現在、機械学習の人気は史上最高です。
それにもかかわらず、多くの意思決定者は、機械学習アルゴリズムを設計、トレーニング、効果的に展開するための正確な要件を認識していません。
補助タスクとして、データ収集、データセット構築、および注釈の詳細は無視されます。
人工知能 (AI) は、その迅速なマルチタスキング、データ統合、および問題解決スキルのおかげで、過去 XNUMX ～ XNUMX 年にわたって目にしたように、ビジネスの多くの肉体労働者に取って代わりつつあります。
適切なデータセットが与えられれば、AI の機能はスムーズです。 ただし、実際には、データセットの操作は AI プロジェクトの中で最大の時間と労力を要し、合計時間の最大 70% を占めることもあります。
AIにおけるデータセットの重要性
データはあらゆる AI モデルの重要な要素であり、基本的に、現在の機械学習ブームの唯一の原因です。
スケーラブルな ML アルゴリズムは、データが利用できるため、コア オペレーションの副産物ではなく、ビジネスに価値を付加できるスタンドアロン ソリューションとして実現可能になりました。
データは常にビジネスの基盤です。
In 商業上の意思決定、顧客が何を購入したか、製品がどれだけ気に入られたか、顧客の流れの季節性などの要素は常に重要でした.
しかし、機械学習が開発された今、このデータをデータベースに収集することが重要です。
また、ご購読はいつでも停止することが可能です 傾向を調べる 十分なデータ ポイントが利用できる場合は、作成したデータセットに基づいて、隠れたパターンと判断を下すことができます。
データセットとは何ですか？
データセットまたはデータセットは、特定の主題、テーマ、または領域に関連するデータのグループです。
データセットは、CSV、JSON、SQL などのさまざまな形式で保存でき、数値、テキスト、画像、クリップ、音声など、さまざまな種類のデータを含めることができます。
その結果、データセットには通常、同じトピックに関連し、その目的で使用される整理されたデータが含まれます。
データセットは市場調査に使用できます。 競合他社の分析、価格比較、パターンの識別と分析、機械学習モデルのトレーニング。
これらはほんの一例であり、データベースはさまざまな状況で役に立ちます。
最も簡単な言葉で。
- データ セットは、任意の名前付きレコードのコレクションです。
- データ セットには、医療記録や保険記録など、システム ソフトウェアで使用するための情報を格納できます。
- ソース コード、マクロ ライブラリ、システム変数やパラメータなど、プログラムまたはオペレーティング システム自体が必要とする情報も、次の場所に格納されます。 データセット.
- データセットはカタログ化できるため、ストレージの場所を指定せずに名前のみを参照できます。
「レコード」と「データセット」の違いは何ですか?
レコードは、最も単純な意味では、データを格納するバイトのセットです。 レコードは、データベースの XNUMX つのエントリや、ある部門の XNUMX 人の従業員に関する人事情報など、XNUMX つの単位として扱われるリンクされたデータをまとめたものであることがよくあります。
フィールドは、従業員や部門の名前など、特定のカテゴリのデータに使用されるレコードの指定された領域です。
データへのアクセス方法に応じて、データセット内のレコードはさまざまな方法で配置できます。
たとえば、人事データなどの項目を処理するアプリケーション ソフトウェアで、各個人のデータのレコード フォーマットを提供できます。
データセットの種類
データセットを分割するための多数のカテゴリが存在します。 最も重要なデータセットのサブタイプのいくつかを次に示します。
1. によると data type
- 数値データセット: 定量分析は、数値のグループである数値データベースを使用して行われます。
- テキスト データセット: 投稿、テキストの会話、ドキュメントはすべてテキスト データセットに含まれます。
- マルチメディア データセット: これらには、音楽、ビデオ、および画像ファイルが含まれます。
- 時系列データセット: パターンおよび傾向分析のために一定期間にわたって収集された情報で構成されます。
- 空間データセット: GPS データなどの位置参照を含むデータセットは、空間データセットと呼ばれます。
2.データ構造による
- 構造化データセット: 情報へのアクセスと分析を簡素化するために、特定の構造に編成されたデータセット。
- 非構造化データセット: それらには明確な形式がありません。 それらにはさまざまな種類の情報が含まれている場合があります。
- ハイブリッド データセット: 整理されたデータセットと構造化されていないデータセットは、ハイブリッド データセットと呼ばれます。
3. 統計内
- 数値データセット: 全体が整数で構成されるデータセット。
- 二変量データセット: 二変量データセットでは、XNUMX つのデータ要素が使用されます。
- 多変量データセット: XNUMX つ以上の変数を持つデータセット: これらは多変量データセットです。
- カテゴリー データセット: 可能な値のセットが少ないデータセットは、カテゴリ変数と呼ばれます。
- 相関のためのデータセット: 相互に関連するデータ要素を含めます。
4 機械学習
- ML トレーニング データセット: アルゴリズムを改善するために使用されます。
- 検証データセット: モデルの精度を向上させ、過剰適合を減らすために使用されます。
- テスト用のデータセット: モデルの最終出力の精度を検証するために使用されます。
データセットの作成方法
データベースの利点を十分に理解するには、データベースが実際にどのように作成されているかを最初に知る必要があります。 次の XNUMX つの基本的な方法があります。
