Что такое датасет
Датасет (от англ. dataset) — это набор собранных и упорядоченных данных, предназначенных для хранения, обработки и анализа. В него может входить числовая, текстовая, графическая или смешанная информация.
Чаще всего датасеты выглядят как таблицы со строками и столбцами. В строках содержится информация об объектах наблюдения, например, пользователи, транзакции, товары. А в столбцах — их характеристики: возраст, дата покупки и др.
Чаще всего датасеты выглядят как таблицы со строками и столбцами. В строках содержится информация об объектах наблюдения, например, пользователи, транзакции, товары. А в столбцах — их характеристики: возраст, дата покупки и др.
Пример SQL-запроса к датасету в Google BigQuery: анализ таблицы пользовательских ролей и прав доступа
На примере выше показан датасет с пользовательскими ролями и разрешениями в системе управления рекламными кампаниями. Каждая строка содержит связку «аккаунт — роль — разрешение», а столбцы описывают параметры доступа для каждого аккаунта.
Для чего нужны датасеты и где они используются
Датасеты применяются в разных областях — от науки и госструктур до маркетинга и финтеха. Их используют как для исследовательских задач, так и в повседневной аналитике.
Датасет — это основа для решений, которые позволяют автоматизировать процессы, создавать конкурентные преимущества и повышать эффективность продуктов и сервисов. Ниже перечислены самые популярные сферы, где активно используются наборы данных.
Датасет — это основа для решений, которые позволяют автоматизировать процессы, создавать конкурентные преимущества и повышать эффективность продуктов и сервисов. Ниже перечислены самые популярные сферы, где активно используются наборы данных.
- Искусственный интеллект и машинное обучение. Качественные и полные датасеты необходимы для точного обучения моделей, а также решения задач классификации, регрессии, кластеризации и других типов.
- Бизнес-аналитика. Датасеты помогают выявить закономерности в маркетинговых стратегиях, продажах и поведении покупателей.
- Научные исследования. В биологии, социологии, психологии, экономике исследователи используют наборы данных для верификации гипотез.
- Государственные данные. Правительства публикуют датасеты с демографическими, экологическими, социальными и экономическими показателями.
- Разработка сервисов и приложений. Программисты используют датасеты для построения чат-ботов, голосовых помощников, рекомендательных систем и других сервисов.
Виды датасетов
Прежде чем начать работу с датасетами, важно разобраться в их разновидностях. Это поможет выбрать подходящий набор данных под конкретную задачу — будь то машинное обучение, бизнес-аналитика или визуализация.
Датасеты можно классифицировать по типу данных, цели использования, доступности или способу получения информации.
По типы данных выделяют следующие датасеты:
По цели использования:
По доступности:
По источнику сбора:
Датасеты можно классифицировать по типу данных, цели использования, доступности или способу получения информации.
По типы данных выделяют следующие датасеты:
- табличные датасеты — CSV, Excel;
- текстовые — JSON, XML, txt;
- изображения — JPEG, PNG, BMP;
- аудио — WAV, MP3;
- видео — MP4, AVI.
По цели использования:
- обучающие датасеты (training set) — для обучения моделей;
- проверочные (validation set) — для настройки параметров и выбора модели;
- тестовые (test set) — для оценки качества модели на новых данных.
По доступности:
- открытые датасеты — Kaggle, OpenML, Google Dataset Search;
- закрытые — внутренние базы компаний, защищенные NDA.
По источнику сбора:
- сгенерированные вручную;
- собранные автоматически — с помощью скриптов или парсинга;
- полученные от третьих лиц — партнеров или поставщиков.
Структура датасета
Чтобы эффективно работать с датасетами, нужно понимать их структуру. Особенно это важно при использовании табличных данных — от их корректности напрямую зависит качество анализа, обучение моделей и визуализация.
