Mašininio mokymosi populiarumas šiuo metu yra aukščiausias.
Nepaisant to, daugelis sprendimus priimančių asmenų nežino tikslių mašininio mokymosi algoritmo projektavimo, mokymo ir veiksmingo diegimo reikalavimų.
Kaip pagalbinės užduotys, nepaisoma duomenų rinkimo, duomenų rinkinio kūrimo ir anotacijos specifikos.
Dirbtinis intelektas arba AI pakeičia daugelį fizinį darbą dirbančių žmonių versle, kaip matėme per pastaruosius dvejus ar trejus metus, dėl greito kelių užduočių atlikimo, duomenų integravimo ir problemų sprendimo įgūdžių.
AI funkcija yra sklandi, jei ji tiekiama atitinkamu duomenų rinkiniu. Tačiau praktiškai darbas su duomenų rinkiniais užima daugiausiai laiko ir pastangų iš bet kurio AI projekto, kartais net iki 70 % viso laiko.
Duomenų rinkinių svarba AI
Duomenys yra esminis bet kurio AI modelio komponentas ir iš esmės vienintelė dabartinio mašininio mokymosi populiarumo bumo priežastis.
Keičiami ML algoritmai dabar yra įmanomi kaip atskiri sprendimai, galintys pridėti vertės verslui, o ne būti pagrindinės veiklos šalutinis produktas, nes yra duomenų.
Duomenys visada buvo jūsų verslo kertinis akmuo.
In komercinių sprendimų priėmimas, tokius elementus kaip tai, ką klientas pirko, kaip buvo mėgstami produktai, ir klientų srauto sezoniškumas visada buvo labai svarbus.
Tačiau dabar, kai buvo sukurtas mašininis mokymasis, labai svarbu surinkti šiuos duomenis į duomenų bazes.
Jūs galite išnagrinėti tendencijas ir paslėptus šablonus bei priimkite sprendimus pagal sukurtą duomenų rinkinį, kai yra pakankamai duomenų taškų.
Kas yra duomenų rinkinys?
Duomenų rinkinys arba duomenų rinkinys yra duomenų, susijusių su tam tikra tema, tema ar sritimi, grupė.
Duomenų rinkinius galima išsaugoti įvairiais formatais, pvz., CSV, JSON arba SQL, ir juose gali būti įvairių tipų duomenų, įskaitant skaičius, tekstą, vaizdus, klipus ir garso įrašus.
Todėl duomenų rinkinyje paprastai yra sutvarkytų duomenų, susijusių su ta pačia tema ir tuo tikslu naudojami.
Duomenų rinkiniai gali būti naudojami rinkos tyrimams, konkurentų analizė, kainų palyginimas, modelių identifikavimas ir analizė bei mokymo mašininio mokymosi modeliai.
Tai tik keli atvejai, o duomenų bazės yra naudingos įvairiuose kontekstuose.
Paprasčiausiais žodžiais;
- Duomenų rinkinys yra bet koks pavadintas įrašų rinkinys.
- Duomenų rinkiniuose gali būti saugoma informacija, skirta naudoti sistemos programinei įrangai, pvz., medicininiai įrašai arba draudimo įrašai.
- Programoms arba pačiai operacinei sistemai reikalinga informacija, pvz., šaltinio kodas, makrokomandų bibliotekos arba sistemos kintamieji ar parametrai, taip pat saugoma duomenų rinkiniai.
- Duomenų rinkinius galima suskirstyti į katalogą, leidžiant pateikti tik nuorodas į juos, nenurodant jų saugojimo vietos.
Kuo skiriasi „įrašai“ ir „duomenų rinkiniai“?
Įrašas paprasčiausia prasme yra duomenų talpinimo baitų rinkinys. Įrašas dažnai kaupia susietus duomenis, kurie tvarkomi kaip vienetas, pvz., vienas įrašas duomenų bazėje arba personalo informacija apie vieną skyriaus darbuotoją.
Laukas yra nurodyta įrašo sritis, naudojama tam tikrai duomenų kategorijai, pvz., darbuotojo ar skyriaus vardui.
Priklausomai nuo to, kaip ketiname pasiekti duomenis, duomenų rinkinio įrašai gali būti išdėstyti įvairiais būdais.
Galite pateikti kiekvieno asmens duomenų įrašo formatą taikomojoje programinėje įrangoje, kuri apdoroja elementus, pvz., personalo duomenis.
Duomenų rinkinių tipai
Yra daug kategorijų, skirtų duomenų rinkiniams suskirstyti. Štai keletas svarbiausių duomenų rinkinio potipių.
1. Pagal data tipas
- Skaitiniai duomenų rinkiniai: Kiekybinė analizė atliekama naudojant skaitmenines duomenų bazes, kurios yra skaičių grupės.
