在數據挖掘的數據預處理過程中，寬表數據往往是幾十萬，上百萬級記錄的。要對所有數據進行訓練，時間上很難滿足要求，因此對數據進行抽樣就很必要了，不同的數據抽樣方法對訓練結果模型的精度有很大影響。可以考慮用一些數據瀏覽工具，統計工具對數據分布做一定的探索，在對數據做充分的了解后，再考慮采用合適的數據抽樣方法，抽取樣本數據進行建模實驗。對一般的模型，比如客戶細分，主要是數據的聚類，我在做抽樣時用了隨機抽樣，也可以考慮整群抽樣；而做離網預警模型或者金融欺詐預測模型時，數據分布是嚴重有偏的，而且這種有偏數據對這類模型來說恰恰是至關重要的。一般采用分層抽樣和過度抽樣結合有不錯的效果，分層抽樣和過度抽樣的區別自己也不是很了解，現在只能是做個概述了。

幾種常用的抽樣方法：

1.簡單隨機抽樣（simple random sampling）

將所有調查總體編號，再用抽簽法或隨機數字表隨機抽取部分觀察數據組成樣本。

優點：操作簡單，均數、率及相應的標準誤計算簡單。

缺點：總體較大時，難以一一編號。

2.系統抽樣（systematic sampling）

又稱機械抽樣、等距抽樣，即先將總體的觀察單位按某一順序號分成n個部分，再從第一部分隨機抽取第k號觀察單位，依次用相等間距從每一部分各抽取一個觀察單位組成樣本。

優點：易于理解、簡便易行。

缺點：總體有周期或增減趨勢時，易產生偏性。

3.整群抽樣(cluster sampling)

先將總體依照一種或幾種特征分為幾個子總體（類．群），每一個子總體稱為一層，然后從每一層中隨機抽取一個子樣本，將它們合在一起，即為總體的樣本，稱為分層樣本

優點：便于組織、節省經費。

缺點：抽樣誤差大于單純隨機抽樣。

4.分層抽樣（stratified sampling）

將總體樣本按其屬性特征分成若干類型或層，然后在類型或層中隨機抽取樣本單位，合起來組成樣本。有按比例分配和最優分配（過度抽樣是否就是最優分配方法？）兩種方案。

特點：由于通過劃類分層，增大了各類型中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。該方法適用于總體情況復雜，各類別之間差異較大（比如金融客戶風險/非風險樣本的差異），類別較多的情況。

優點：樣本代表性好，抽樣誤差減少。