最初のステップは、さまざまなソースから情報を収集するための独自のデータ プロセッサを作成することです。 高度なアプリケーションを使用すると、この作業がより簡単になります。
秘密裏にウェブからデータを抽出するため、ブライト データのウェブスクレイピングツール 組み込みの解析機能とプロキシ機能が含まれています。
時間と労力を節約できる XNUMX 番目の選択肢は、既存のデータベースを購入することです。 また、Brilliant Data は、ダウンロード可能なデータセットの膨大な選択肢を提供します。
データセットを使用する利点
データベースを使用する利点の上位 XNUMX つを以下に示します。
1. 意思決定の強化 – 意思決定
データセットの情報は、戦略的選択を裏付けるために利用されます。 特に、データセットを使用すると、顧客の行動を評価し、市場の傾向を特定し、情報のパターンと関連性を探し、結果を評価できます。
データセットを使用して選択を通知することで、ビジネスがどこに移動するかを決定するのに役立ちます。 リソースを投資する、新製品を作成する方法、および新サービスを要求する方法。
その結果、市場の要求に対応する競争力と能力が向上します。
2. ユーザーエクスペリエンスの向上
ユーザー レビューを構成するデータセットを使用して、カスタマー エクスペリエンスのあらゆる側面を改善する方法を学ぶことができます。
この情報を使用して、たとえばインタラクションをカスタマイズしたり、 製品デザインの強化、新機能を変更または追加し、ユーザー ジャーニーを改善します。
より良いユーザー エクスペリエンスを提供することで、顧客満足度を向上させます。
3. 時間の節約と費用対効果の高い
データセットは、お金と労力を節約する方法を見つけるのに役立ちます。 たとえば、データセットを使用して開発手順のエラーを見つけることは、プロセスを再編成し、無駄を減らし、時間を節約するのに役立ちます。
同様の方法でデータセットを分析すると、サプライ チェーンのギャップ、不要な手順、および 事業分野 必要以上に支出している
データセットのユース ケース シナリオ
データセットの最も一般的な使用例をいくつか見ていきましょう。
1.価格を比較できる
さまざまな e コマース Web サイトからの製品価格を含むデータ セットを使用して、すべての競合他社を追跡し、最良の取引を発見し、価格変動を追跡することもできます。
残念ながら、e コマース Web サイトからデータを抽出することは非常に困難です。 たとえば、Amazon では CAPTCHA を含む多くのアンチ スクレイピング対策が実施されており、さまざまな構造のサイトがあります。
を使用すると、数千万の商品、販売者、レビューに簡単にアクセスできます。 Bright Dataの Amazon データセット。
さらに、投資家、小売業者、世界中の企業、アナリストは、 Bright Dataデータに対する の答え eコマース 解析。
2.ソーシャルメディアの追跡
ソーシャル メディア統計には、Facebook、Twitter、Reddit、およびその他のソーシャル メディア サイトから取得したオープン データが含まれています。
これらのデータセットは、ターゲット市場についてさらに学習したり、ユーザーのエンゲージメント、行動、好みを調査したりするのに役立ちます。
ソーシャル メディアのデータセットは、ブランドの追跡に不可欠です。 感情分析の実施、協力するインフルエンサーを特定します。
さまざまなソーシャルメディアプラットフォームから収集した豊富な情報を入手するには、購入してください Bright Dataのソーシャル メディア データセット。
3. スタッフの採用
新しいスタッフを見つけるには、多大な時間と労力がかかります。 理想的な候補者を見つけるのに数か月かかることもあります。 問題は、次のような Web サイトです。 LinkedIn ユーザーがデータを簡単にフィルタリングして調査できるようにすることはできません。
データセットに対して必要な分析を実行し、興味深いデータを取得する機能により、すべてが簡単になります.
によって利用可能になった LinkedIn データセット Bright Data 公開されている多数のプロファイルからの完全な情報が含まれています
例として、CSV データ エントリを含むデータセットには次のセクションがあります。
- 日付： 情報を集めた日。
- 米ドルでの平均価格: ある都市における特定のアイテムの平均コストを米ドルで表したもの。
- 販売合計: ある場所で XNUMX 日に販売された商品の総量。
- 小物の販売： ある場所で XNUMX 日に小物として販売された商品の合計数。
- 大型商品の販売: ある場所で XNUMX 日に販売された大型商品の合計数。
- 特大サイズの商品が販売されています: コミュニティで XNUMX 日に販売された特大アイテムの量。
- シティ： データ収集の場所。
クイックリンク
結論: データセット 2024 とは
この記事では、データセットの概念、CSV データセットの例、さまざまな種類のデータセットについて説明しました。 さまざまなユース ケースでデータセットが提供できるメリットを十分に理解できました。
さらに、データセットを作成する最も一般的な方法を調べる機会がありました。
これには、要件に合わせて特別に設計されたデータセットの取得や、インターネットからのデータの収集が含まれます。 これらのサービスはどちらも提供されています Bright Data、データセットのトップマーケットプレイスサプライヤーです。
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