Power Query中的数据采样和抽样技术

# 1. 介绍

## 1.1 什么是Power Query

Power Query 是一种用于数据提取、转换和加载 (ETL) 的工具，它可以帮助用户从各种数据源中获取数据，并对数据进行清洗、转换和整合，然后将处理后的数据加载到目标位置，如数据仓库、Excel 表格或数据模型中。Power Query 可以连接的数据源包括数据库、文本文件、Web 数据源、API 接口等，是业界领先的数据处理工具之一。

## 1.2 数据采样和抽样的重要性

数据采样和抽样是数据分析中常用的技术，它们可以帮助分析师快速了解大规模数据的特征和变化规律，降低数据处理的复杂度，加速数据分析过程，同时还可以减少存储和计算成本。

采样是从原始数据集中选取一部分数据的过程，以代表整体数据集，通常在数据量很大或者对数据进行快速预览和分析时使用；而抽样是指按照一定规则从数据集中抽取部分数据用于分析，常用于统计推断和模型训练中。

在接下来的章节中，我们将深入介绍不同类型的数据采样和抽样技术，以及如何在Power Query 中实现这些技术。

# 2. 数据采样技术

数据采样是指从大数据集中选择一部分样本进行分析和处理的过程。采样的目的是通过对样本的研究，推断出整个数据集的特征和规律，从而节省计算资源，提高数据处理效率。Power Query是一款强大的数据处理工具，提供了多种数据采样技术，包括均匀采样和分层采样。

### 2.1 均匀采样

均匀采样是指从数据集中随机选择一定比例的样本，使得样本的特征和整体数据集的特征相似。均匀采样常用于对数据集进行初步分析，并可以作为后续分析的基础。

#### 2.1.1 抽样方法介绍

常见的均匀采样方法包括随机抽样和系统抽样。随机抽样是在数据集中随机选择样本，保证每个样本有相同的概率被选中。系统抽样是按照一定规则从数据集中选取样本，例如每隔k个元素选取一个样本。

#### 2.1.2 如何在Power Query中实现均匀采样

在Power Query中，可以使用`Table.Sample`函数实现均匀采样。下面是一个示例代码：

let
    // 导入数据集
    Source = Csv.Document(File.Contents("路径/文件名.csv"),[Delimiter=",", Columns=4, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
    // 将数据集转换为表格
    Table = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing()),
    // 对表格进行均匀采样（选择10%的样本）
    Sample = Table.Sample(Table, 0.1)
in
    Sample

以上代码中，我们首先导入数据集，然后将数据集转换为表格。接下来使用`Table.Sample`函数对表格进行均匀采样，通过设置采样比例（例如0.1表示选择10%的样本）来控制采样数量。

### 2.2 分层采样

分层采样是指将数据集按照某种特征分成多个层次，然后从每个层次中选择样本。分层采样能够更好地保留数据集的特征，并且可以有效处理不同层次间的差异。

#### 2.2.1 分层抽样原理

分层抽样的原理是将数据集按照某种特征进行分组，然后在每个组中选择一定比例的样本。例如，可以按照地区将数据集分成多个层次，然后在每个地区中选取一定比例的样本。

#### 2.2.2 Power Query中如何应用分层采样技术

在Power Query中，可以使用`Table.Group`函数实现分层采样。下面是一个示例代码：

let
    // 导入数据集
    Source = Csv.Document(File.Contents("路径/文件名.csv"),[Delimiter=",", Columns=4, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
    // 将数据集转换为表格
    Table = Table.FromList(Source, Splitter.SplitByNothing()),
    // 按照地区分组
    Grouped = Table.Group(Table, {"地区"}),
    // 对每个组进行采样（选择每个组的10%样本）
    Sampled = Table.TransformColumns(Grouped, {"Data", each Table.Sample(_, 0.1), type table})
in
    Sampled

以上代码中，我们首先导入数据集，然后将数据集转换为表格。接下来使用`Table.Group`函数按照地区进行分组，然后使用`Table.Sample`函数在每个组中进行