机器学习的受欢迎程度目前处于历史最高水平。
尽管如此，许多决策者并没有意识到设计、培训和有效部署机器学习算法的精确要求。
作为辅助任务，数据收集、数据集构建和注释的细节被忽略。
正如我们在过去两三年中所看到的那样，人工智能 (AI) 正在取代企业中的许多体力劳动者，这要归功于其快速的多任务处理、数据集成和解决问题的能力。
如果输入适当的数据集，AI 的功能就会很流畅。 然而在实践中，处理数据集在任何人工智能项目中花费的时间和精力最多，有时甚至占总时间的 70%。
人工智能中数据集的重要性
数据是任何 AI 模型的重要组成部分，从本质上讲，它是当前机器学习流行的唯一原因。
可扩展的 ML 算法现在作为独立的解决方案是可行的，可以为企业增加价值，而不是因为数据的可用性而成为其核心运营的副产品。
数据一直是您业务的基石。
In 商业决策，客户购买的商品、产品的受欢迎程度以及客户流量的季节性等因素一直是至关重要的。
但现在机器学习已经发展起来，将这些数据收集到数据库中至关重要。
您还可以 检查趋势 和隐藏的模式，并在有足够的可用数据点时根据您生成的数据集做出判断。
什么是数据集？
数据集或数据集是与特定主题、主题或领域相关的一组数据。
数据集可以保存为多种格式，例如 CSV、JSON 或 SQL，并且包含不同类型的数据，包括数字、文本、图像、剪辑和音频。
因此，数据集通常包含与同一主题相关并用于该目的的有组织的数据。
数据集可用于市场研究， 竞争对手分析、价格比较、模式识别和分析，以及训练机器学习模型。
这些只是几个例子，数据库在各种情况下都有用。
用最简单的话来说；
- 数据集是任何命名的记录集合。
- 数据集可以存储供系统软件使用的信息，例如医疗记录或保险记录。
- 程序或操作系统本身所需的信息，如源代码、宏库或系统变量或参数，也存储在 数据集.
- 可以对数据集进行编目，允许对它们进行仅名称引用，而无需提及它们的存储位置。
“记录”和“数据集”有什么区别？
从最简单的意义上讲，记录是一组包含数据的字节。 记录经常编译作为一个单元处理的链接数据，例如数据库中的一个条目或部门一名员工的人事信息。
字段是记录的指定区域，用于特定类别的数据，例如员工或部门的姓名。
根据我们打算如何访问数据，数据集中的记录可以以多种方式排列。
例如，您可以在处理人事数据等项目的应用软件中为每个人的数据提供记录格式。
数据集的类型
存在许多用于划分数据集的类别。 以下是一些最重要的数据集子类型。
1.根据 data 类型
- 数值数据集： 定量分析是使用数字数据库完成的，数字数据库是一组数字。
- 文本数据集： 帖子、文本对话和文档都包含在文本数据集中。
- 多媒体数据集： 其中包括音乐、视频和图像文件。
- 时间序列数据集： 包含在一段时间内收集的信息，用于模式和趋势分析。
- 空间数据集： 具有位置参考的数据集，例如 GPS 数据，称为空间数据集。
2.按数据结构
- 结构化数据集： 已组织成特定结构的数据集，以简化访问和分析信息的过程。
- 非结构化数据集： 他们缺乏明确的格式。 它们可能包含不同种类的信息。
- 混合数据集： 有组织和无结构的数据集称为混合数据集。
3.统计范围内
- 数值数据集： 完全由整数组成的数据集。
- 双变量数据集： 双变量数据集中使用了两个数据因子。
- 多元数据集： 具有三个或更多变量的数据集：这些是多变量数据集。
- 分类数据集： 只有一小组可能值的数据集称为分类变量。
- 相关数据集： 包括彼此相关的数据因素。
4。 机器学习
- 机器学习训练数据集： 用于改进算法。
- 验证数据集： 用于提高模型精度和减少过度拟合。
- 测试数据集： 用于验证模型最终输出的准确性。
创建数据集的方法
要完全了解数据库的好处，您需要首先了解它们的实际创建方式。 有以下两种基本方法：
