Qu'est-ce que l'échantillonnage de données ?

Pourquoi l'échantillonnage des données est-il important ?

L'échantillonnage de données est une approche statistique largement utilisée qui peut être appliquée à divers cas d'utilisation, tels que l'analyse des tendances du marché, du trafic web ou des sondages politiques. Par exemple, les chercheurs qui utilisent l'échantillonnage de données n'ont pas besoin de s'entretenir avec chaque individu aux États-Unis pour découvrir le mode de transport le plus courant pour se rendre au travail. Ils peuvent plutôt choisir un sous-ensemble représentatif de données, par exemple 1 000 ou 10 000 participants, en espérant que ce nombre sera suffisant pour produire des résultats précis.

L'échantillonnage des données permet aux scientifiques et aux chercheurs spécialisés dans les données (data scientists) d'extrapoler des connaissances sur l'ensemble d'une population à partir d'un sous-ensemble plus restreint de données. En utilisant un échantillon représentatif, ils peuvent faire des prédictions sur l'ensemble de la population avec un certain niveau de confiance, sans avoir à collecter et analyser les données de chaque membre de la population.

Une fois l'échantillon de données identifié et collecté, les data scientists peuvent l'utiliser pour effectuer les analyses prévues. Ils peuvent par exemple utiliser l'échantillon pour effectuer des analyses prédictives pour une entreprise de vente au détail. À partir de ces données, ils peuvent identifier des modèles dans le comportement des clients, réaliser des modélisations prédictives afin de créer des stratégies de vente plus efficaces ou découvrir d'autres informations et modèles utiles.

Types de méthodes d'échantillonnage des données

Il existe de nombreuses méthodes différentes pour prélever des échantillons à partir de données. Le choix optimal dépend de l'ensemble de données et de la situation. Les méthodes d'échantillonnage sont généralement regroupées en deux grandes catégories : l'échantillonnage probabiliste et l'échantillonnage non probabiliste.

Échantillonnage des données probabilistes

L'échantillonnage probabiliste utilise des nombres aléatoires qui correspondent à des points dans l'ensemble de données. Cette approche évite les corrélations entre les points de données choisis pour l'échantillon. Elle garantit également que chaque élément de la population a une chance égale d'être sélectionné. Les méthodes suivantes sont les plus couramment utilisées pour l'échantillonnage probabiliste :

• Échantillonnage aléatoire simple. Un logiciel est utilisé pour sélectionner aléatoirement des sujets parmi l'ensemble de la population.
• Échantillonnage stratifié. Les analystes créent des sous-ensembles au sein de la population en fonction d'un facteur commun, puis prélèvent des échantillons aléatoires dans chaque sous-groupe.
• Échantillonnage par grappes. Les analystes divisent la population en sous-ensembles (grappes) en fonction d'un facteur défini. Ils analysent ensuite un échantillon aléatoire de grappes.
• Échantillonnage à plusieurs degrés. Cette approche est une forme plus complexe d'échantillonnage en grappes. Elle consiste à diviser la population globale en plusieurs grappes, puis à subdiviser ces grappes en grappes de deuxième niveau, en fonction d'un facteur secondaire. Les grappes secondaires sont ensuite échantillonnées et analysées. Ce processus peut se poursuivre à mesure que plusieurs sous-ensembles sont identifiés, regroupés et analysés.
• Échantillonnage systématique. Un échantillon est créé en définissant un intervalle auquel extraire des données d'une population plus large. Par exemple, un analyste peut sélectionner toutes les 10 lignes d'une feuille de calcul contenant 2 000 éléments afin de créer un échantillon de 200 lignes à analyser.

