随机性：随机抽样是抽取样本的最基本原则。确保抽样是随机的，能够减小样本偏差和样本误差，从而更好地代表总体。
代表性：样本应该能够代表总体的特征和分布。如果样本的特征和总体不一致，那么样本就不够代表性，从而可能导致分析和建模的结果不准确。
样本容量：样本容量的大小对分析和建模的准确性有着重要影响。如果样本容量过小，那么分析和建模的结果可能不够准确。如果样本容量过大，那么分析和建模的计算成本可能会很高，而且可能并不会改善分析和建模的准确性。
抽样方法：有很多不同的抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样等等。选择抽样方法需要根据实际情况进行决策，比如总体的大小、结构、特征等等。
抽样频率：样本的抽样频率也需要根据实际情况进行决策。有些情况下，需要每次都抽取一个新的样本，比如在线学习和实时推理。有些情况下，可以定期抽取新样本，比如每天、每周、每月等等。
1．随机原则。所谓随机原则，就是在我们所研究的总体中，每一个个案都有被选中、抽取的机会。也就是说，我们在总体中抽样时，哪一个个案能被抽取，哪一个个案不能被抽取，不是人为主观决定的，而完全是偶然碰机会的。
2．推断总体。抽样调查是抽取部分个案（单位）进行调查，但它的主要目的不是为了了解这部分单位本身。它的任务是从某一事物的总体中，抽取部分样本进行调查观察，取得所需要的指标，据以从数量上推断全体。
3．抽样调查使我们有可能用更少的人力、物力、时间、费用达到对总体的认识，而且可以起到对普查资料进行修正补充，提高大范围调查的准确程度的作用，因而在理论上和方法上都具有重要的意义。
4．可以用一定的概率来保证将误差控制在规定的范围之内。
样本标注员是IT互联网公司中的一个职位，他们的主要任务是从互联网上抓取、收集数据，包括文本、图片、语音等，并对这些数据进行整理与标注。
这个职位的工作可以比喻为互联网上的“专职编辑”，因为他们需要借助标注工具，对人工智能学习数据进行加工。
样本标注员需要分工协作，对各种事物进行详细的标注，如道路、房屋、河流、地面等信息，以确保人工智能能够获得详实的学习样本。