分层变量之后，对每一个组内需要随机抽样或者等距抽样，这就使得每一个小组中的样本是随机样本，且合并后的样本也是随机样本。...而配额抽样则不要求随机抽样，可以使用其他的非概率抽样，比如雪球抽样。第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。...关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。并且尤其随机抽样或者系统抽样的产生，避免了一些外在的偏差。比如，在配额抽样中，看上去友好的人有更高的几率被抽到。但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。

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抽样入门：舍得之道

了解抽样的定义，我们就能很容易的知道抽样是一个大前提下的两大组成：在有限成本前提下的样本选择和总体推断。...1，样本选择非概率抽样不依据随机原则具有主观性和误差难以计量的抽样方法，概率抽象遵循自然分布，随机均等的入样概率具有客观性和误差可以度量的抽样方法。...简单的例子：一个市做人口抽样调查，以县为层，按一定的比例抽取人，作为推断全市人口情况的样本。 2.3 整群抽样是指整群地抽选样本单位，对被抽选的各群进行全面调查的一种抽样组织方式。...然后分别按随机原则逐阶段抽样。 2.5 系统抽样法又叫做等距抽样法或机械抽样法，是依据一定的抽样距离，从总体中抽取样本。...当然还有其他很多抽样方法，比如捕获再捕获等...... 3，总体推断简单随机抽样是其他随机抽样的概率的基础，其他随机抽样是在简单随机抽样基础之上的发展。

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蓄水池抽样

问题 1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据 2、在不知道文件行数的情况下，如何在只遍历一遍文件的情况下...，随机选取出m行分析看到此种问题，我们的第一想法是，把数据流中的数据保存起来，然后通过把数据流中的数据存储起来，然后进行随机获取，我们以leetcode中的某个题目为例，代码如下： class Solution...蓄水池抽样蓄水池抽样是一系列随机算法，用于在不替换的情况下，从一个未知大小n的总体中选择一个简单的随机样本（k个项目），只需对这些项目进行一次遍历。...算法思路大致如下：如果接收的数据量小于m，则依次放入蓄水池。...当接收到第i个数据时，i >= m，在[0, i]范围内取以随机数d，若d的落在[0, m-1]范围内，则用接收到的第i个数据替换蓄水池中的第d个数据。

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R语言：PPS抽样

今天有朋友咨询我怎么写PPS抽样的代码，试着找了下，找到一个实现PPS抽样的R包。百度百科: PPS 抽样是指按概率比例抽样，属于概率抽样中的一种。...是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。...就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。...: Employees, ID, Income, Level, SPAM, Taxes, Ubication, Zone > res<-S.PPS(400,Income)#基于Income抽样...0.0007921045 > sam <- res[,1] > head(sam) [1] 894 1717 49 2336 194 1700 > data <- Lucy[sam,]#得到的抽样样本

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