從少量樣本中挖掘重要信息 挖掘機樣本,聽說excel的教程在抖音很火，很多白領小朋友都在爭相學習，下面就跟小編一起學習一下挖掘機樣本的新技能吧，從少量樣本中挖掘重要信息 挖掘機樣本就可以完成這一項工作，你是不是很心動，快跟小編一起來學習一下。

數據挖掘是一種從信息化社會的龐大數據中，挖掘寶藏的方法和程序，那么怎樣從少量樣本中挖掘重要信息呢？在面對許多數據時，怎樣使用最佳的方法進行分析至關重要；若沒有合適的數據，則必須從收集數據著手。此時，你會因為收集龐大的數據非常困難而放棄數據挖掘嗎?

首先，請大家檢驗一項問卷調查的結果．有本書叫《日本的開關》 (慶應義塾大學佐藤稚彥研究室著，每日新聞社，2004)，其中記載了用手機收集的問卷調查的統計結果。此項調查利用手機詢問被調查者喜歡兩者中的哪一個(選擇)，然后公布調查出來的比例。特點在于，利用手機快速傳遞信息的功能，在極短的時間內免費從2-3萬的龐大人群中獲得回答。

具體的調查內容如下所示，請讀者也試著回答一下。

問題1：日本的讀音，你喜歡NIHON還是NIPPON?

有22936名回答者；其中，喜歡NIHON的占61%，喜歡NIPPON的占39%。使用回答者多達2-3萬人的日本的開關的調查問卷，詢問43名數據挖掘同仁的意見。那么，結果與日本的開關有沒有差異呢(如下圖1和圖2)? 關于日本讀音的問題，回答結果是，NIlHON=70％，NIPPON=30％(圖2No.2)。回答者比例是43/02936，不足日本的開關的總體回答者的0.2％。但是，從回答結果看，兩者都是NIHON的比例居高，具有相同傾向。兩者的相對誤差都是15％。

對10項不同類別的內容進行問卷調查，請回答者從a、b中選擇其中一個。然后，比較樣本數很多(2萬件以上)與樣本數很少時(43件)的結果有何不同。

結果如圖2所示。只有43名樣本數的調查與日本的開關調查的選擇a、b的傾向是一致的。而且相對誤差比例都在20％以下。針對所有問題的回答情況，兩者沒有較大差異。也就是說，樣本數多時和樣本數少時的回答結果的傾向大致相同。當然，收集數據時要特別注意不能出別偏差。如果使用隨機抽樣，可以判斷即使是少量樣本數，與超過它500倍的龐大樣本數的結果具有相同傾向。因此，在沒有大量數據的情況下，可以把少量數據看做縮略圖，以此捕捉樣本傾向，進行預測。

【圖1 】

【圖2】

大家是不是認為數據挖掘一定需要收集大量數據呢?請先從用Excel分析身邊的數據開始吧，前提是清楚數據分析是做什么的!用少量樣本數分析，也可以把握傾向和類型。學會收集分析身邊的數據并加以靈活運用非常重要。從筆者以往的經驗來看，即使只存在少量數據，也叮從中得到十分有用的信息。

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