Die Popularität des maschinellen Lernens ist derzeit auf einem Allzeithoch.
Trotzdem sind sich viele Entscheidungsträger der genauen Anforderungen für das Entwerfen, Trainieren und effektive Bereitstellen eines maschinellen Lernalgorithmus nicht bewusst.
Als Hilfsaufgaben werden die Besonderheiten der Datenerhebung, der Datensatzkonstruktion und der Annotation ignoriert.
Wie wir in den letzten zwei bis drei Jahren gesehen haben, ersetzt künstliche Intelligenz oder KI viele manuelle Arbeiter im Unternehmen dank ihrer schnellen Multitasking-, Datenintegrations- und Problemlösungsfähigkeiten.
Die Funktion von KI ist reibungslos, wenn sie mit dem entsprechenden Datensatz gefüttert wird. In der Praxis nimmt die Arbeit mit Datensätzen jedoch den größten Zeit- und Arbeitsaufwand aller KI-Projekte in Anspruch und macht manchmal bis zu 70 % der Gesamtzeit aus.
Bedeutung von Datensätzen in der KI
Daten sind eine entscheidende Komponente jedes KI-Modells und im Wesentlichen die einzige Ursache für den aktuellen Boom der Popularität des maschinellen Lernens.
Skalierbare ML-Algorithmen sind jetzt als eigenständige Lösungen machbar, die einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen können, anstatt aufgrund der Verfügbarkeit von Daten ein Nebenprodukt seiner Kernoperationen zu sein.
Daten waren schon immer der Eckpfeiler Ihres Unternehmens.
In kaufmännische Entscheidungsfindung, Elemente wie das, was der Kunde gekauft hat, wie beliebt die Produkte waren, und die Saisonabhängigkeit des Kundenflusses waren schon immer entscheidend.
Aber jetzt, da maschinelles Lernen entwickelt wurde, ist es entscheidend, diese Daten in Datenbanken zu sammeln.
Du kannst dich Trends untersuchen und verborgene Muster und treffen Sie Urteile auf der Grundlage des von Ihnen erstellten Datensatzes, wenn genügend Datenpunkte verfügbar sind.
Was ist ein Datensatz?
Ein Datensatz oder Datensatz ist eine Gruppe von Daten, die sich auf ein bestimmtes Thema, Thema oder Gebiet beziehen.
Datensätze können in einer Vielzahl von Formaten wie CSV, JSON oder SQL gespeichert werden und verschiedene Datentypen enthalten, darunter Zahlen, Text, Bilder, Clips und Audio.
Infolgedessen enthält ein Datensatz normalerweise organisierte Daten, die für dasselbe Thema relevant sind und für diesen Zweck verwendet werden.
Datensätze können für die Marktforschung verwendet werden, Wettbewerbsanalyse, Preisvergleich, Mustererkennung und -analyse sowie das Training von Modellen für maschinelles Lernen.
Dies sind nur einige Beispiele, und Datenbanken sind in einer Vielzahl von Zusammenhängen hilfreich.
In den einfachsten Worten;
- Ein Datensatz ist eine beliebige benannte Sammlung von Datensätzen.
- Datensätze können Informationen zur Verwendung durch Systemsoftware speichern, wie z. B. Krankenakten oder Versicherungsunterlagen.
- Auch die von Programmen oder dem Betriebssystem selbst benötigten Informationen wie Quellcode, Makrobibliotheken oder Systemvariablen oder Parameter werden in gespeichert Datensätze.
- Datensätze können katalogisiert werden, sodass nur Namensreferenzen ohne Angabe des Speicherorts möglich sind.
Was ist der Unterschied zwischen „Aufzeichnungen“ und „Datensätzen“?
Ein Datensatz ist im einfachsten Sinne ein Satz von Daten enthaltenden Bytes. Ein Datensatz enthält häufig verknüpfte Daten, die als Einheit behandelt werden, wie beispielsweise ein Eintrag in einer Datenbank oder Personalinformationen zu einem Mitarbeiter einer Abteilung.
Ein Feld ist ein ausgewiesener Bereich eines Datensatzes, der für eine bestimmte Datenkategorie verwendet wird, z. B. den Namen eines Mitarbeiters oder einer Abteilung.
Je nachdem, wie wir auf die Daten zugreifen möchten, können die Datensätze in einem Datensatz auf verschiedene Weise angeordnet werden.
Sie können ein Datensatzformat für die Daten jeder Person in einer Anwendungssoftware bereitstellen, die beispielsweise Personaldaten verarbeitet.
Arten von Datensätzen
Zur Aufteilung von Datensätzen existieren zahlreiche Kategorien. Hier sind einige der wichtigsten Dataset-Untertypen.
