Где можно найти датасеты

Если вы занимаетесь анализом данных или машинным обучением, то вы наверняка нуждаетесь в хороших датасетах. В этой статье мы расскажем, где искать данные для анализа, какие бывают датасеты и как создать свой собственный.

1. Главные места поиска датасетов
2. Где искать данные для анализа
3. Какие бывают датасеты
4. Структурированные датасеты
5. Полуструктурированные датасеты
6. Неструктурированные датасеты
7. Как создать датасет
8. Советы по работе с датасетами
9. Выводы

Главные места поиска датасетов

1. Google Dataset Search — это основной источник датасетов. Он позволяет искать датасеты по всему миру по ключевым словам.
2. Kaggle — это площадка для соревнований по машинному обучению. Здесь можно найти множество датасетов для различных задач.
3. GitHub — крупнейшая в мире платформа для хранения и обмена программным кодом. Здесь можно найти множество интересных датасетов.

При поиске датасетов на Kaggle или GitHub придётся перебирать много нишевых наборов данных, но среди них можно найти полезные для бизнеса.

Где искать данные для анализа

Если вы ищете данные для анализа рынка, то можно обратиться к следующим источникам:

• Statista — это платформа по сбору статистики о соцсетях из разных источников.
• Eurostat — это официальный сайт со статистикой Евросоюза.
• UNdata — это база данных со статистикой ООН.
• Data.gov — это сайт с открытыми данными правительства США.
• Data.gov.uk — это аналогичный сайт для Великобритании.
• WorldBank Data — это база данных Всемирного банка.
• UNICEF DATA — это база данных UNICEF.

Какие бывают датасеты

В зависимости от типа и структуры данных, существуют различные типы датасетов. Они могут быть разделены на три основные категории: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные датасеты.

Структурированные датасеты

Структурированные датасеты представляют собой информацию в табличном виде, где у каждого объекта прописаны определенные свойства: характеристики, связи или конкретные места. Эти датасеты можно использовать для анализа, построения гипотез или обучения нейросети на основе данных.

Полуструктурированные датасеты

Полуструктурированные датасеты содержат данные, которые не соответствуют жесткому формату табличной структуры. В них могут присутствовать данные в формате JSON, XML, CSV, а также данные, которые могут быть неструктурированными.

Неструктурированные датасеты

Неструктурированные датасеты содержат данные без жесткой формы и структуры. К ним относятся, например, фотографии, видео, аудиозаписи и текстовые файлы.

Как создать датасет

Если вы не можете найти подходящий датасет для своей задачи, то можно создать свой собственный датасет. Для этого:

1. Перейдите на главную страницу DataLens.
2. Нажмите кнопку «Создать датасет».
3. В левой части экрана нажмите «Добавить».
4. Выберите подключение.
5. Выберите таблицы, которые будут источником данных для датасета, и нажмите «Сохранить» в верхнем правом углу.
6. Введите название датасета и нажмите «Создать».

Советы по работе с датасетами

• Перед началом работы с датасетом необходимо изучить его структуру и содержимое.
• Если вы работаете с неструктурированным датасетом, то уделите особое внимание его качеству и точности.
• Если вы собрали свой собственный датасет, то убедитесь, что он соответствует вашим требованиям.
• Используйте инструменты для обработки данных, такие как Pandas или Excel, для преобразования данных в нужный формат.
• Если вы работаете с большими датасетами, то убедитесь, что у вас есть достаточно мощный компьютер или доступ к облачным вычислениям.

Выводы

Датасеты являются важным инструментом для анализа данных и машинного обучения. Существует множество источников данных, таких как Google Dataset Search, Kaggle и GitHub. С помощью них вы сможете найти подходящий датасет для своей задачи. Также можно создать свой собственный датасет, используя различные инструменты и подключения. Важно помнить, что перед началом работы с датасетом необходимо изучить его структуру и содержимое, а также уделить особое внимание качеству и точности данных.