Populariteten för maskininlärning är för närvarande på den högsta någonsin.
Trots detta är många beslutsfattare omedvetna om de exakta kraven för att designa, träna och effektivt implementera en maskininlärningsalgoritm.
Som hjälpuppgifter ignoreras detaljerna för datainsamling, datauppsättningskonstruktion och anteckning.
Artificiell intelligens, eller AI, ersätter många manuella arbetare i branschen, vilket vi har sett under de senaste två till tre åren, tack vare dess snabba multitasking, dataintegration och problemlösningsförmåga.
Funktionen för AI är smidig om den matas med lämplig datauppsättning. Men i praktiken tar arbetet med datamängder den största tiden och ansträngningen av alla AI-projekt, ibland upp till 70 % av den totala tiden.
Vikten av datamängder i AI
Data är en avgörande komponent i alla AI-modeller och i grunden den enda orsaken till den nuvarande boomen i maskininlärnings popularitet.
Skalbara ML-algoritmer är nu möjliga som fristående lösningar som kan tillföra värde till ett företag snarare än att vara en biprodukt av dess kärnverksamhet på grund av tillgången på data.
Data har alltid varit hörnstenen i ditt företag.
In kommersiellt beslutsfattande, element som vad kunden köpte, hur omtyckta produkterna var och säsongsvariationen i kundflödet har alltid varit avgörande.
Men nu när maskininlärning har utvecklats är det viktigt att samla in dessa data i databaser.
Du kan undersöka trender och dolda mönster och gör bedömningar baserat på datamängden du har producerat när det finns tillräckligt med datapunkter tillgängliga.
Vad är en datamängd?
En datauppsättning, eller datamängd, är en grupp av data som hänför sig till ett visst ämne, tema eller område.
Datauppsättningar kan sparas i en mängd olika format, som CSV, JSON eller SQL, och inkluderar olika typer av data, inklusive siffror, text, bilder, klipp och ljud.
Som ett resultat av detta innehåller en datauppsättning vanligtvis organiserad data som är relevant för samma ämne och används för det ändamålet.
Dataset kan användas för marknadsundersökningar, konkurrentanalys, prisjämförelse, mönsteridentifiering och analys och utbildning av maskininlärningsmodeller.
Dessa är bara några få tillfällen och databaser är användbara i en mängd olika sammanhang.
Med de enklaste ord;
- En datamängd är en namngiven samling av poster.
- Datauppsättningar kan lagra information för användning av systemprogramvara, såsom journaler eller försäkringsregister.
- Den information som krävs av programmen eller själva operativsystemet, såsom källkod, makrobibliotek eller systemvariabler eller parametrar, lagras också i datauppsättningar.
- Datauppsättningar kan katalogiseras, vilket tillåter endast namnreferenser till dem utan att nämna platsen för deras lagring.
Vad är skillnaden mellan "Records" och "Datasets"?
En post är, i den enklaste meningen, en uppsättning datainneslutningsbytes. En post sammanställer ofta länkade data som hanteras som en enhet, till exempel en post i en databas eller personalinformation om en anställd på en avdelning.
Ett fält är ett angivet område i en post som används för en viss kategori av data, till exempel namnet på en anställd eller avdelning.
Beroende på hur vi har för avsikt att komma åt datan kan posterna i en datamängd ordnas på en mängd olika sätt.
Du kan tillhandahålla ett registerformat för varje persons data i en applikation som till exempel behandlar saker som personaldata.
Typer av datamängder
Det finns många kategorier för att dela upp datamängder. Här är några av de viktigaste datauppsättningsundertyperna.
1. Enligt data Typ
- Numeriska datauppsättningar: Kvantitativ analys görs med hjälp av numeriska databaser, som är grupper av siffror.
- Textdataset: Inlägg, textkonversationer och dokument ingår alla i textdatauppsättningar.
- Multimediadatauppsättningar: Dessa inkluderar musik-, video- och bildfiler.
- Tidsseriedatauppsättningar: Innehåller information som samlats in under en tidsperiod för mönster- och trendanalys.
- Rumsliga datamängder: Datauppsättningar med platsreferenser, såsom GPS-data, kallas rumsliga datauppsättningar.
2. Enligt datastrukturen
- Strukturerade datamängder: Dataset som har organiserats i specifika strukturer för att förenkla saker att komma åt och analysera informationen.
- Ostrukturerad datauppsättning: De saknar ett tydligt format. De kan innehålla olika typer av information.
- Hybriddataset: Datauppsättningar som är både organiserade och ostrukturerade kallas hybriddatauppsättningar.
3. Inom statistik
- Numerisk datauppsättning: Datauppsättningar som helt består av heltal.
- Bivariat datauppsättning: Två datafaktorer används i bivariata datamängder.
- Multivariata datamängder: datauppsättningar med tre eller fler variabler: Dessa är multivariata datauppsättningar.
- Kategoriska datamängder: Datauppsättningar med endast en liten uppsättning möjliga värden kallas kategoriska variabler.
- Datauppsättningar för korrelation: Inkludera datafaktorer som är relaterade till varandra.
4. Maskininlärning
- ML träningsdatauppsättningar: Används för att förbättra algoritmen.
- Valideringsdatauppsättningar: Används för att förbättra modellens noggrannhet och minska övermontering.
- Datauppsättning för testning: Används för att validera noggrannheten av modellens slututgång.
Metoder för att skapa en datamängd
För att fullständigt uppskatta fördelarna med databaser måste du först få information om hur de faktiskt skapas. Det finns två grundläggande metoder som följer:
Det första steget är att skapa en unik dataprocessor för att samla information från olika källor. Med en avancerad applikation blir det här jobbet enklare.