1. Nach dem data tippe
- Numerische Datensätze: Quantitative Analysen werden mithilfe numerischer Datenbanken durchgeführt, bei denen es sich um Gruppen von Zahlen handelt.
- Textdatensätze: Beiträge, Textgespräche und Dokumente sind alle in Textdatensätzen enthalten.
- Multimedia-Datensätze: Dazu gehören Musik-, Video- und Bilddateien.
- Zeitreihen-Datensätze: Umfassen Informationen, die über einen bestimmten Zeitraum für Muster- und Trendanalysen gesammelt wurden.
- Räumliche Datensätze: Datensätze mit Ortsbezug, wie z. B. GPS-Daten, werden als Geodatensätze bezeichnet.
2. Entsprechend der Datenstruktur
- Strukturierte Datensätze: Datensätze, die in bestimmten Strukturen organisiert wurden, um den Zugriff und die Analyse der Informationen zu vereinfachen.
- Unstrukturierter Datensatz: Ihnen fehlt ein klares Format. Sie können verschiedene Arten von Informationen enthalten.
- Hybride Datensätze: Datensätze, die sowohl organisiert als auch unstrukturiert sind, werden als hybride Datensätze bezeichnet.
3. Innerhalb der Statistik
- Numerischer Datensatz: Datensätze, die vollständig aus ganzen Zahlen bestehen.
- Bivariater Datensatz: In bivariaten Datensätzen werden zwei Datenfaktoren verwendet.
- Multivariate Datensätze: Datensätze mit drei oder mehr Variablen: Dies sind multivariate Datensätze.
- Kategoriale Datensätze: Datensätze mit nur einer kleinen Menge möglicher Werte werden als kategoriale Variablen bezeichnet.
- Datensätze für Korrelation: Beziehen Sie Datenfaktoren ein, die miteinander in Beziehung stehen.
4. Maschinelles Lernen
- ML-Trainingsdatensätze: Wird verwendet, um den Algorithmus zu verbessern.
- Validierungsdatensätze: Wird verwendet, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und die Überanpassung zu verringern.
- Datensatz zum Testen: Wird verwendet, um die Genauigkeit der Endausgabe des Modells zu validieren.
Methoden zum Erstellen eines Datensatzes
Um die Vorteile von Datenbanken vollständig zu schätzen, müssen Sie zuerst darüber informiert werden, wie sie tatsächlich erstellt werden. Es gibt zwei grundlegende Methoden wie folgt:
Der erste Schritt besteht darin, einen einzigartigen Datenprozessor zu erstellen, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Mit einer erweiterten Anwendung wird diese Aufgabe einfacher.
Um heimlich Daten aus dem Internet zu extrahieren, hat Bright Das Web-Scraping-Tool von Data enthält integrierte Parsing-Funktionen und Proxy-Funktionen.
Die zweite Möglichkeit, die Ihnen Zeit und Mühe spart, ist der Kauf bereits vorhandener Datenbanken. Und wieder bietet Brilliant Data eine riesige Auswahl an herunterladbaren Datensätzen.
Vorteile der Verwendung eines Datensatzes
Die drei wichtigsten Vorteile der Verwendung von Datenbanken sind unten aufgeführt.
1. Verbesserte Entscheidungsfindung
Die Informationen von Datensätzen werden verwendet, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. Insbesondere mit Datensätzen können Sie das Kundenverhalten auswerten, Markttrends erkennen, nach Mustern und Zusammenhängen zwischen den Informationen suchen und die Ergebnisse bewerten.
Indem Sie Datensätze verwenden, um Ihre Entscheidungen zu treffen, können Sie Ihrem Unternehmen bei der Entscheidung helfen, wo es hingehen soll seine Ressourcen investieren, wie man neue Produkte entwickelt und wie viel man für neue Dienstleistungen verlangt.
Ihre Wettbewerbsfähigkeit und Fähigkeit, auf Marktanforderungen zu reagieren, wird folglich zunehmen.
2. Eine verbesserte Benutzererfahrung
Sie können lernen, wie Sie jeden Aspekt des Kundenerlebnisses verbessern können, indem Sie Datensätze verwenden, die Benutzerbewertungen enthalten.
Sie können diese Informationen beispielsweise verwenden, um Interaktionen anzupassen, Produktdesign verbessern, neue Funktionen modifizieren oder hinzufügen und User Journeys verbessern.
Sie verbessern die Kundenzufriedenheit, indem Sie ein besseres Benutzererlebnis bieten
3. Zeitsparend und kosteneffizient
Ein Datensatz kann Ihnen helfen, Wege zu finden, um Geld und Aufwand zu sparen. Die Verwendung von Datensätzen zum Auffinden von Fehlern im Entwicklungsprozess kann Ihnen beispielsweise dabei helfen, Ihre Prozesse neu zu organisieren, Verschwendung zu reduzieren und Zeit zu sparen.
