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。