Bộ dữ liệu 2024 là gì? Định nghĩa và phương pháp giải thích!

Mức độ phổ biến của học máy hiện đang ở mức cao nhất mọi thời đại.

Mặc dù vậy, nhiều người ra quyết định không biết về các yêu cầu chính xác để thiết kế, đào tạo và triển khai hiệu quả thuật toán máy học.

Là các tác vụ phụ trợ, các chi tiết cụ thể về thu thập dữ liệu, xây dựng tập dữ liệu và chú thích sẽ bị bỏ qua.

Trí tuệ nhân tạo, hay còn gọi là AI, đang thay thế nhiều lao động chân tay trong doanh nghiệp, như chúng ta đã chứng kiến ​​trong hai đến ba năm qua, nhờ khả năng xử lý vấn đề, tích hợp dữ liệu và đa nhiệm nhanh chóng.

Chức năng của AI sẽ trơn tru nếu nó được cung cấp bộ dữ liệu phù hợp. Tuy nhiên, trên thực tế, làm việc với các bộ dữ liệu chiếm nhiều thời gian và công sức nhất trong bất kỳ dự án AI nào, đôi khi chiếm tới 70% tổng thời gian.

Tầm quan trọng của bộ dữ liệu trong AI

Dữ liệu là một thành phần quan trọng của bất kỳ mô hình AI nào và về cơ bản, đây là nguyên nhân duy nhất dẫn đến sự bùng nổ về mức độ phổ biến của máy học hiện nay.

Các thuật toán ML có thể mở rộng hiện khả thi dưới dạng các giải pháp độc lập có thể gia tăng giá trị cho doanh nghiệp thay vì là sản phẩm phụ của các hoạt động cốt lõi do có sẵn dữ liệu.

Dữ liệu luôn là nền tảng cho doanh nghiệp của bạn.

In ra quyết định thương mại, các yếu tố như khách hàng đã mua gì, sản phẩm được yêu thích như thế nào và tính thời vụ của luồng khách hàng luôn rất quan trọng.

Nhưng giờ đây, máy học đã được phát triển, điều quan trọng là phải thu thập dữ liệu này vào cơ sở dữ liệu.

Bạn có thể kiểm tra xu hướng và các mẫu ẩn và đưa ra phán đoán dựa trên tập dữ liệu bạn đã tạo khi có đủ điểm dữ liệu.

Dataset là gì?

Tập dữ liệu hoặc tập dữ liệu là một nhóm dữ liệu liên quan đến một chủ đề, chủ đề hoặc khu vực nhất định.

Bộ dữ liệu có thể được lưu ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như CSV, JSON hoặc SQL và bao gồm các loại dữ liệu khác nhau, bao gồm số, văn bản, hình ảnh, clip và âm thanh.

Do đó, một bộ dữ liệu thường chứa dữ liệu được sắp xếp có liên quan đến cùng một chủ đề và được sử dụng cho mục đích đó.

Bộ dữ liệu có thể được sử dụng để nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh, so sánh giá, nhận dạng và phân tích mẫu cũng như đào tạo các mô hình máy học.

Đây chỉ là một vài trường hợp và cơ sở dữ liệu hữu ích trong nhiều ngữ cảnh khác nhau.

Nói một cách đơn giản nhất;

• Tập dữ liệu là bất kỳ tập hợp các bản ghi được đặt tên nào.
• Bộ dữ liệu có thể lưu trữ thông tin để phần mềm hệ thống sử dụng, chẳng hạn như hồ sơ y tế hoặc hồ sơ bảo hiểm.
• Thông tin được yêu cầu bởi các chương trình hoặc chính hệ điều hành, chẳng hạn như mã nguồn, thư viện macro hoặc các biến hoặc tham số hệ thống, cũng được lưu trữ trong bộ dữ liệu.
• Các bộ dữ liệu có thể được lập danh mục, cho phép chỉ tham chiếu tên đến chúng mà không đề cập đến vị trí lưu trữ của chúng.

Sự khác biệt giữa “Bản ghi” và “Bộ dữ liệu” là gì?

Bản ghi, theo nghĩa đơn giản nhất, là một tập hợp các byte chứa dữ liệu. Bản ghi thường xuyên biên dịch dữ liệu được liên kết được xử lý dưới dạng một đơn vị, chẳng hạn như một mục nhập trong cơ sở dữ liệu hoặc thông tin nhân sự về một nhân viên của một bộ phận.

