从少量样本中挖掘重要信息

　　数据挖掘是一种从信息化社会的庞大数据中，挖掘宝藏的方法和程序，那么怎样从少量样本中挖掘重要信息呢？在面对许多数据时，怎样使用最佳的方法进行分析至关重要；若没有合适的数据，则必须从收集数据着手。此时，你会因为收集庞大的数据非常困难而放弃数据挖掘吗?

　　首先，请大家检验一项问卷调查的结果．有本书叫《日本的开关》  (庆应义塾大学佐藤稚彦研究室著，每日新闻社，2004)，其中记载了用手机收集的问卷调查的统计结果。此项调查利用手机询问被调查者喜欢两者中的哪一个(选择)，然后公布调查出来的比例。特点在于，利用手机快速传递信息的功能，在极短的时间内免费从2-3万的庞大人群中获得回答。

　　具体的调查内容如下所示，请读者也试着回答一下。

　　问题1：“日本”的读音，你喜欢“NIHON”还是“NIPPON”?

　　有22936名回答者；其中，喜欢“NIHON”的占61%，喜欢“NIPPON”的占39%。使用回答者多达2-3万人的“日本的开关”的调查问卷，询问43名数据挖掘同仁的意见。那么，结果与“日本的开关”有没有差异呢(如下图1和图2)? 关于“日本”读音的问题，回答结果是，“NIlHON”=70％，“NIPPON”=30％(图2No.2)。回答者比例是43/02936，不足“日本的开关”的总体回答者的0.2％。但是，从回答结果看，两者都是“NIHON”的比例居高，具有相同倾向。两者的相对误差都是15％。

　　对10项不同类别的内容进行问卷调查，请回答者从a、b中选择其中一个。然后，比较样本数很多(2万件以上)与样本数很少时(43件)的结果有何不同。

　　结果如图2所示。只有43名样本数的调查与“日本的开关”调查的选择a、b的倾向是一致的。而且相对误差比例都在20％以下。针对所有问题的回答情况，两者没有较大差异。也就是说，样本数多时和样本数少时的回答结果的倾向大致相同。当然，收集数据时要特别注意不能出別偏差。如果使用随机抽样，可以判断即使是少量样本数，与超过它500倍的庞大样本数的结果具有相同倾向。因此，在没有大量数据的情况下，可以把少量数据看做缩略图，以此捕捉样本倾向，进行预测。 

　　【图1 】 

　　【图2】

　　大家是不是认为数据挖掘一定需要收集大量数据呢?请先从用Excel分析身边的数据开始吧，前提是清楚数据分析是做什么的!用少量样本数分析，也可以把握倾向和类型。学会收集分析身边的数据并加以灵活运用非常重要。从笔者以往的经验来看，即使只存在少量数据，也叮从中得到十分有用的信息。