현재 머신러닝의 인기는 사상 최고 수준입니다.
그럼에도 불구하고 많은 의사 결정자는 기계 학습 알고리즘을 설계, 교육 및 효과적으로 배포하기 위한 정확한 요구 사항을 인식하지 못합니다.
보조 작업으로 데이터 수집, 데이터 세트 구성 및 주석의 세부 사항은 무시됩니다.
인공지능(AI)은 빠른 멀티 태스킹, 데이터 통합, 문제 해결 능력 덕분에 지난 XNUMX~XNUMX년 동안 목격했듯이 비즈니스에서 많은 육체 노동자를 대체하고 있습니다.
적절한 데이터 세트가 제공되면 AI의 기능이 원활해집니다. 그러나 실제로 데이터 세트 작업에는 AI 프로젝트 중 가장 많은 시간과 노력이 필요하며 때로는 전체 시간의 최대 70%를 차지하기도 합니다.
AI에서 데이터세트의 중요성
데이터는 모든 AI 모델의 중요한 구성 요소이며 본질적으로 현재 머신러닝 인기 급상승의 유일한 원인입니다.
확장 가능한 ML 알고리즘은 이제 데이터 가용성으로 인해 핵심 운영의 부산물이 아닌 비즈니스에 가치를 추가할 수 있는 독립형 솔루션으로 실현 가능합니다.
데이터는 항상 비즈니스의 초석이었습니다.
In 상업적 의사결정, 고객이 구매한 제품, 제품이 얼마나 마음에 드는지, 고객 흐름의 계절성과 같은 요소가 항상 중요했습니다.
그러나 이제 기계 학습이 개발되었으므로 이 데이터를 데이터베이스에 수집하는 것이 중요합니다.
여러분의 시간과 재능으로 동향을 조사하다 숨겨진 패턴을 찾아내고, 사용 가능한 데이터 포인트가 충분할 때 생성한 데이터 세트를 기반으로 판단합니다.
데이터세트란 무엇입니까?
데이터 세트 또는 데이터 세트는 특정 주제, 주제 또는 영역과 관련된 데이터 그룹입니다.
데이터 세트는 CSV, JSON, SQL 등 다양한 형식으로 저장할 수 있으며 숫자, 텍스트, 이미지, 클립, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 포함합니다.
결과적으로 데이터 세트에는 일반적으로 동일한 주제와 관련되고 해당 목적으로 사용되는 정리된 데이터가 포함됩니다.
데이터 세트는 시장 조사, 경쟁사 분석, 가격 비교, 패턴 식별 및 분석, 기계 학습 모델 교육.
이는 단지 몇 가지 사례일 뿐이며 데이터베이스는 다양한 상황에서 유용합니다.
가장 간단한 단어로;
- 데이터 세트는 명명된 레코드 모음입니다.
- 데이터 세트는 의료 기록이나 보험 기록과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용할 정보를 저장할 수 있습니다.
- 소스 코드, 매크로 라이브러리, 시스템 변수나 매개변수 등 프로그램이나 운영 체제 자체에 필요한 정보도 저장됩니다. 데이터 세트.
- 데이터 세트를 카탈로그화하여 저장 위치를 언급하지 않고 이름만 참조할 수 있습니다.
"기록"과 "데이터 세트"의 차이점은 무엇입니까?
레코드는 가장 간단한 의미에서 데이터가 포함된 바이트 집합입니다. 기록은 데이터베이스의 한 항목이나 부서 직원 한 명의 인사 정보와 같이 하나의 단위로 처리되는 연결된 데이터를 컴파일하는 경우가 많습니다.
필드는 직원이나 부서 이름과 같은 특정 데이터 범주에 사용되는 레코드의 지정된 영역입니다.
데이터에 액세스하려는 방법에 따라 데이터 세트의 레코드는 다양한 방식으로 정렬될 수 있습니다.
예를 들어 인사 데이터와 같은 항목을 처리하는 애플리케이션 소프트웨어에서 각 개인의 데이터에 대한 기록 형식을 제공할 수 있습니다.
데이터 세트 유형
데이터 세트를 나누는 데는 다양한 범주가 있습니다. 다음은 가장 중요한 데이터 세트 하위 유형 중 일부입니다.