Trường là một khu vực được chỉ định của bản ghi được sử dụng cho một loại dữ liệu nhất định, chẳng hạn như tên của một nhân viên hoặc bộ phận.

Tùy thuộc vào cách chúng tôi định truy cập dữ liệu, các bản ghi trong tập dữ liệu có thể được sắp xếp theo nhiều cách khác nhau.

Ví dụ: bạn có thể cung cấp định dạng bản ghi cho dữ liệu của mỗi người trong một phần mềm ứng dụng xử lý các mục như dữ liệu nhân sự.

Phương pháp tạo tập dữ liệu

Để hoàn toàn đánh giá cao những lợi ích của cơ sở dữ liệu, trước tiên bạn cần được thông báo về cách chúng thực sự được tạo ra. Có hai phương pháp cơ bản như sau:

Bước đầu tiên là tạo một bộ xử lý dữ liệu duy nhất để thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Với một ứng dụng nâng cao, công việc này trở nên đơn giản hơn.

Để trích xuất dữ liệu từ trang web một cách bí mật, Bright Công cụ quét web của dữ liệu bao gồm các chức năng phân tích cú pháp tích hợp sẵn và các tính năng proxy.

Lựa chọn thứ hai, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức, là mua các cơ sở dữ liệu đã có trước đó. Và một lần nữa, Brilliant Data cung cấp rất nhiều bộ dữ liệu có thể tải xuống.

Ưu điểm của việc sử dụng bộ dữ liệu

Ba ưu điểm hàng đầu của việc sử dụng cơ sở dữ liệu được liệt kê dưới đây.

1. Ra quyết định nâng cao – Ra quyết định

Thông tin của bộ dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ các lựa chọn chiến lược. Đặc biệt, bộ dữ liệu cho phép bạn đánh giá hành vi của khách hàng, phát hiện xu hướng thị trường, tìm kiếm các mẫu và kết nối giữa các thông tin cũng như đánh giá kết quả.

Bằng cách sử dụng bộ dữ liệu để cung cấp thông tin cho các lựa chọn của mình, bạn có thể giúp doanh nghiệp của mình quyết định nơi sẽ đầu tư nguồn lực của mình, cách tạo ra sản phẩm mới, và yêu cầu bao nhiêu cho dịch vụ mới.

Do đó, bản chất cạnh tranh và khả năng đáp ứng các yêu cầu của thị trường của bạn sẽ tăng lên.

2. Trải nghiệm người dùng được cải thiện

Bạn có thể tìm hiểu cách cải thiện mọi khía cạnh của trải nghiệm khách hàng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu bao gồm đánh giá của người dùng.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng thông tin này để tùy chỉnh các tương tác, tăng cường thiết kế sản phẩm, sửa đổi hoặc bao gồm các tính năng mới và cải thiện hành trình của người dùng.

Bạn sẽ cải thiện sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn

3. Tiết kiệm thời gian và chi phí hiệu quả

Một bộ dữ liệu có thể giúp bạn tìm cách tiết kiệm tiền và công sức. Ví dụ: sử dụng bộ dữ liệu để phát hiện lỗi trong quy trình phát triển có thể giúp bạn tổ chức lại các quy trình của mình, giảm lãng phí và tiết kiệm thời gian.

Phân tích các bộ dữ liệu theo cách tương tự có thể giúp bạn tìm ra những lỗ hổng trong chuỗi cung ứng, các thủ tục không cần thiết và lĩnh vực kinh doanh đang chi tiêu nhiều hơn họ nên.

Bộ dữ liệu Kịch bản trường hợp sử dụng

Hãy đi sâu vào một số trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho bộ dữ liệu.

1. Giá có thể so sánh

Bạn có thể theo dõi tất cả các đối thủ cạnh tranh của mình, khám phá các giao dịch tốt nhất và cũng có thể theo dõi biến động giá với sự trợ giúp của bộ dữ liệu bao gồm giá sản phẩm từ các trang web Thương mại điện tử khác nhau.