第一步是创建一个独特的数据处理器来从各种来源收集信息。 使用高级应用程序，这项工作变得更简单。
为了秘密地从网络中提取数据，Bright Data 的网页抓取工具 包括内置的解析功能和代理功能。
第二种选择可以节省您的时间和精力，那就是购买以前存在的数据库。 同样，Brilliant Data 提供了大量可供下载的数据集。
使用数据集的优势
下面列出了使用数据库的三大优势。
1. 增强决策能力
数据集的信息用于支持战略选择。 尤其是数据集，可以让您评估客户行为、发现市场趋势、寻找信息之间的模式和联系，并评估结果。
通过使用数据集来告知您的选择，您可以帮助您的企业决定在哪里 投入资源，如何创造新产品，以及要求多少新服务。
您的竞争力和对市场需求做出反应的能力将随之提高。
2. 改善用户体验
您可以了解如何通过使用包含用户评论的数据集来改善客户体验的各个方面。
例如，您可以使用此信息来自定义交互， 加强产品设计、修改或包含新功能，并改善用户体验。
您将通过提供更好的用户体验来提高客户满意度
3. 省时省钱
数据集可以帮助您找到省钱省力的方法。 例如，使用数据集来发现开发过程中的错误可以帮助您重组流程、减少浪费并节省时间。
以类似的方式分析数据集可以帮助您发现供应链中的差距、不必要的程序和 业务领域 花费超过他们应该的。
数据集用例场景
让我们深入了解一些最流行的数据集用例。
1.价格可以比较
您可以跟踪所有竞争对手，发现最优惠的价格，还可以借助包含来自各种电子商务网站的产品价格的数据集来跟踪价格波动。
遗憾的是，从电子商务网站提取数据非常困难。 例如，亚马逊有许多反抓取措施，包括验证码，并且有不同结构的网站。
您可以轻松访问数以千万计的商品、卖家和评论 Bright Data的亚马逊数据集。
此外，投资者、零售商、全球公司和分析师可以从帮助提供的见解中受益 Bright Data对数据的回答 电子商务网站 分析。
2. 追踪社交媒体
社交媒体统计数据包含从 Facebook、Twitter、Reddit 和其他社交媒体网站获取的公开数据。
这些数据集有助于更多地了解目标市场或研究用户参与度、行为和偏好。
社交媒体数据集对于跟踪品牌至关重要， 进行情绪分析，并确定要与之合作的影响者。
要获取从各种社交媒体平台收集的大量信息，请购买 Bright Data的社交媒体数据集。
3.招聘员工
寻找新员工需要花费大量时间和精力。 找到理想的候选人可能需要几个月的时间。 问题是网站如 LinkedIn 不能让用户轻易地过滤和检查他们的数据。
对数据集执行任何所需分析并拥有有趣数据的能力使一切变得更简单。
提供的 LinkedIn 数据集 Bright Data 包括来自众多可公开访问的个人资料的完整信息
例如，包含 CSV 数据条目的数据集将包含以下部分：
- 日期： 收集信息的那天。
- 美元平均价格： 一个城市中特定项目的平均成本，以美元表示。
- 总薪酬： 某地单日销售商品的总量。
- 出售的小物品： 一天内在一个地点作为小件商品售出的商品总数。
- 大件商品出售： 一个地方一天内售出的大件商品总数。
- 超大件商品售出： 社区一天内售出的超大件商品的数量。
- 县（市，区）： 数据收集的位置。
快速链接
结论：什么是数据集 2024
您在本文中看到了数据集的概念、CSV 数据集示例和各种数据集。 您对数据集在不同用例中可以提供的好处有了透彻的了解。
此外，您还有机会研究创建数据集的最典型方法。
其中包括获取专为满足您的要求而设计的数据集或从互联网收集数据。 这两项服务均由 Bright Data，数据集的顶级市场供应商！
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