1.에 따르면 data 유형
- 수치 데이터세트: 정량적 분석은 숫자 그룹인 숫자 데이터베이스를 사용하여 수행됩니다.
- 텍스트 데이터세트: 게시물, 텍스트 대화, 문서는 모두 텍스트 데이터세트에 포함됩니다.
- 멀티미디어 데이터세트: 여기에는 음악, 비디오 및 이미지 파일이 포함됩니다.
- 시계열 데이터세트: 패턴 및 추세 분석을 위해 일정 기간 동안 수집된 정보로 구성됩니다.
- 공간 데이터세트: GPS 데이터와 같이 위치 참조가 포함된 데이터세트를 공간 데이터세트라고 합니다.
2. 데이터 구조에 따라
- 구조화된 데이터세트: 정보에 액세스하고 분석하는 작업을 단순화하기 위해 특정 구조로 구성된 데이터 세트입니다.
- 구조화되지 않은 데이터세트: 명확한 형식이 부족합니다. 여기에는 다양한 종류의 정보가 포함될 수 있습니다.
- 하이브리드 데이터 세트: 정리된 데이터세트와 구조화되지 않은 데이터세트를 하이브리드 데이터세트라고 합니다.
3. 통계 내에서
- 수치 데이터세트: 전체가 정수로 구성된 데이터세트입니다.
- 이변량 데이터세트: 이변량 데이터세트에는 두 가지 데이터 요소가 사용됩니다.
- 다변량 데이터세트: XNUMX개 이상의 변수가 있는 데이터세트: 이는 다변량 데이터세트입니다.
- 범주형 데이터세트: 가능한 값의 작은 집합만 포함된 데이터 집합을 범주형 변수라고 합니다.
- 상관 관계를 위한 데이터 세트: 서로 관련된 데이터 요소를 포함합니다.
4. 기계 학습
- ML 훈련 데이터 세트: 알고리즘을 개선하는 데 사용됩니다.
- 검증 데이터세트: 모델 정확도를 높이고 과적합을 줄이는 데 사용됩니다.
- 테스트용 데이터 세트: 모델의 최종 출력의 정확성을 검증하는 데 사용됩니다.
데이터세트 생성 방법
데이터베이스의 이점을 완전히 이해하려면 먼저 데이터베이스가 실제로 어떻게 생성되는지 알아야 합니다. 다음과 같은 두 가지 기본 방법이 있습니다.
첫 번째 단계는 다양한 소스로부터 정보를 수집하기 위한 고유한 데이터 프로세서를 만드는 것입니다. 고급 애플리케이션을 사용하면 이 작업이 더 간단해집니다.
Bright는 웹에서 비밀리에 데이터를 추출하기 위해 데이터의 웹 스크래핑 도구 내장된 구문 분석 기능과 프록시 기능을 포함합니다.
시간과 노력을 절약할 수 있는 두 번째 선택은 기존 데이터베이스를 구입하는 것입니다. 그리고 Brilliant Data는 다운로드 가능한 데이터 세트를 엄청나게 많이 제공합니다.
데이터세트 사용의 장점
데이터베이스 사용의 세 가지 장점은 다음과 같습니다.
1. 강화된 의사결정 – 결정
데이터 세트의 정보는 전략적 선택을 뒷받침하는 데 활용됩니다. 특히 데이터 세트를 사용하면 고객 행동을 평가하고, 시장 동향을 파악하고, 정보 간의 패턴과 연관성을 찾고, 결과를 평가할 수 있습니다.
데이터 세트를 사용하여 선택 사항을 알리면 비즈니스에서 무엇을 해야 할지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자원을 투자하다, 새로운 제품을 만드는 방법, 새로운 서비스를 요청하는 금액.
결과적으로 시장 요구 사항에 대응할 수 있는 경쟁력과 역량이 향상됩니다.
2. 향상된 사용자 경험
사용자 리뷰로 구성된 데이터 세트를 사용하여 고객 경험의 모든 측면을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.
예를 들어 이 정보를 사용하여 상호 작용을 사용자 정의할 수 있습니다. 제품 디자인을 강화하다, 새로운 기능을 수정하거나 포함하고 사용자 여정을 개선합니다.