Đáng tiếc là khá khó để trích xuất dữ liệu từ các trang web Thương mại điện tử. Chẳng hạn, Amazon có nhiều biện pháp chống ăn cắp, bao gồm cả CAPTCHA và có các trang web có cấu trúc khác nhau.

Bạn có thể dễ dàng tiếp cận hàng chục triệu mặt hàng, người bán và đánh giá với Bright Datatập dữ liệu Amazon của.

Ngoài ra, các nhà đầu tư, nhà bán lẻ, công ty trên toàn thế giới và nhà phân tích có thể hưởng lợi từ những hiểu biết sâu sắc được cung cấp bởi Bright Datacâu trả lời của dữ liệu Thương mại điện tử phân tích.

2. Theo dõi mạng xã hội

Thống kê truyền thông xã hội chứa dữ liệu mở được lấy từ Facebook, Twitter, Reddit và các trang truyền thông xã hội khác.

Các bộ dữ liệu này rất hữu ích để tìm hiểu thêm về thị trường mục tiêu hoặc nghiên cứu mức độ tương tác, hành vi và sở thích của người dùng.

Bộ dữ liệu truyền thông xã hội rất quan trọng để theo dõi thương hiệu, tiến hành phân tích tình cảmvà xác định những người có ảnh hưởng để cộng tác.

Để có được vô số thông tin được thu thập từ các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau, hãy mua Bright Databộ dữ liệu truyền thông xã hội của.

3. Thuê nhân viên

Phải mất rất nhiều thời gian và công sức để tìm nhân viên mới. Có thể mất vài tháng để tìm được ứng viên lý tưởng. Vấn đề là các trang web như LinkedIn không thể để người dùng dễ dàng lọc và kiểm tra dữ liệu của họ.

Khả năng thực hiện bất kỳ phân tích mong muốn nào trên bộ dữ liệu và có dữ liệu thú vị giúp mọi thứ trở nên đơn giản hơn.

Một bộ dữ liệu LinkedIn được cung cấp bởi Bright Data bao gồm thông tin đầy đủ từ nhiều hồ sơ có thể truy cập công khai

Để minh họa, tập dữ liệu có các mục nhập dữ liệu CSV sẽ có các phần sau:

• Ngày: Ngày thông tin được thu thập.
• Giá trung bình bằng USD: Chi phí trung bình của một mặt hàng cụ thể trong một thành phố được biểu thị bằng đô la Mỹ.
• Tổng số đã bán: Tổng số lượng hàng hóa được bán tại một địa điểm trong một ngày.
• Các mặt hàng nhỏ đã bán: Tổng số mặt hàng đã được bán tại một địa điểm trong một ngày dưới dạng mặt hàng nhỏ.
• Các mặt hàng lớn đã bán: Tổng số mặt hàng lớn được bán tại một địa điểm trong một ngày.
• Các mặt hàng cực lớn đã bán: Số lượng mặt hàng cực lớn đã được bán trong một cộng đồng trong một ngày.
• Thành phố: Địa điểm thu thập dữ liệu.

Liên kết nhanh

•  Làm thế nào JustControl. Thiết lập luồng dữ liệu cá nhân của bạn
• Dịch vụ proxy trung tâm dữ liệu tốt nhất
• Có bao nhiêu vi phạm dữ liệu

Kết luận: Bộ dữ liệu 2024 là gì

Bạn đã thấy khái niệm về tập dữ liệu, ví dụ về tập dữ liệu CSV và các loại tập dữ liệu khác nhau trong bài viết này. Bạn đã hiểu thấu đáo về những lợi ích mà bộ dữ liệu có thể mang lại trong các trường hợp sử dụng khác nhau.

Ngoài ra, bạn có cơ hội xem xét các cách điển hình nhất để tạo tập dữ liệu.

Chúng bao gồm việc thu thập một bộ dữ liệu được thiết kế riêng cho các yêu cầu của bạn hoặc thu thập dữ liệu từ internet. Cả hai dịch vụ này đều được cung cấp bởi Bright Data, nhà cung cấp bộ dữ liệu hàng đầu trên thị trường!

Bạn cũng có thể đọc

• Is Bright Data An toàn để sử dụng
• Big Data Expo Bắc Mỹ
• Cách thêm và xử lý nguồn dữ liệu mới
• Đánh giá Dataslayer.ai