Die Analyse von Datensätzen auf ähnliche Weise kann Ihnen helfen, Lücken in der Lieferkette, unnötige Verfahren und mehr zu finden Geschäftsbereiche die mehr ausgeben, als sie sollten.
Anwendungsszenarien für Datasets
Lassen Sie uns einige der beliebtesten Anwendungsfälle für Datensätze durchgehen.
1. Preise können verglichen werden
Sie können alle Ihre Konkurrenten verfolgen, die besten Angebote entdecken und auch Preisschwankungen mit Hilfe von Datensätzen verfolgen, die Produktpreise von verschiedenen E-Commerce-Websites enthalten.
Leider ist es ziemlich schwierig, Daten von E-Commerce-Websites zu extrahieren. Amazon hat beispielsweise viele Anti-Scraping-Maßnahmen, einschließlich CAPTCHAs, und Websites mit unterschiedlichen Strukturen.
Sie können problemlos auf Millionen von Artikeln, Verkäufern und Bewertungen zugreifen Bright Data's Amazon-Datensatz.
Darüber hinaus können Investoren, Einzelhändler, weltweit tätige Unternehmen und Analysten von den Erkenntnissen profitieren, die von bereitgestellt werden Bright Data's Antwort für Daten E-Commerce Analyse.
2. Verfolgung sozialer Medien
Social-Media-Statistiken enthalten offene Daten, die von Facebook, Twitter, Reddit und anderen Social-Media-Sites stammen.
Diese Datensätze sind hilfreich, um mehr über einen Zielmarkt zu erfahren oder das Engagement, das Verhalten und die Vorlieben der Benutzer zu recherchieren.
Social-Media-Datensätze sind entscheidend für das Tracking von Marken, Stimmungsanalysen durchführen, und die Identifizierung von Influencern für die Zusammenarbeit.
Um eine Fülle von Informationen zu erhalten, die von verschiedenen Social-Media-Plattformen gesammelt wurden, kaufen Sie Bright Data's Social-Media-Datensätze.
3. Einstellung von Personal
Es kostet viel Zeit und Mühe, neue Mitarbeiter zu finden. Es kann sogar Monate dauern, bis der ideale Kandidat gefunden ist. Das Problem ist, dass Websites wie z LinkedIn Benutzer können ihre Daten nicht einfach filtern und untersuchen.
Die Möglichkeit, Datensätze beliebig zu analysieren und interessante Daten zu haben, macht alles einfacher.
Ein LinkedIn-Datensatz zur Verfügung gestellt von Bright Data enthält vollständige Informationen aus zahlreichen öffentlich zugänglichen Profilen
Zur Veranschaulichung hat ein Datensatz mit CSV-Dateneinträgen die folgenden Abschnitte:
- Datum: Der Tag, an dem die Informationen gesammelt wurden.
- Der Durchschnittspreis in USD: Die durchschnittlichen Kosten eines bestimmten Artikels in einer Stadt, ausgedrückt in US-Dollar.
- Insgesamt verkauft: Die Gesamtmenge der an einem Ort an einem einzigen Tag verkauften Waren.
- Verkaufte Kleinteile: Die Gesamtzahl der Artikel, die an einem Ort an einem einzigen Tag als kleine Artikel verkauft wurden.
- Große Artikel verkauft: Die Gesamtzahl großer Artikel, die an einem einzigen Tag an einem Ort verkauft werden.
- Extra große Artikel verkauft: Die Menge an extragroßen Artikeln, die an einem einzigen Tag in einer Community verkauft wurden.
- Stadt: Der Ort der Datenerfassung.
Schnelle Links
- Wie JustControl. Richten Sie Ihren individuellen Datenfluss ein
- Beste Rechenzentrums-Proxy-Dienste
- Wie viele Datenschutzverletzungen
Fazit: Was ist ein Datensatz 2024
In diesem Artikel haben Sie das Konzept von Datensätzen, ein CSV-Datensatzbeispiel und die verschiedenen Arten von Datensätzen gesehen. Sie haben ein umfassendes Verständnis für die Vorteile gewonnen, die Datensätze in verschiedenen Anwendungsfällen bieten können.
Darüber hinaus hatten Sie die Möglichkeit, sich mit den typischsten Methoden zum Erstellen eines Datensatzes vertraut zu machen.
Dazu gehören die Beschaffung eines speziell auf Ihre Anforderungen zugeschnittenen Datensatzes oder die Erhebung von Daten aus dem Internet. Beide Dienste werden von bereitgestellt Bright Data, der Top-Marktplatzanbieter von Datensätzen!
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