더 나은 사용자 경험을 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
3. 시간 절약 및 비용 효율성
데이터 세트는 비용과 노력을 절약하는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 세트를 사용하여 개발 절차에서 오류를 발견하면 프로세스를 재구성하고 낭비를 줄이고 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
유사한 방식으로 데이터 세트를 분석하면 공급망의 격차, 불필요한 절차 및 사업분야 필요한 것보다 더 많은 돈을 지출하고 있는 것입니다.
데이터 세트 사용 사례 시나리오
데이터세트의 가장 널리 사용되는 사용 사례를 살펴보겠습니다.
1. 가격 비교가 가능하다
다양한 전자상거래 웹사이트의 제품 가격이 포함된 데이터 세트를 사용하여 모든 경쟁사를 추적하고, 최고의 거래를 발견하고, 가격 변동을 추적할 수도 있습니다.
안타깝게도 전자상거래 웹사이트에서 데이터를 추출하는 것은 상당히 어렵습니다. 예를 들어 Amazon에는 CAPTCHA를 포함하여 다양한 스크래핑 방지 조치가 마련되어 있으며 다양한 구조의 사이트가 있습니다.
다음을 통해 수천만 개의 항목, 판매자 및 리뷰에 쉽게 접근할 수 있습니다. Bright Data의 Amazon 데이터세트입니다.
또한 투자자, 소매업체, 전 세계 기업 및 분석가는 다음과 같은 정보를 통해 도움을 받을 수 있습니다. Bright Data데이터에 대한 님의 답변 전자 상거래 분석.
2. 소셜 미디어 추적
소셜 미디어 통계에는 Facebook, Twitter, Reddit 및 기타 소셜 미디어 사이트에서 가져온 공개 데이터가 포함되어 있습니다.
이러한 데이터 세트는 목표 시장에 대해 자세히 알아보거나 사용자 참여, 행동 및 선호도를 조사하는 데 도움이 됩니다.
소셜 미디어 데이터 세트는 브랜드를 추적하는 데 중요합니다. 감정 분석 수행, 그리고 협력할 영향력 있는 사람을 식별합니다.
다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 풍부한 정보를 얻으려면 구매하세요. Bright Data의 소셜 미디어 데이터세트입니다.
3. 직원 고용
새로운 직원을 찾는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이상적인 후보자를 찾는 데 몇 달이 걸릴 수도 있습니다. 문제는 다음과 같은 웹사이트가 링크드인 사용자가 자신의 데이터를 쉽게 필터링하고 검사할 수 없습니다.
데이터 세트에 대해 원하는 분석을 수행하고 흥미로운 데이터를 보유할 수 있으면 모든 것이 더 간단해집니다.
다음에서 제공하는 LinkedIn 데이터세트 Bright Data 공개적으로 접근 가능한 수많은 프로필의 전체 정보가 포함되어 있습니다.
예를 들어, CSV 데이터 항목이 있는 데이터 세트에는 다음 섹션이 있습니다.
- 시간 정보가 수집된 날입니다.
- 평균 가격(USD): 미국 달러로 표시된 도시 내 특정 품목의 평균 가격입니다.
- 총 판매액: 하루 동안 한 장소에서 판매된 상품의 전체 수량입니다.
- 판매되는 소형 품목: 하루 동안 한 위치에서 소형 품목으로 판매된 총 품목 수입니다.
- 판매되는 대형 품목: 하루 동안 한 장소에서 판매된 대형 품목의 총 개수입니다.
- 판매되는 초대형 품목: 하루 동안 커뮤니티에서 판매된 초대형 품목의 양입니다.
- 시티: 데이터 수집 위치입니다.
빠른 링크
결론: 2024년 데이터 세트란 무엇입니까?
이 문서에서는 데이터세트의 개념, CSV 데이터세트 예시, 다양한 종류의 데이터세트를 살펴보았습니다. 다양한 사용 사례에서 데이터 세트가 제공할 수 있는 이점을 철저하게 이해했습니다.
또한 데이터 세트를 생성하는 가장 일반적인 방법을 살펴볼 기회도 있었습니다.
여기에는 요구 사항에 맞게 특별히 설계된 데이터 세트를 얻거나 인터넷에서 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 이 두 서비스 모두에서 제공됩니다. Bright Data, 데이터 세트의 최고의 마켓플레이스 공급업체입니다!
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