Рассмотрим основные компоненты, из которых формируется датасет, особенно в табличной форме:
Рассмотрим основные компоненты, из которых формируется датасет, особенно в табличной форме:
- Заголовки — содержат названия признаков (столбцов), которые описывают характеристики объектов.
- Наблюдения — строки таблицы, содержащие значения признаков для конкретного объекта.
- Типы данных — числовые, категориальные, текстовые, временные метки и другие компоненты.
- Пропущенные значения — пустые ячейки, которые требует особой обработки.
- Метаданные — это описание структуры, источников, условий сбора и прочие сопроводительные данные.
Критерии выбора и подготовки датасета
От выбора правильного датасета зависит успех всего проекта. Обучаете ли вы модель, готовите отчет или работаете с аналитикой — именно от качества и релевантности данных зависят будущие результаты.
Перечислим основные критерии, которым должен соответствовать хороший датасет.
Релевантность. Данные должны соответствовать поставленной цели анализа.
Например, чтобы спрогнозировать спрос на товар, нужно использовать данные о продажах. Если использовать датасеты о поведении пользователей в соцсети, нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и понизить точность результатов.
Полнота. Чем меньше пропущенных значений, тем достовернее анализ — в иных случаях, отсутствие данных в ключевых столбцах приведет к искаженным итогам.
Качество. У данных «на входе» должно быть хорошее качество. Это значит, что в датасетах нужно исключить противоречивую информацию, дубликаты и ошибки.
Чтобы качественно собирать данные для датасетов, рекомендуем пройти курс от онлайн-школы ProductStar «Профессия Data Scientist». За 250 академических часов, 128 онлайн-уроков вы с нуля станете специалистом по работе с BigData и гарантированно найдете работу. И все это с поддержкой экспертов в области.
Объем. Датасеты для анализа данных должны охватывать большое количество наблюдений, чтобы результат был статистически значимым. Это особенно важно при построении моделей машинного обучения — маленький объем данных может привести к неспособности обобщать и переобучению.
Актуальность. Данные нужно постоянно обновлять, потому что рыночные условия, бизнес-модели и поведение пользователей постоянно меняются. А использование устаревших датасетов может привести к неэффективным решениям и ошибочным выводам.
Баланс классов. Важно, чтобы классы были представлены сбалансированно. В случае дисбаланса алгоритм может начать игнорировать меньший класс — тогда придется применять методы балансировки. Например, oversampling, undersampling или генерация синтетических данных SMOTE.
Перечислим основные критерии, которым должен соответствовать хороший датасет.
Релевантность. Данные должны соответствовать поставленной цели анализа.
Например, чтобы спрогнозировать спрос на товар, нужно использовать данные о продажах. Если использовать датасеты о поведении пользователей в соцсети, нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и понизить точность результатов.
Полнота. Чем меньше пропущенных значений, тем достовернее анализ — в иных случаях, отсутствие данных в ключевых столбцах приведет к искаженным итогам.
Качество. У данных «на входе» должно быть хорошее качество. Это значит, что в датасетах нужно исключить противоречивую информацию, дубликаты и ошибки.
Чтобы качественно собирать данные для датасетов, рекомендуем пройти курс от онлайн-школы ProductStar «Профессия Data Scientist». За 250 академических часов, 128 онлайн-уроков вы с нуля станете специалистом по работе с BigData и гарантированно найдете работу. И все это с поддержкой экспертов в области.
Объем. Датасеты для анализа данных должны охватывать большое количество наблюдений, чтобы результат был статистически значимым. Это особенно важно при построении моделей машинного обучения — маленький объем данных может привести к неспособности обобщать и переобучению.
Актуальность. Данные нужно постоянно обновлять, потому что рыночные условия, бизнес-модели и поведение пользователей постоянно меняются. А использование устаревших датасетов может привести к неэффективным решениям и ошибочным выводам.
