随着数据量的增大，为了提高分析效率，我们经常需要使用“取样数据”来进行资料分析。这在台湾的新闻报道中也常见，比如某项问卷的样本来自于数百万人，或者某市长的民意调查显示数十万的数据量，这些都是取样数据的应用场景。
举例来说，如果你想分析台湾全体2300万人口的行为数据，那么处理如此庞大的数据将耗费大量成本和时间。为了提高分析效率，你可以选择取样其中的20%，约460万人口，以理解他们的行为，并将这个样本作为参考来推断整个2300万人口的行为特征。
然而，Google Analytics中的取样数据可能会对你的分析工作产生一定影响。尽管取样数据能够加速分析过程，提高效率，但取样数据的问题在于，你所得到的资料并不是绝对精准。取样数据可能会导致你看到的结果与未取样的数据具有完全不同的特征和结果。
在Google Analytics的报表中，你可以从右上角看到报表是否被取样。如果报表显示“以xx%的工作阶段来计算”，而非100%，那么该报表存在取样数据的问题。
然而，在网站分析中，取样数据并非总是积极的。特别是当你需要计算网站收益、广告成效等关键指标时，取样数据更可能会导致错误的决策。
Google Analytics在收集数据时，会先将数据整理、运算好，并预先储存到数据库里。当你使用预设报表时，Google Analytics会因为已经提前整理好数据，所以你可以在很短的时间内看到数据报表。
然而，如果你使用了次要维度或高级分割来筛选定制的数据，因为Google Analytics并没有预先整理你需要的数据，为了加速报表呈现速度，它会采用取样数据来运算你的需求。
Google Analytics可能会使用取样数据的情况如下：
在指定日期范围内，资源层级的工作阶段量超过500,000个。
你在默认的报表内使用了定制的高级分割或次要维度。
在自定义报表内的筛选器使用了定制的筛选条件。
在多渠道漏斗报表中，你所选取的日期范围中，转化次数超过一百万个。
在行为流程报表中，你所选取的日期范围中，会话次数超过十万个。
尽管取样数据不可避免地会带来一定程度的影响，但你可以通过以下方式来缓解取样数据的问题：
调整取样数据的设定：在报表右上方，选择“精准度更高”以降低取样比例，从而获得更精准的数据。
缩短观察的时间范围：缩小观察时间范围以减少数据量，获得更准确的数据。
尽量使用默认报表：使用默认报表可以减少取样数据的发生。
在使用Google Analytics时，务必注意取样数据的问题，特别是在计算KPI、ROI和各个流量渠道的效果时，取样数据可能会对你的指标计算产生影响。如果你的网站流量庞大，取样数据的机率会更高，因此一定要格外注意。
