Набор данных, или data set, представляет собой коллекцию данных, связанных с определенной темой, тематикой или отраслью. Наборы данных включают различные типы информации, такие как числа, текст, изображения, видео и аудио, и могут быть сохранены в различных форматах, таких как CSV, JSON или SQL. Таким образом, набор данных обычно представляет структурированные данные для определенной цели и связан с одной и той же темой.

Вы можете использовать наборы данных для проведения маркетинговых исследований, анализа конкурентов, сравнения цен, выявления и изучения трендов или обучения моделей машинного обучения. Это всего лишь несколько примеров, и наборы данных полезны в различных областях и ситуациях.

Типы наборов данных

Наборы данных могут быть классифицированы по нескольким критериям. Вот некоторые из наиболее важных типов наборов данных.

Основанные на типе данных

• Числовые наборы данных: Содержат числа и используются для количественного анализа.
• Текстовые наборы данных: Содержат сообщения, текстовые сообщения и документы.
• Мультимедийные наборы данных: Содержат изображения, видео и аудиофайлы.
• Наборы данных временных рядов: Содержат данные, собранные в течение времени для анализа тенденций и паттернов.
• Пространственные наборы данных: Содержат географические данные, такие как данные GPS.

Основанные на структуре данных

• Структурированные наборы данных: Организованы в определенные структуры для упрощения запросов и анализа данных.
• Неструктурированные наборы данных: Не имеют четко определенной схемы. Они могут включать различные типы данных.
• Гибридные наборы данных: Включают как структурированные, так и неструктурированные данные.

В статистике

Числовые наборы данных: Содержат только числа. Двумерные наборы данных: Содержат две переменные данных. Многомерные наборы данных: Содержат три или более переменных данных. Категориальные наборы данных: Состоят из категориальных переменных, которые могут принимать только ограниченный набор значений. Наборы данных корреляции: Содержат переменные данных, которые взаимосвязаны.

Машинное обучение

• Наборы данных для обучения ML: Используются для обучения модели.
• Наборы данных для валидации: Используются для уменьшения переобучения и повышения точности модели.
• Набор данных для тестирования: Используется для тестирования конечного результата модели для подтверждения ее точности.

Как создать набор данных

Чтобы понять преимущества наборов данных, сначала нужно знать, как они создаются. Есть два способа сделать это.

Первый способ - создать пользовательский парсер данных для извлечения информации из нескольких источников. Эта задача становится проще с использованием продвинутого инструмента. В частности, инструмент для парсинга веб-страниц Bright Data имеет встроенные функции парсинга и возможности использования прокси для извлечения данных из веба анонимно.

Второй вариант - покупка готовых наборов данных, что позволяет сэкономить время и усилия. Опять же, Bright Data предлагает широкий выбор наборов данных, доступных для загрузки.

Преимущества использования набора данных

Ниже приведены три наиболее важных преимущества использования наборов данных.

Улучшенное принятие решений

Информация, содержащаяся в наборах данных, может быть использована для поддержки стратегических решений. В частности, наборы данных позволяют выявлять тенденции на рынке, анализировать поведение клиентов, выявлять закономерности и взаимосвязи в данных, а также измерять результативность. Затем вы можете использовать наборы данных для принятия обоснованных данных решений, помогая вашей компании понять, куда распределить ресурсы, как разрабатывать новые продукты и сколько стоить новые услуги. В результате ваше конкурентное преимущество и способность реагировать на потребности рынка улучшатся.

Лучший пользовательский опыт

Наборы данных, содержащие отзывы пользователей, могут помочь вам понять, как улучшить общий опыт клиентов. Например, вы можете использовать эту информацию для создания персонализированных впечатлений, улучшения дизайна продукта, адаптации или добавления новых функций и оптимизации путешествий пользователей. Предоставляя лучший пользовательский опыт, вы повышаете удовлетворенность клиентов.

Экономия времени и средств

Вы можете использовать набор данных, чтобы обнаружить возможности экономии времени и средств. Например, наборы данных могут помочь выявить неэффективности в процессе разработки, позволяя вам оптимизировать операции, сократить потери и сэкономить время. Аналогично, наборы данных могут быть исследованы для выявления избыточных процессов, областей бизнеса, тратящих больше, чем нужно, и неэффективностей в цепочке поставок, помогая снизить ваши затраты.

Сценарии использования наборов данных

Давайте рассмотрим некоторые из самых популярных сценариев использования наборов данных.

Сравнение цен

Наборы данных, содержащие цены на товары с различных интернет-магазинов, помогают вам найти лучшие предложения, отслеживать конкурентов и контролировать изменения в ценообразовании. К сожалению, извлечение данных с интернет-магазинов не является простой задачей. Например, у Amazon есть страницы с различной структурой и реализованы несколько техник противодействия парсингу, таких как CAPTCHA. Bright Data предлагает набор данных Amazon, который дает вам немедленный доступ к десяткам миллионов товаров, продавцов и отзывов. Кроме того, решение Bright Data для анализа данных электронной коммерции предоставляет действенные инсайты для инвесторов, розничных торговцев, глобальных брендов и аналитиков.

Мониторинг социальных медиа

Наборы данных социальных медиа включают публичные данные, извлеченные из Facebook, Twitter, Reddit и других социальных платформ. Эти наборы данных полезны для сбора информации о целевой аудитории или изучения поведения, предпочтений и вовлеченности пользователей. Кроме того, наборы данных социальных медиа важны для поиска влиятельных лиц для партнерства, проведения анализа тональности и мониторинга брендов. Приобретайте наборы данных социальных медиа от Bright Data, чтобы получить доступ к огромному количеству данных, собранных с нескольких социальных медиа платформ.

Найм сотрудников

Процесс найма новых сотрудников является длительным и сложным. Найти подходящего кандидата может занять месяцы. Проблема заключается в том, что платформы, такие как LinkedIn, не позволяют людям свободно фильтровать и исследовать свои данные. Наборы данных, содержащие данные об интересах, могут быть проанализированы по вашему желанию, что упрощает все. Bright Data предлагает набор данных LinkedIn, содержащий полные данные из множества общедоступных профилей.

Пример набора данных

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как выглядит набор данных. Вот первые несколько строк файла avocado_prices.xlsx:

Как видно, набор данных содержит информацию о цене и количестве проданных авокадо ежедневно в крупных городах США. Эти записи могут помочь вам отслеживать цену авокадо, которая обычно сильно коррелирует с уровнем инфляции в стране.

Подробнее, набор данных содержит CSV-данные, организованные в записи со следующими столбцами:

• Дата: День, в который были собраны данные.
• Средняя цена в USD: Средняя цена одного авокадо в городе в долларах США.
• Всего продано: Общее количество проданных авокадо в городе за один день.
• Продано маленьких авокадо: Количество проданных авокадо #4046 в городе за один день.
• Продано больших авокадо: Количество проданных авокадо #4225 в городе за один день.
• Продано очень больших авокадо: Количество проданных авокадо #4770 в городе за один день.
• Город: Город, в котором были собраны данные.

Заключение

В этой статье вы узнали определение наборов данных, приведен пример набора данных в формате CSV и рассмотрены различные типы доступных наборов данных. Подробно было рассмотрено, какие преимущества могут предоставить наборы данных в различных сценариях использования. Вы также имели возможность изучить наиболее распространенные подходы к созданию набора данных. Это включает сбор данных из Интернета или покупку набора данных, настроенного под ваши потребности. Оба этих сервиса предлагает Bright Data, лучший поставщик наборов данных на рынке!

---

Оригинал статьи опубликован на сайте https://brightdata.com.