Какие датасеты бывают?

Узнайте, какие типы и структуры наборов данных существуют и как их использовать в машинном обучении и анализе данных. Источники и полезные ссылки.

Набор данных или датасет — это коллекция данных, которая касается определенной темы или отрасли. Наборы данных включают различные типы информации: текст, изображения, видео и аудио, и могут храниться в различных форматах, таких, как CSV, JSON или SQL. Таким образом, набор данных обычно включает структурированные данные для определенной цели и относится к одной теме.

Типы наборов данных

Наборы данных можно классифицировать несколькими способами. Вот некоторые из наиболее важных типов наборов данных:

На основании типа данных:

• Текстовые наборы данных: содержат текстовую информацию, такую как статьи, книги, блоги и др.
• Изображения: включают изображения различных форматов, такие как JPEG, PNG, GIF и другие.
• Видео: содержат видеофайлы, которые могут быть в форматах MP4, AVI, MOV и других.
• Аудио: включают звуковые файлы, такие как MP3, WAV, FLAC и др.

На основании структуры данных:

• Числовые наборы данных: включают только числовые значения и могут быть использованы для статистического анализа и моделирования.
• Двумерные наборы данных: включают две переменные данных и могут быть представлены в виде таблиц или матриц.
• Многомерные наборы данных: включают три или более переменных данных и могут быть представлены в виде тензоров.
• Категориальные наборы данных: состоят из категориальных переменных, которые могут принимать только ограниченный набор значений.
• Наборы корреляционных данных: содержат переменные данных, которые связаны друг с другом.

По статистике:

• Описательные наборы данных: предоставляют описательные статистические данные о переменных, такие как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и другие.
• Временные ряды: содержат данные, упорядоченные по времени, и могут быть использованы для прогнозирования будущих значений.
• Пространственные наборы данных: включают географические данные и могут быть использованы для анализа пространственных паттернов и взаимосвязей.

Преимущества использования набора данных

Использование наборов данных имеет несколько важных преимуществ:

Улучшение процесса принятия решений:

Информация, содержащаяся в наборах данных, может использоваться для поддержки стратегических решений. Наборы данных позволяют выявлять рыночные тенденции, анализировать поведение клиентов, определять закономерности и взаимосвязи в данных и измерять производительность. Затем вы можете использовать наборы данных для принятия обоснованных решений, основанных на данных и фактах.

Обучение моделей машинного обучения:

Наборы данных являются неотъемлемой частью процесса обучения моделей машинного обучения. Модели машинного обучения требуют больших объемов данных для обучения и тестирования. Наборы данных предоставляют эту необходимую информацию, которая помогает моделям научиться и делать предсказания или принимать решения на основе данных.

Исследование и анализ данных:

Наборы данных позволяют проводить исследования и анализ данных в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг и другие. Используя наборы данных, вы можете изучать тенденции, открывать новые закономерности, находить скрытые связи и делать выводы на основе данных.

Как создать набор данных

Существуют два основных способа создания наборов данных:

1. Создание собственного анализатора данных:

Вы можете создать собственный анализатор данных для извлечения данных из различных источников. Это может включать веб-скрапинг, парсинг файлов, обработку баз данных и другие методы для сбора необходимых данных. Продвинутые инструменты, такие как Bright Data, облегчают этот процесс, предоставляя возможности парсинга и анонимного извлечения данных из Интернета.

2. Покупка готовых наборов данных:

Если у вас нет возможности или желания создавать собственные наборы данных, вы можете приобрести готовые наборы данных. Существуют различные платформы и репозитории, где вы можете найти и приобрести нужные вам наборы данных. Bright Data, например, предлагает широкий спектр наборов данных, доступных для загрузки.

Заключение

Наборы данных являются важной составляющей в машинном обучении, анализе данных и принятии решений. Они предоставляют информацию, необходимую для обучения моделей, выявления тенденций и прогнозирования будущих событий. Различные типы наборов данных могут быть использованы в различных областях и ситуациях, их создание может быть осуществлено с помощью собственного анализатора данных или путем приобретения готовых наборов данных.

Необходимость в качественных наборах данных будет расти по мере развития технологий и возрастания потребностей бизнеса. Поэтому важно уметь работать с различными типами наборов данных и быть в курсе последних тенденций в этой области.

Источники и полезные ссылки:

• Ссылка 1: [название ссылки 1]
• Ссылка 2: [название ссылки 2]
• Ссылка 3: [название ссылки 3]

Это был путеводитель по различным типам наборов данных для машинного обучения. Надеюсь, этот материал был полезен для вас. Успехов в работе с наборами данных!

Если у вас есть дополнения или вопросы, пишите в комментариях.

Что нам скажет Википедия?

Набор данных (data set или dataset) — коллекция данных. В случае с табличными данными, набор данных соответствует одной или нескольким таблицам баз данных, где каждый столбец таблицы соответствует отдельной переменной, и каждая строка соответствует записи в наборе данных. Наборы данных хранят значения для каждой переменной, например, высота и вес объекта для каждого члена набора данных. Наборы данных могут также состоять из коллекции документов или файлов.

В концепции открытых данных, набор данных — это единица измерения информации размещенных в публичном репозитории открытых данных. Европейский портал данных (data.europa.eu) агрегирует более миллиона наборов данных. Некоторые другие концепции (источники данных реального времени, нереляционные наборы данных и т.д.) увеличивают сложность достижения соглашения об определении термина набора данных.

Несколько характеристик определяют структуру и свойства набора данных. Они включают количество и типы атрибутов или переменных, и различные статистические измерения, применяемые к ним, такие как стандартное отклонение и эксцесс.

Значения могут быть числами, такими как вещественные числа или целые числа, например представляющими рост человека в сантиметрах, но могут также быть и номинальными данными (т.е. не содержащими числовых значений), например, отображающими этническую принадлежность человека. В более общем смысле, значения могут быть одним из видов, описываемых шкалой. Для каждой переменной все значения обычно одного и того же типа. Несмотря на это могут также существовать недостающие значения, которые должны быть обозначены некоторым способом.

В статистике наборы данных обычно поступают из фактических наблюдений, полученных путем выборки из генеральной совокупности, и каждая строка соответствует наблюдениям за одним элементом этой совокупности. Наборы данных могут также быть сгенерированы алгоритмами для целей тестирования определенного вида программного обеспечения. Некоторое современное программное обеспечение для статистического анализа, такое, например, как SPSS до сих пор представляет свои данные в классической манере набора данных. Если представлены недостающие или подозрительные данные, то может быть использован метод вменения для дополнения набора данных.

Несколько классических наборов данных широко используются в статистической литературе: