Ano ang Dataset 2024? Kahulugan at Pamamaraan Ipinaliwanag!

Ang katanyagan ng machine learning ay kasalukuyang nasa pinakamataas na lahat.

Sa kabila nito, maraming gumagawa ng desisyon ang walang kamalayan sa mga tiyak na kinakailangan para sa pagdidisenyo, pagsasanay, at epektibong pagde-deploy ng machine learning algorithm.

Bilang mga auxiliary na gawain, binabalewala ang mga detalye ng pangongolekta ng data, pagbuo ng dataset, at anotasyon.

Pinapalitan ng artificial intelligence, o AI, ang maraming manu-manong manggagawa sa negosyo, gaya ng nasaksihan natin sa nakalipas na dalawa hanggang tatlong taon, salamat sa mabilis nitong multitasking, pagsasama ng data, at mga kasanayan sa paglutas ng problema.

Ang function ng AI ay maayos kung ito ay pinapakain ng naaangkop na dataset. Gayunpaman, sa pagsasagawa, ang pagtatrabaho sa mga dataset ay tumatagal ng pinakamaraming oras at pagsisikap ng anumang proyekto ng AI, kung minsan ay umaabot ng hanggang 70% ng kabuuang oras.

Kahalagahan Ng Mga Dataset Sa AI

Ang data ay isang mahalagang bahagi ng anumang modelo ng AI at, sa pangkalahatan, ang tanging dahilan ng kasalukuyang boom sa katanyagan ng machine learning.

Ang mga scalable ML algorithm ay magagawa na ngayon bilang mga standalone na solusyon na maaaring magdagdag ng halaga sa isang negosyo sa halip na maging isang by-product ng mga pangunahing operasyon nito dahil sa pagkakaroon ng data.

Ang data ay palaging ang pundasyon ng iyong negosyo.

In komersyal na paggawa ng desisyon, ang mga elemento tulad ng kung ano ang binili ng customer, kung gaano kagusto ang mga produkto, at ang seasonality ng daloy ng customer ay palaging mahalaga.

Ngunit ngayong nabuo na ang pag-aaral ng makina, mahalagang tipunin ang data na ito sa mga database.

Maaari mong suriin ang mga uso at mga nakatagong pattern at gumawa ng mga paghuhusga batay sa dataset na ginawa mo kapag may sapat na data point na available.

Ano ang isang Dataset?

Ang dataset, o set ng data, ay isang pangkat ng data na nauukol sa isang partikular na paksa, tema, o lugar.

Maaaring i-save ang mga dataset sa iba't ibang format, gaya ng CSV, JSON, o SQL, at may kasamang iba't ibang uri ng data, kabilang ang mga numero, text, larawan, clip, at audio.

Bilang resulta, ang isang dataset ay karaniwang naglalaman ng organisadong data na nauugnay sa parehong paksa at ginagamit para sa layuning iyon.

Maaaring gamitin ang mga dataset para sa pananaliksik sa merkado, Pagsusuri ng katunggali, paghahambing ng presyo, pagtukoy at pagsusuri ng pattern, at pagsasanay sa mga modelo ng machine learning.

Ang mga ito ay ilan lamang sa mga pagkakataon, at ang mga database ay nakakatulong sa iba't ibang konteksto.

Sa pinakasimpleng salita;

• Ang set ng data ay anumang pinangalanang koleksyon ng mga tala.
• Ang mga set ng data ay maaaring mag-imbak ng impormasyon para sa paggamit ng software ng system, gaya ng mga medikal na rekord o mga rekord ng insurance.
• Ang impormasyong kinakailangan ng mga program o mismong operating system, gaya ng source code, macro library, o mga variable o parameter ng system, ay naka-imbak din sa mga hanay ng data.
• Maaaring ma-catalog ang mga data set, na nagbibigay-daan para sa mga pangalan-lamang na reference sa mga ito nang hindi binabanggit ang lokasyon ng kanilang storage.

Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng "Mga Tala" at "Mga Dataset"?

Ang isang tala ay, sa pinakasimpleng kahulugan, isang hanay ng mga byte na naglalaman ng data. Ang isang talaan ay madalas na nag-iipon ng naka-link na data na pinangangasiwaan bilang isang yunit, tulad ng isang entry sa isang database o impormasyon ng tauhan sa isang empleyado ng isang departamento.

Ang field ay isang itinalagang lugar ng isang talaan na ginagamit para sa isang partikular na kategorya ng data, gaya ng pangalan ng isang empleyado o departamento.

Depende sa kung paano namin nilalayong i-access ang data, ang mga tala sa isang set ng data ay maaaring isaayos sa iba't ibang paraan.

Maaari kang magbigay ng format ng record para sa data ng bawat tao sa isang application software na nagpoproseso ng mga item tulad ng data ng tauhan, halimbawa.

Mga Paraan para sa Paglikha ng Dataset

Upang lubos na pahalagahan ang mga pakinabang ng mga database, kailangan mo munang malaman kung paano aktwal na nilikha ang mga ito. Mayroong dalawang pangunahing pamamaraan tulad ng sumusunod:

Ang unang hakbang ay upang lumikha ng isang natatanging processor ng data upang mangalap ng impormasyon mula sa iba't ibang mga mapagkukunan. Sa isang advanced na aplikasyon, nagiging mas simple ang trabahong ito.

Upang kunin ang data mula sa web nang palihim, Bright Web scraping tool ng data may kasamang built-in na mga function sa pag-parse at mga feature ng proxy.

Ang pangalawang pagpipilian, na makakatipid sa iyo ng oras at pagsisikap, ay bumili ng dati nang umiiral na mga database. At muli, ang Brilliant Data ay nagbibigay ng malaking seleksyon ng mga nada-download na dataset.

Mga Bentahe Ng Paggamit ng Dataset

Ang nangungunang tatlong bentahe ng paggamit ng mga database ay nakalista sa ibaba.

1. Pinahusay na Desisyon – Paggawa

Ang impormasyon ng Datasets ay ginagamit upang i-back ang mga madiskarteng pagpipilian. Ang mga dataset, sa partikular, ay nagbibigay-daan sa iyong suriin ang gawi ng customer, makita ang mga uso sa merkado, maghanap ng mga pattern at koneksyon sa mga impormasyon, at suriin ang mga resulta.

Sa pamamagitan ng paggamit ng mga dataset para ipaalam ang iyong mga pagpipilian, matutulungan mo ang iyong negosyo na magpasya kung saan pupunta mamuhunan sa mga mapagkukunan nito, kung paano lumikha ng mga bagong produkto, at kung magkano ang hihingin ng mga bagong serbisyo.

Ang iyong pagiging mapagkumpitensya at kapasidad na tumugon sa mga kinakailangan sa merkado ay tataas.

2. Isang pinahusay na karanasan ng user

Maaari mong matutunan kung paano pahusayin ang bawat aspeto ng karanasan ng customer sa pamamagitan ng paggamit ng mga dataset na binubuo ng mga review ng user.

Maaari mong gamitin ang impormasyong ito, halimbawa, upang i-customize ang mga pakikipag-ugnayan, pagbutihin ang disenyo ng produkto, baguhin o isama ang mga bagong feature, at pahusayin ang mga paglalakbay ng user.

Mapapabuti mo ang kasiyahan ng customer sa pamamagitan ng paghahatid ng mas magandang karanasan ng user

3. Makatipid sa oras at Matipid sa gastos

Makakatulong sa iyo ang isang dataset na makahanap ng mga paraan upang makatipid ng pera at pagsisikap. Halimbawa, ang paggamit ng mga dataset upang makita ang mga error sa proseso ng pag-develop ay maaaring makatulong sa iyong muling ayusin ang iyong mga proseso, bawasan ang pag-aaksaya, at makatipid ng oras.

Ang pagsusuri ng mga dataset sa katulad na paraan ay makakatulong sa iyong makahanap ng mga gaps sa supply chain, mga hindi kinakailangang pamamaraan, at mga lugar ng negosyo na gumagastos ng higit sa nararapat.

Mga Sitwasyon ng Kaso ng Paggamit ng Mga Dataset

Suriin natin ang ilan sa mga pinakasikat na kaso ng paggamit para sa mga dataset.

1. Maihahambing ang mga presyo

Maaari mong subaybayan ang lahat ng iyong mga kakumpitensya, tuklasin ang pinakamahusay na deal, at subaybayan din ang mga pagbabago sa presyo sa tulong ng mga set ng data na kinabibilangan ng mga presyo ng produkto mula sa iba't ibang mga website ng eCommerce.

Nakalulungkot, medyo mahirap kunin ang data mula sa mga website ng eCommerce. Halimbawa, ang Amazon ay may maraming anti-scraping na mga hakbang sa lugar, kabilang ang mga CAPTCHA, at may mga site na may iba't ibang istruktura.

Makakakuha ka ng madaling accessibility sa sampu-sampung milyong item, nagbebenta, at review gamit ang Bright DataAng dataset ng Amazon.

Bukod pa rito, ang mga mamumuhunan, retailer, pandaigdigang kumpanya, at analyst ay maaaring makinabang mula sa mga insight na nakakatulong na ibinibigay ng Bright Datasagot ni para sa data eCommerce pagtatasa.

2. Pagsubaybay sa social media

Ang mga istatistika ng social media ay naglalaman ng bukas na data na kinuha mula sa Facebook, Twitter, Reddit, at iba pang mga social media site.

Nakakatulong ang mga dataset na ito para sa pag-aaral ng higit pa tungkol sa isang target na market o pagsasaliksik sa pakikipag-ugnayan, gawi, at mga kagustuhan ng user.

Ang mga dataset ng social media ay mahalaga para sa pagsubaybay sa mga tatak, pagsasagawa ng pagsusuri ng damdamin, at pagtukoy ng mga influencer upang makipagtulungan.

Upang makakuha ng maraming impormasyon na nakalap mula sa iba't ibang mga platform ng social media, bumili Bright Datamga database ng social media.

3. Pag-hire ng Staff

Kailangan ng maraming oras at pagsisikap para makahanap ng bagong staff. Maaaring tumagal ng kahit na buwan upang mahanap ang perpektong kandidato. Ang isyu ay ang mga website tulad ng LinkedIn hindi maaaring hayaan ang mga user na madaling i-filter at suriin ang kanilang data.

Ang kakayahang magsagawa ng anumang nais na pagsusuri sa mga dataset at pagkakaroon ng kawili-wiling data ay ginagawang mas simple ang lahat.

Isang LinkedIn dataset na ginawang available ni Bright Data kasama ang buong impormasyon mula sa maraming mga profile na naa-access ng publiko

Bilang isang paglalarawan, ang isang dataset na may mga entry ng data ng CSV ay magkakaroon ng mga sumusunod na seksyon:

• Petsa: Ang araw na nakalap ang impormasyon.
• Ang average na presyo sa USD: Ang average na halaga ng isang partikular na item sa isang lungsod na ipinahayag sa US dollars.
• Kabuuang Nabenta: Ang kabuuang dami ng mga kalakal na ibinebenta sa isang lugar sa isang araw.
• Maliit na bagay na ibinebenta: Ang bilang ng kabuuang mga item na naibenta sa isang lokasyon sa isang araw bilang maliliit na item.
• Malaking bagay na nabili: Ang kabuuang bilang ng malalaking item na naibenta sa isang lugar sa isang araw.
• Ibinebenta ang sobrang malalaking item: Ang dami ng napakalaking item na naibenta sa isang komunidad sa isang araw.
• Lungsod: Ang lokasyon ng koleksyon ng data.

Mabilis na mga link

•  Paano JustControl. Ise-set Up ang Iyong Indibidwal na Daloy ng Data
• Pinakamahusay na Mga Serbisyo sa Proxy ng Datacenter
• Ilang Data Breaches

Konklusyon: Ano ang Dataset 2024

Nakita mo ang konsepto ng mga dataset, isang halimbawa ng CSV dataset, at ang iba't ibang uri ng mga dataset sa artikulong ito. Nakakuha ka ng masusing pag-unawa sa mga benepisyong maiaalok ng mga dataset sa iba't ibang sitwasyon ng paggamit.

Bukod pa rito, nagkaroon ka ng pagkakataong tingnan ang mga pinakakaraniwang paraan para gumawa ng dataset.

Kabilang dito ang pagkuha ng isang dataset na partikular na idinisenyo para sa iyong mga kinakailangan o pangangalap ng data mula sa internet. Ang parehong mga serbisyong ito ay ibinibigay ng Bright Data, ang nangungunang marketplace na supplier ng mga dataset!

Maaari mo ring basahin

• Is Bright Data ligtas na gamitin
• Big Data Expo North America
• Paano Magdagdag at Magproseso ng Bagong Mga Pinagmumulan ng Data
• Pagsusuri ng Dataslayer.ai