说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.6 数据化运营要抽样还是全量数据”。 -----------------------------下面是正文内容--------------------------

抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本，抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。

3.6.1 什么时候需要抽样

抽样工作在数据获取较少或处理大量数据比较困难的时代非常流行，主要有以下几方面背景：

• 数据计算资源不足。计算机软硬件的限制是导致抽样产生的基本原因之一，尤其是在数据密集的生物、科学工程等领域，不抽

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说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.3 大数据时代，数据化运营还需要降维吗”。 -----------------------------下面是正文内容-------------------------- 数据降维就是降低数据的维度数量，数据降维是维数归约的一个重要课题。

3.3.1 什么情况下需要降维

数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。是否进行降维主要考虑以下方面：

• 维度数量。降维的基本前提是高维

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