För att extrahera data från webben i hemlighet, Bright Datas webbskrapningsverktyg inkluderar inbyggda analysfunktioner och proxyfunktioner.
Det andra valet, som sparar tid och ansträngning, är att köpa tidigare befintliga databaser. Och återigen, Brilliant Data tillhandahåller ett stort urval av nedladdningsbara datauppsättningar.
Fördelar med att använda en datamängd
De tre främsta fördelarna med att använda databaser listas nedan.
1. Förbättrat beslutsfattande
Datasetens information används för att stödja strategiska val. Dataset, i synnerhet, låter dig utvärdera kundbeteende, upptäcka marknadstrender, leta efter mönster och samband mellan informationen och bedöma resultaten.
Genom att använda datauppsättningar för att informera om dina val kan du hjälpa ditt företag att bestämma vart det ska investera sina resurser, hur man skapar nya produkter och hur mycket man begär för nya tjänster.
Din konkurrenskraft och förmåga att reagera på marknadens krav kommer följaktligen att öka.
2. En förbättrad användarupplevelse
Du kan lära dig hur du förbättrar varje aspekt av kundupplevelsen genom att använda datauppsättningar som innehåller användarrecensioner.
Du kan använda denna information, till exempel för att anpassa interaktioner, förbättra produktdesignen, ändra eller inkludera nya funktioner och förbättra användarresor.
Du kommer att förbättra kundnöjdheten genom att leverera en bättre användarupplevelse
3. Tidsbesparande och kostnadseffektiv
En datauppsättning kan hjälpa dig att hitta sätt att spara pengar och ansträngning. Att till exempel använda datauppsättningar för att upptäcka fel i utvecklingsproceduren kan hjälpa dig att omorganisera dina processer, minska på avfallet och spara tid.
Att analysera datamängder på ett liknande sätt kan hjälpa dig att hitta luckor i leveranskedjan, onödiga procedurer och affärsområden som spenderar mer än de borde.
Dataset Use Case Scenarios
Låt oss dyka igenom några av de mest populära användningsfallen för datauppsättningar.
1. Priserna kan jämföras
Du kan spåra alla dina konkurrenter, upptäcka de bästa erbjudandena och även hålla koll på prisfluktuationer med hjälp av datamängder som inkluderar produktpriser från olika e-handelswebbplatser.
Tyvärr är det ganska svårt att extrahera data från e-handelswebbplatser. Till exempel har Amazon många anti-skrapningsåtgärder på plats, inklusive CAPTCHAs, och har webbplatser med olika strukturer.
Du kan få enkel åtkomst till tiotals miljoner varor, säljare och recensioner med Bright Datas Amazon-datauppsättning.
Dessutom kan investerare, återförsäljare, världsomspännande företag och analytiker dra nytta av de insikter som tillhandahålls av Bright Datas svar för data e-handel analys.
2. Spåra sociala medier
Sociala medier-statistik innehåller öppna data som har hämtats från Facebook, Twitter, Reddit och andra sociala medier.
Dessa datauppsättningar är användbara för att lära dig mer om en målmarknad eller undersöka användarens engagemang, beteende och preferenser.
Datauppsättningar för sociala medier är avgörande för att spåra varumärken, genomföra en sentimentanalys, och identifiera influencers att samarbeta med.
För att få en mängd information som samlats in från olika sociala medieplattformar, köp Bright Datas sociala medier datamängder.
3. Anställa personal
Det tar mycket tid och kraft att hitta ny personal. Det kan ta månader att hitta den perfekta kandidaten. Problemet är att webbplatser som t.ex LinkedIn kan inte låta användare enkelt filtrera och granska deras data.
Möjligheten att utföra vilken analys som helst på datamängder och ha intressanta data gör allt enklare.
En LinkedIn-datauppsättning tillgänglig av Bright Data innehåller fullständig information från många allmänt tillgängliga profiler
Som en illustration kommer en datauppsättning med CSV-dataposter att ha följande avsnitt:
- Datum: Dagen då informationen samlades in.
- Det genomsnittliga priset i USD: Den genomsnittliga kostnaden för en viss vara i en stad uttryckt i amerikanska dollar.
- Total lön: Den totala mängden varor som säljs på en plats under en enda dag.
- Sålda småsaker: Antalet totala föremål som såldes på en plats under en enda dag som små föremål.
- Stora sålda föremål: Det totala antalet stora föremål som säljs på ett ställe under en enda dag.
- Extra stora sålda varor: Mängden extra stora föremål som såldes i en gemenskap på en enda dag.
- Stad: Platsen för datainsamlingen.
Snabblänkar
- Hur JustControl. Ställer in ditt individuella dataflöde
- Bästa proxytjänster för datacenter
- Hur många dataintrång
Slutsats: Vad är en datauppsättning 2024
Du såg konceptet med datauppsättningar, ett exempel på CSV-datauppsättningar och de olika typerna av datauppsättningar i den här artikeln. Du fick en grundlig förståelse för de fördelar som dataset kan erbjuda i olika användningsfall.
Dessutom hade du chansen att undersöka de mest typiska sätten att skapa en datauppsättning.
Dessa inkluderar att skaffa en datauppsättning som är speciellt utformad för dina krav eller att samla in data från internet. Båda dessa tjänster tillhandahålls av Bright Data, den främsta marknadsplatsens leverantör av datauppsättningar!
Du kanske också läser
