数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
如果是关联规则挖掘、贝叶斯网络或者其他以“条件概率为基础”的机器学习算法，是有理论可以指导采样的。其他算法，也可以用渐进采样。 ------------------------------- 第一部分：“条件概率”类算法（关键词：二项分布，中心极限定理）  此类算法的精度来自于对概率的估计，概率估计得准，则算法准，否则结果就会很烂。那么多少样本合适？对概率的估计精度取决于任意一个事件“在样本中出现的频率”是否和其“出现概率”相近。所以，下面这句话是第一个重点： 重点1：“任意事件的出现概率与其在样本中的频率的差”越小越好！ 而样本中，一个事件的出现次数服从二项分布（二项分布的定义）。同时，二项分布在样本规模不是很小很小很小时可视作服从正态分布（基于中心极限定理的二项分布正态近似）。这个分布的期望为np，方差为np(1-p)，n为样本规模，p为事件出现的概率。所以，样本中，一个事件出现的频率也可视作服从二项分布。期望为p，方差为p(1-p)/n。再推一步，得到了第二个重点： 重点2：概率和频率的差也服从正态分布，这个分布的期望为0，方差的最大值为0.25/n。n即样本规模 紧接着第三个重点： 重点3：多少样本合适，可以转化为：多少样本可使“频率与概率的差”以99.9%（也可以是其他数，一个你觉得合适的极大概率）的概率控制在[-e, e]之内。 最后，你可以通过调节样本规模n，控制这个正态分布的最大方差，进而使“重点3”成立。 ---------------------------- 第二部分：其他算法（关键词：Progressive Sampling） 第一步：先随便设置一个样本大小n0，计算n0下的学习结果c0。第二步：增加样本规模至n1，计算c1，计算c1与c0的量化差e1第三步：计算e2第k步：计算e(k-1)，e(k-1)是否小于事先设置的阈值？是则退出输出样本规模和结果，否则重复第k步。 一般来说“1-e(k-1)”的曲线变化长成如下这个样子  -------------------- 我在下面这个问题答过类似的内容，欢迎一起交流学习 