Échantillonnage de données non probabilistes

Dans l'échantillonnage non probabiliste, la sélection de l'échantillon de données repose sur le meilleur jugement de l'analyste dans la situation donnée. La sélection des données étant subjective, l'échantillon peut ne pas être aussi représentatif de la population que dans le cas d'un échantillonnage probabiliste, mais il peut s'avérer plus pratique que ce dernier. Les méthodes suivantes sont couramment utilisées pour l'échantillonnage non probabiliste :

• Échantillonnage de commodité. Les données sont recueillies auprès d'un groupe facilement accessible et disponible.
• Échantillonnage consécutif. Les données sont collectées auprès de chaque sujet qui répond aux critères jusqu'à ce que la taille prédéterminée de l'échantillon soit atteinte.
• Échantillonnage intentionnel ou subjectif. Le chercheur sélectionne les données de l'échantillon en fonction de critères prédéfinis.
• Échantillonnage par quotas. Le chercheur veille à ce que tous les sous-groupes de l'ensemble de données ou de la population soient représentés de manière égale dans l'échantillon.

Une fois généré, un échantillon peut être utilisé pour des analyses prédictives. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l'échantillonnage de données pour découvrir des tendances dans le comportement des clients et la modélisation prédictive pour créer des stratégies de vente plus efficaces.

Avantages de l'échantillonnage des données

L'échantillonnage des données est une stratégie efficace pour analyser les données lorsque l'on travaille avec de grandes populations de données. Grâce à l'utilisation d'échantillons représentatifs, les analystes peuvent bénéficier d'un certain nombre d'avantages importants :

• Gain de temps. L'échantillonnage peut être utile avec des ensembles de données trop volumineux pour être analysés efficacement dans leur intégralité, tels que ceux utilisés dans l'analyse des mégadonnées ou générés par des enquêtes exhaustives à grande échelle. Il est plus efficace et moins chronophage d'identifier et d'analyser un échantillon représentatif que de travailler avec l'ensemble de la population.
• Réduction des coûts. L'échantillonnage des données est souvent plus rentable que la collecte et le traitement des données de l'ensemble de la population, car il nécessite moins de temps et moins de ressources.
• Précision. Des techniques d'échantillonnage correctes permettent d'obtenir des résultats fiables. Les chercheurs peuvent interpréter avec précision les informations relatives à l'ensemble de la population en sélectionnant un échantillon représentatif.
• Flexibilité. L'échantillonnage de données offre aux chercheurs la flexibilité nécessaire pour choisir parmi une variété de méthodes d'échantillonnage et de tailles d'échantillons afin de répondre au mieux à leurs questions de recherche, tout en travaillant dans les limites de leurs ressources.
• Élimination des biais. L'échantillonnage peut aider à éliminer les biais dans l'analyse des données. Par exemple, un échantillon bien conçu peut limiter l'influence des valeurs aberrantes, des erreurs et d'autres types de biais susceptibles de fausser les résultats de l'analyse.

La taille de l'échantillon est un facteur important à prendre en compte dans l'échantillonnage des données. Dans certains cas, un petit échantillon suffit pour révéler les informations les plus importantes sur l'ensemble de la population. Cependant, dans de nombreux cas, un échantillon plus important augmente la probabilité de représenter fidèlement la population, même si la taille accrue rend plus difficile la manipulation et le traitement des données.

Les défis liés à l'échantillonnage des données

Pour que l'échantillonnage soit efficace, le sous-ensemble de données sélectionné doit être représentatif de la population globale. Cependant, les analystes sont confrontés à plusieurs défis importants lorsqu'ils tentent de s'assurer que l'échantillon est bien représentatif :

• Risque de biais. L'un des principaux défis liés à l'échantillonnage des données est la possibilité d'introduire un biais dans l'échantillon. Si des biais sont introduits lors de la collecte de l'échantillon, les résultats pourraient être incorrects ou trompeurs.
• Détermination de la taille de l'échantillon. Dans le cadre de l'échantillonnage des données, il peut parfois être difficile de déterminer la taille appropriée de l'échantillon. Si la taille de l'échantillon est trop petite, les données sont plus faciles à traiter, mais les résultats risquent de ne pas être précis, car l'échantillon n'est pas pleinement représentatif de la population.
• Erreur d'échantillonnage. Un échantillon de données peut être sujet à une erreur d'échantillonnage, qui correspond à un écart entre l'échantillon et la population. Une erreur peut être le résultat du hasard, d'un biais ou d'autres facteurs. De telles erreurs peuvent affecter la précision de l'analyse des données.
• Méthode d'échantillonnage. Le choix d'une méthode d'échantillonnage dépend souvent de la question de recherche et de la population étudiée. Cependant, il peut être difficile de sélectionner la technique d'échantillonnage appropriée, car différentes techniques conviennent mieux à différentes questions de recherche et populations.

