Dataselectie

Dataselectie is het proces waarbij uit een grotere verzameling data een subset wordt gekozen die voldoet aan vooraf vastgestelde criteria en geschikt is voor een bepaald doel, zoals analyse, rapportage of modellering. Het doel is relevante en kwalitatief passende data te gebruiken en tegelijk praktische beperkingen zoals tijd en rekenkracht te respecteren.

Bij dataselectie worden criteria gedefinieerd zoals relevantie voor de onderzoeksvraag, volledigheid, nauwkeurigheid, representativiteit en privacy. Een zorgvuldige selectie helpt bias te beperken, de interpretatie te vergemakkelijken en de reproduceerbaarheid van het werk te vergroten.

Er bestaan verschillende methoden om data te selecteren. Steekproeftechnieken zoals willekeurige steekproef, gestratifieerde steekproef, clustersteekproef en systematische steekproef worden gebruikt om representatieve subsets te verkrijgen. Daarnaast worden regels-gebaseerde filters toegepast (bijv. op datum of regio) en worden ontbrekende waarden, duplicaten en ongeldige records opgespoord en aangepakt.

Het proces vereist duidelijke documentatie van de selectiecriteria, bronnen en transformaties, zodat de dataset reproduceerbaar is en verantwoording kan worden afgelegd bij audits of peer review. Ook is het belangrijk dat de selectie aangepast kan worden als de data of doelstellingen veranderen.

Uitdagingen en risico’s zijn onder meer bias door onrepresentatieve data, over- of onderselectie, privacy- en governancevraagstukken en data drift. Goede dataselectie vereist daarom toezicht op kwaliteit, herkomst en compatibiliteit met wet- en regelgeving.

Toepassingen van dataselectie komen voor in wetenschappelijk onderzoek, bedrijfsanalyse, verslaglegging en het trainen van machine learning-modellen, waar de kwaliteit en relevantie van de gebruikte data direct bepalend zijn voor de uitkomsten.

Zie ook data governance, data cleaning, steekproeftechnieken, privacybescherming.

---