Баланс классов. Важно, чтобы классы были представлены сбалансированно. В случае дисбаланса алгоритм может начать игнорировать меньший класс — тогда придется применять методы балансировки. Например, oversampling, undersampling или генерация синтетических данных SMOTE.
Как создать и подготовить датасет
Создание датасета — длительный процесс, от которого зависит успешность анализа и дальнейших выводов. При работе с данными нужен внимательный подход, понимание конечной цели и точность. Рассмотрим основные стадии подготовки набора данных и создания датасетов.
Постановка цели — перед началом работы нужно определиться, зачем собираются данные, какие параметры учитывать, какие метрики будут ключевыми и как их структурировать.
Пример. Для прогнозирования продаж важно собирать не только данные о транзакциях, но и информацию о сезонности, рекламных кампаниях и внешних факторах.
Источники датасетов — источниками могут стать как внешние API-сервисы, веб-скрапинг, опросы, так и внутренние CRM, BI-системы и другие ресурсы. На этом этапе важно оценить надежность источников, юридическую чистоту информации и техническую возможность интеграции.
Сбор данных — в зависимости от проекта сбор информации может быть автоматизированным, например, через Python-библиотеки. Также есть варианты с ручным сбором сведений через анкетирование и с полуавтоматическим сбором данных с помощью экспорта из Excel или Google Sheets.
Очистка — это один из критически важных этапов, на котором нужно очистить датасет, не потеряв значимые данные. Для этого применяются фильтрации, проверка диапазонов и соответствий, удаление и коррекция ошибок.
Преобразование — после чистки данных нужно привести таблицу к нужному формату: числовому, категориальному, one-hot encoding и т. д. Именно на этом этапе создаются производные признаки: день недели или разница между заказами.
Анализ — прежде чем приступить к подготовке отчетов и построению моделей, нужно провести разведочный анализ данных. С его помощью можно выявить повторные выбросы, сформулировать гипотезы на будущее и найти нелогичные корреляции.
Постановка цели — перед началом работы нужно определиться, зачем собираются данные, какие параметры учитывать, какие метрики будут ключевыми и как их структурировать.
Пример. Для прогнозирования продаж важно собирать не только данные о транзакциях, но и информацию о сезонности, рекламных кампаниях и внешних факторах.
Источники датасетов — источниками могут стать как внешние API-сервисы, веб-скрапинг, опросы, так и внутренние CRM, BI-системы и другие ресурсы. На этом этапе важно оценить надежность источников, юридическую чистоту информации и техническую возможность интеграции.
Сбор данных — в зависимости от проекта сбор информации может быть автоматизированным, например, через Python-библиотеки. Также есть варианты с ручным сбором сведений через анкетирование и с полуавтоматическим сбором данных с помощью экспорта из Excel или Google Sheets.
Очистка — это один из критически важных этапов, на котором нужно очистить датасет, не потеряв значимые данные. Для этого применяются фильтрации, проверка диапазонов и соответствий, удаление и коррекция ошибок.
Преобразование — после чистки данных нужно привести таблицу к нужному формату: числовому, категориальному, one-hot encoding и т. д. Именно на этом этапе создаются производные признаки: день недели или разница между заказами.
Анализ — прежде чем приступить к подготовке отчетов и построению моделей, нужно провести разведочный анализ данных. С его помощью можно выявить повторные выбросы, сформулировать гипотезы на будущее и найти нелогичные корреляции.
Примеры использования датасетов
Рекомендательные системы с алгоритмами. Компании используют пользовательские датасеты для персонализации контента — в них содержатся истории просмотров, клики и оценки. Модели машинного обучения анализируют эти данные и формируют индивидуальные предложения.
Финансы, банки, финтех-компании. В сфере финансов применяют транзакционные датасеты, чтобы строить скоринговые модели, прогнозировать платежеспособность клиентов и выявить подозрительные операции.