Processus d'échantillonnage des données

Le processus d'échantillonnage des données comprend généralement les étapes suivantes :

1. Définir la population. La population est l'ensemble complet des données à partir duquel l'échantillon est tiré. Pour garantir que l'échantillon soit correctement représentatif, la population cible doit être définie avec précision, en incluant toutes les caractéristiques et tous les critères essentiels.
2. Choisir une technique d'échantillonnage. Les analystes doivent choisir la méthode d'échantillonnage la mieux adaptée à la question de recherche et aux caractéristiques de la population. Il existe plusieurs méthodes pour prélever des échantillons à partir de données, telles que l'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage en grappes, l'échantillonnage stratifié et l'échantillonnage systématique.
3. Déterminer la taille de l'échantillon. Les analystes doivent déterminer la taille optimale de l'échantillon nécessaire pour obtenir des résultats précis et fiables. Cette décision peut être influencée par des facteurs tels que l'argent, les contraintes de temps ou la nécessité d'une plus grande précision. La taille de l'échantillon doit être suffisamment grande pour être représentative de la population, mais pas trop grande pour ne pas devenir impraticable.
4. Collecter les données. Les données sont collectées pour l'échantillon à l'aide de la méthode d'échantillonnage choisie, telle que des entretiens, des enquêtes ou des observations. Cela peut impliquer une sélection aléatoire ou d'autres critères définis, en fonction de la question de recherche. Par exemple, dans le cas d'un échantillonnage aléatoire, les points de données sont sélectionnés au hasard dans la population.
5. Analyser les données échantillonnées. Une fois les données échantillonnées collectées, elles sont traitées et analysées. À partir de ces résultats, les analystes peuvent tirer des conclusions sur les données, qui sont ensuite généralisées ou appliquées à l'ensemble de la population.

Erreurs courantes dans l'échantillonnage des données

Une erreur d'échantillonnage est une différence entre la valeur échantillonnée et la valeur réelle de la population. Des erreurs d'échantillonnage peuvent se produire lors de la collecte de données si l'échantillon n'est pas représentatif de la population ou s'il est biaisé d'une manière ou d'une autre.

Étant donné qu'un échantillon n'est qu'une approximation de la population à partir de laquelle il est prélevé, même les échantillons aléatoires peuvent contenir des erreurs telles que les suivantes :

• Erreur d'échantillonnage. Un biais d'échantillonnage survient lorsque l'échantillon n'est pas représentatif de la population. Cela peut se produire lorsque la méthode d'échantillonnage est incorrecte ou lorsqu'il existe une inexactitude systémique dans le processus d'échantillonnage. Des erreurs peuvent apparaître en raison d'une variance importante d'un indicateur spécifique sur une période donnée. Des erreurs peuvent également survenir en raison d'un volume généralement faible d'une mesure donnée par rapport à l'ensemble de la population. Par exemple, si un site web enregistre un nombre de transactions très faible par rapport au nombre total de visites, l'échantillonnage peut entraîner des disparités importantes.
• Erreur de sélection. Le biais de sélection survient lorsque l'échantillon est choisi d'une manière qui favorise un groupe ou un trait spécifique. Par exemple, si une étude sur la santé cible uniquement les personnes qui sont disposées à y participer, l'échantillon pourrait ne pas être représentatif de l'ensemble de la communauté.
• Erreur de non-réponse. Ce biais survient lorsque les personnes choisies pour l'échantillon ne participent pas à l'enquête ou à l'étude. Si cela se produit, certains groupes pourraient être sous-représentés, ce qui affecterait la précision des résultats.

L'analyse prédictive est utilisée par de nombreuses organisations pour prévoir les événements et améliorer la précision des choix fondés sur les données. Examinez les quatre approches de simulation couramment utilisées dans l'analyse des données.