- Teksto duomenų rinkiniai: Įrašai, tekstiniai pokalbiai ir dokumentai yra įtraukti į teksto duomenų rinkinius.
- Daugialypės terpės duomenų rinkiniai: Tai apima muzikos, vaizdo įrašų ir vaizdo failus.
- Laiko eilučių duomenų rinkiniai: Apima informaciją, surinktą per tam tikrą laikotarpį modelių ir tendencijų analizei.
- Erdviniai duomenų rinkiniai: Duomenų rinkiniai su vietos nuorodomis, pvz., GPS duomenys, vadinami erdviniais duomenų rinkiniais.
2. Pagal duomenų struktūrą
- Struktūriniai duomenų rinkiniai: Duomenų rinkiniai, suskirstyti į konkrečias struktūras, kad būtų lengviau pasiekti ir analizuoti informaciją.
- Nestruktūrizuotas duomenų rinkinys: Jiems trūksta aiškaus formato. Juose gali būti įvairios informacijos.
- Hibridiniai duomenų rinkiniai: Duomenų rinkiniai, kurie yra organizuoti ir nestruktūrizuoti, vadinami hibridiniais duomenų rinkiniais.
3. Statistikos ribose
- Skaitmeninis duomenų rinkinys: Duomenų rinkiniai, sudaryti tik iš sveikųjų skaičių.
- Dvimatis duomenų rinkinys: Dviejų kintamųjų duomenų rinkiniuose naudojami du duomenų faktoriai.
- Daugialypiai duomenų rinkiniai: duomenų rinkiniai su trimis ar daugiau kintamųjų: Tai yra kelių kintamųjų duomenų rinkiniai.
- Kategoriniai duomenų rinkiniai: Duomenų rinkiniai, kuriuose yra tik nedidelis galimų reikšmių rinkinys, vadinami kategoriniais kintamaisiais.
- Duomenų rinkiniai koreliacijai: Įtraukite duomenų veiksnius, kurie yra susiję vienas su kitu.
4. Mašinos mokymas
- ML mokymo duomenų rinkiniai: Naudojamas algoritmui tobulinti.
- Patvirtinimo duomenų rinkiniai: Naudojamas siekiant pagerinti modelio tikslumą ir sumažinti permontavimą.
- Duomenų rinkinys testavimui: Naudojamas modelio galutinio išvesties tikslumui patvirtinti.
Duomenų rinkinio kūrimo metodai
Norėdami visiškai įvertinti duomenų bazių naudą, pirmiausia turite būti informuoti apie tai, kaip jos iš tikrųjų kuriamos. Yra du pagrindiniai metodai:
Pirmas žingsnis – sukurti unikalų duomenų tvarkytuvą, kuris rinktų informaciją iš įvairių šaltinių. Naudojant išplėstinę programą, šis darbas tampa paprastesnis.
Norėdami slapta išgauti duomenis iš interneto, Bright Duomenų rinkimo žiniatinklio įrankis apima integruotas analizavimo funkcijas ir tarpinio serverio funkcijas.
Antrasis pasirinkimas, kuris sutaupys jūsų laiką ir pastangas, – įsigyti anksčiau turėtas duomenų bazes. Ir vėl, „Brilliant Data“ suteikia didžiulį atsisiunčiamų duomenų rinkinių pasirinkimą.
Duomenų rinkinio naudojimo pranašumai
Žemiau pateikiami trys pagrindiniai duomenų bazių naudojimo pranašumai.
1. Patobulintas sprendimas – priėmimas
Duomenų rinkinių informacija naudojama strateginiams pasirinkimams paremti. Visų pirma duomenų rinkiniai leidžia įvertinti klientų elgesį, pastebėti rinkos tendencijas, ieškoti informacijos modelių ir ryšių bei įvertinti rezultatus.
Naudodami duomenų rinkinius, kad informuotumėte savo pasirinkimą, galite padėti savo įmonei nuspręsti, kur kreiptis investuoti savo išteklius, kaip sukurti naujus produktus ir kiek prašyti už naujas paslaugas.
Dėl to padidės jūsų konkurencinis pobūdis ir gebėjimas reaguoti į rinkos reikalavimus.
2. Patobulinta vartotojo patirtis
Naudodami duomenų rinkinius, kuriuos sudaro naudotojų apžvalgos, galite sužinoti, kaip pagerinti kiekvieną klientų patirties aspektą.
Šią informaciją galite naudoti, pavyzdžiui, tinkindami sąveiką, pagerinti gaminio dizainą, keisti arba įtraukti naujų funkcijų ir pagerinti naudotojų keliones.
