Votre culture data se développe, tant mieux ! Mais si les volumes de données à votre disposition explosent, vous risquez d’éprouver des difficultés à les manipuler dans leur ensemble. Dès lors, il faudra travailler sur la base d’un échantillonnage aussi représentatif que possible. C’est là que le Data Sampling entre en jeu.
À mesure que l’éventail de vos données s’élargit et que vos actifs data se massifient, vous risquez un jour de vous confronter à un volume de données tel que votre requête ne pourra pas aboutir. En cause, une mémoire et une puissance de calcul insuffisantes. Un paradoxe lorsque tous les efforts consentis jusqu’à ce jour consistaient à garantir l’excellence de la collecte de données volumiques.
Mais ne vous découragez pas ! À cet instant, vous aurez besoin de recourir au Data sampling, également appelé échantillonnage de données. Le Data Sampling est une technique d’analyse statistique utilisée pour sélectionner, manipuler et analyser un sous-ensemble représentatif de points de données. Cette technique permet d’identifier des modèles et des tendances dans l’ensemble de données plus large.
Data Sampling : mode d’emploi
Le Data Sampling permet aux Data Scientists, aux modélisateurs prédictifs et à d’autres Data Analysts de travailler avec une petite quantité gérable de données sur une population statistique.
L’objectif : construire et exécuter des modèles analytiques plus rapidement, tout en produisant des résultats précis. Le principe : recentrer les analyses sur un échantillon plus restreint pour être plus agile, rapide et efficace dans le traitement des requêtes.
Toute la subtilité du Data Sampling réside dans la représentativité de l’échantillon. En effet, il est capital d’appliquer la méthode la plus adaptée pour réduire le volume de données à prendre en considération dans l’analyse, sans dégrader la pertinence des résultats obtenus.
L’échantillonnage est une méthode qui vous permettra d’obtenir des informations sur la base des statistiques d’un sous-ensemble de la population, sans avoir à enquêter sur chaque individu. Parce qu’il vous permet de travailler sur des échantillons, le Data Sampling vous fait gagner un temps précieux car il n’analyse pas l’intégralité du volume de données disponibles. Ce gain de temps se traduit par une économie de coûts et donc un ROI plus rapide.
Enfin, grâce au Data Sampling, vous rendez votre projet data plus agile, et pouvez alors envisager un recours plus fréquent à l’analyse de vos données.
Les différentes méthodes d’échantillonnage des données
La première étape du processus d’échantillonnage consiste à définir clairement la population cible. Il existe deux grandes familles d’échantillonnage : les méthodes probabilistes, et les méthodes non probabilistes.
L’échantillonnage probabiliste repose sur un principe : chaque élément de la population de données possède une chance égale d’être sélectionné. De cette réalité découle une forte représentativité de la population. De l’autre, les data scientists peuvent s’orienter vers l’échantillonnage non probabiliste. Dans ce cas de figure, certaines personnes auront davantage de chance d’être prises en compte dans l’échantillon que d’autres. Au sein de ces deux grandes familles, on trouve différents types d’échantillonnage.
Parmi les techniques les plus fréquentes dans la méthode probabiliste, on retiendra par exemple l’échantillonnage aléatoire simple. Dans ce cas de figure, chaque individu est choisi au hasard, et chaque membre de la population ou du groupe a une chance égale d’être sélectionné. Avec l’échantillonnage systématique en revanche, le premier individu est sélectionné au hasard, tandis que les autres sont sélectionnés à l’aide d’un intervalle d’échantillonnage fixe. Par conséquent, un échantillon est créé en définissant un intervalle qui dérive les données de la population plus large.
L’échantillonnage stratifié quant à lui, consiste à diviser les éléments de la population de données en différents sous-groupes (que l’on appelle des strates), liés par des similitudes ou des facteurs communs. Cette méthode présente un atout majeur : sa très grande précision par rapport à l’objet d’étude.
Enfin, dernier type d’échantillonnage probabiliste très usité : l’échantillonnage en grappes qui divise un grand ensemble de données, en groupes ou sections, en fonction d’un facteur déterminant, comme un indicateur géographique par exemple.
Dans tous les cas de figure, que vous vous orientiez vers les méthodes probabilistes ou non probabilistes, gardez à l’esprit que pour délivrer son plein potentiel, le Data sampling doit s’appuyer sur des échantillons d’envergure suffisante ! Plus la taille de l’échantillon est grande, plus votre inférence sur la population serait précise. Alors, prêt à vous lancer ?