Финансы, банки, финтех-компании. В сфере финансов применяют транзакционные датасеты, чтобы строить скоринговые модели, прогнозировать платежеспособность клиентов и выявить подозрительные операции.
Сводная таблица по банкам: активы, кредитные линии и выборка по датасету.
Медицинские исследования. Еще одна область, где используются датасеты — медицина. Набор данных с историями болезней, снимками МРТ, КТ, результатами анализов позволяют врачам прогнозировать течение заболеваний, находить связь между диагнозами и симптомами, корректировать методы лечения.
Городской транспорт. Власти города используют датасеты с IoT-датчиков, камер и систем оплаты, чтобы анализировать трафик, прогнозировать пробки и проектировать более эффективные маршруты общественного транспорта.
EdTech и образование. Образовательные платформы проводят анализ поведения учащихся — просмотренные курсы, частота входа и успешность выполнения заданий. Все это поможет адаптировать программы под каждого студента и минимизировать риски исключения с курса.
Городской транспорт. Власти города используют датасеты с IoT-датчиков, камер и систем оплаты, чтобы анализировать трафик, прогнозировать пробки и проектировать более эффективные маршруты общественного транспорта.
EdTech и образование. Образовательные платформы проводят анализ поведения учащихся — просмотренные курсы, частота входа и успешность выполнения заданий. Все это поможет адаптировать программы под каждого студента и минимизировать риски исключения с курса.
Лучшие датасеты
Iris Dataset — это классическая модель для обучения базовым алгоритмам и визуализации.
Визуализация датасета Iris: распределения и взаимосвязи признаков по видам ирисов.
MNIST — модель для тренировки распознавания образов и первый шаг в обучении моделей компьютерного зрения.
COCO — это датасет для распознавания объектов в сложных условиях.
IMDB Reviews — это тексты положительных и негативных рецензий на фильмы для анализа тональности и построения NLP-моделей.
OpenStreetMap — это база открытых геоданных для навигации, логистики и картографии.
Titanic Dataset — это исторические данные о пассажирах корабля «Титаник» для обучения моделей бинарной классификации.
COCO — это датасет для распознавания объектов в сложных условиях.
IMDB Reviews — это тексты положительных и негативных рецензий на фильмы для анализа тональности и построения NLP-моделей.
OpenStreetMap — это база открытых геоданных для навигации, логистики и картографии.
Titanic Dataset — это исторические данные о пассажирах корабля «Титаник» для обучения моделей бинарной классификации.
Таблица с данными пассажиров Titanic: выживание, пол, возраст и билетные параметры.
Google BigQuery Public Datasets — это коллекция обширных данных от Google для SQL-анализа и обучения.
Коротко о главном
Датасет представляет собой структурированный набор данных для хранения, обработки и анализа информации, который используется в науке, государственных структурах, искусственном интеллекте, бизнесе, при разработке сервисов и приложений.
Основной вид данных — это таблицы, изображения, тексты, видео и аудио. По назначению выделяют обучающие, проверочные и тестовые датасеты, а по доступности — открытые и закрытые.
Структура датасета включает в себя заголовки, строки, столбцы, типы данных, метаданные и пропуски. Этапы создания датасетов — определение цели, выбор источников, сбор, очистка, преобразование и анализ данных.
Популярные датасеты — это Iris, MNIST, COCO, IMDB Reviews, OpenStreetMap, Titanic и Google BigQuery Public Datasets.
Основной вид данных — это таблицы, изображения, тексты, видео и аудио. По назначению выделяют обучающие, проверочные и тестовые датасеты, а по доступности — открытые и закрытые.
Структура датасета включает в себя заголовки, строки, столбцы, типы данных, метаданные и пропуски. Этапы создания датасетов — определение цели, выбор источников, сбор, очистка, преобразование и анализ данных.
Популярные датасеты — это Iris, MNIST, COCO, IMDB Reviews, OpenStreetMap, Titanic и Google BigQuery Public Datasets.
Поделиться