Suteikdami geresnę vartotojo patirtį padidinsite klientų pasitenkinimą
3. Laiko taupymas ir ekonomiškumas
Duomenų rinkinys gali padėti rasti būdų, kaip sutaupyti pinigų ir pastangų. Pavyzdžiui, duomenų rinkinių naudojimas kūrimo procedūros klaidoms aptikti gali padėti pertvarkyti procesus, sumažinti atliekų kiekį ir sutaupyti laiko.
Analizuodami duomenų rinkinius panašiu būdu, galite rasti spragų tiekimo grandinėje, nereikalingų procedūrų ir verslo srityse kurie išleidžia daugiau nei turėtų.
Duomenų rinkinių naudojimo atvejų scenarijai
Pažvelkime į kai kuriuos populiariausius duomenų rinkinių naudojimo atvejus.
1. Kainas galima palyginti
Galite sekti visus savo konkurentus, atrasti geriausius pasiūlymus ir taip pat stebėti kainų svyravimus naudodamiesi duomenų rinkiniais, kuriuose yra produktų kainos iš įvairių el. prekybos svetainių.
Deja, gana sunku išgauti duomenis iš el. prekybos svetainių. Pavyzdžiui, „Amazon“ taiko daug apsaugos nuo įbrėžimų priemonių, įskaitant CAPTCHA, ir turi skirtingų struktūrų svetaines.
Galite lengvai pasiekti dešimtis milijonų prekių, pardavėjų ir apžvalgų Bright Data„Amazon“ duomenų rinkinys.
Be to, investuotojai, mažmenininkai, pasaulinės bendrovės ir analitikai gali pasinaudoti įžvalgomis, kurios padeda Bright Dataatsakymas už duomenis Elektroninės komercijos analizė.
2. Socialinių tinklų sekimas
Socialinės žiniasklaidos statistikoje yra atvirų duomenų, paimtų iš „Facebook“, „Twitter“, „Reddit“ ir kitų socialinės žiniasklaidos svetainių.
Šie duomenų rinkiniai yra naudingi norint sužinoti daugiau apie tikslinę rinką arba tiriant naudotojų įsitraukimą, elgesį ir nuostatas.
Socialinės žiniasklaidos duomenų rinkiniai yra labai svarbūs prekių ženklų stebėjimui, atlikti jausmų analizęir nustatyti influencerius, su kuriais bendradarbiauti.
Norėdami gauti daug informacijos, surinktos iš įvairių socialinės žiniasklaidos platformų, įsigykite Bright Datasocialinės žiniasklaidos duomenų rinkinius.
3. Darbuotojų samdymas
Naujų darbuotojų paieška užima daug laiko ir pastangų. Idealaus kandidato paieška gali užtrukti net mėnesius. Problema ta, kad tokios svetainės kaip "LinkedIn negali leisti vartotojams lengvai filtruoti ir ištirti savo duomenų.
Galimybė atlikti bet kokią pageidaujamą duomenų rinkinių analizę ir turėti įdomių duomenų daro viską paprasčiau.
„LinkedIn“ duomenų rinkinys, prieinamas pagal Bright Data apima visą informaciją iš daugelio viešai prieinamų profilių
Pavyzdžiui, duomenų rinkinys su CSV duomenų įrašais turės šiuos skyrius:
- Data: Tą dieną, kai buvo surinkta informacija.
- Vidutinė kaina USD: Vidutinė tam tikros prekės kaina mieste, išreikšta JAV doleriais.
- Iš viso parduota: Bendras parduotų prekių kiekis vienoje vietoje per vieną dieną.
- Parduodamos smulkios prekės: Bendras prekių, kurios buvo parduotos vietoje per vieną dieną kaip mažos prekės, skaičius.
- Parduodamos didelės prekės: Bendras didelių prekių, parduotų vienoje vietoje per vieną dieną, skaičius.
- Parduodamos itin didelės prekės: Itin didelių daiktų, kurie buvo parduoti bendruomenėje per vieną dieną, kiekis.
- Miestas: Duomenų rinkimo vieta.
Nuorodos
- Kaip JustControl. Nustato jūsų individualų duomenų srautą
- Geriausios duomenų centro tarpinio serverio paslaugos
- Kiek duomenų pažeidimų
Išvada: kas yra 2024 m. duomenų rinkinys
Šiame straipsnyje matėte duomenų rinkinių koncepciją, CSV duomenų rinkinio pavyzdį ir įvairių tipų duomenų rinkinius. Įgijote išsamų supratimą apie naudą, kurią duomenų rinkiniai gali pasiūlyti įvairiais naudojimo atvejais.
Be to, turėjote galimybę pažvelgti į tipiškiausius duomenų rinkinio kūrimo būdus.
Tai apima duomenų rinkinio, specialiai sukurto pagal jūsų poreikius, įsigijimą arba duomenų rinkimą iš interneto. Abi šias paslaugas teikia Bright Data, geriausias duomenų rinkinių tiekėjas rinkoje!
Taip pat galite skaityti
