データセット 2023 とは? 定義と方法を解説！

現在、機械学習の人気は史上最高です。

それにもかかわらず、多くの意思決定者は、機械学習アルゴリズムを設計、トレーニング、効果的に展開するための正確な要件を認識していません。

補助タスクとして、データ収集、データセット構築、および注釈の詳細は無視されます。

人工知能 (AI) は、その迅速なマルチタスキング、データ統合、および問題解決スキルのおかげで、過去 2 ～ 3 年にわたって目にしたように、ビジネスの多くの肉体労働者に取って代わりつつあります。

適切なデータセットが与えられれば、AI の機能はスムーズです。 ただし、実際には、データセットの操作には AI プロジェクトの中で最大の時間と労力がかかり、合計時間の最大 70% を占めることもあります。

AIにおけるデータセットの重要性

データはあらゆる AI モデルの重要な要素であり、基本的に、現在の機械学習ブームの唯一の原因です。

スケーラブルな ML アルゴリズムは、データが利用できるため、コア オペレーションの副産物ではなく、ビジネスに価値を付加できるスタンドアロン ソリューションとして実現可能になりました。

データは常にビジネスの基盤です。

商業上の意思決定では、顧客が何を購入したか、製品がどれだけ好まれているか、顧客の流れの季節性などの要素が常に重要でした。

しかし、機械学習が開発された今、このデータをデータベースに収集することが重要です。

傾向と隠れたパターンを調査し、十分なデータ ポイントが利用可能な場合に生成したデータセットに基づいて判断を下すことができます。

データセットとは

データセットまたはデータセットは、特定の主題、テーマ、または領域に関連するデータのグループです。

データセットは、CSV、JSON、SQL などのさまざまな形式で保存でき、数値、テキスト、画像、クリップ、音声など、さまざまな種類のデータを含めることができます。

その結果、データセットには通常、同じトピックに関連し、その目的で使用される整理されたデータが含まれます。

データセットは、市場調査、競合他社の分析、価格比較、パターンの識別と分析、および機械学習モデルのトレーニングに使用できます。

これらはほんの一例であり、データベースはさまざまな状況で役に立ちます。

最も簡単な言葉で。

• データ セットは、任意の名前付きレコードのコレクションです。
• データ セットには、医療記録や保険記録など、システム ソフトウェアで使用するための情報を格納できます。
• ソース コード、マクロ ライブラリ、システム変数やパラメータなど、プログラムまたはオペレーティング システム自体が必要とする情報も、データ セットに格納されます。
• データセットはカタログ化できるため、ストレージの場所を指定せずに名前のみを参照できます。

「レコード」と「データセット」の違いは何ですか?

レコードは、最も単純な意味では、データを格納するバイトのセットです。 レコードは、データベース内の 1 つのエントリや、ある部門の 1 人の従業員に関する人事情報など、1 つの単位として扱われるリンクされたデータをまとめたものであることがよくあります。

フィールドは、従業員や部門の名前など、特定のカテゴリのデータに使用されるレコードの指定された領域です。

データへのアクセス方法に応じて、データセット内のレコードはさまざまな方法で配置できます。

たとえば、人事データなどの項目を処理するアプリケーション ソフトウェアで、各個人のデータのレコード フォーマットを提供できます。

データセットの作成方法

データベースの利点を十分に理解するには、データベースが実際にどのように作成されているかを最初に知る必要があります。 次の 2 つの基本的な方法があります。

最初のステップは、さまざまなソースから情報を収集するための独自のデータ プロセッサを作成することです。 高度なアプリケーションを使用すると、この作業がより簡単になります。

Web から秘密裏にデータを抽出するために、Bright Data の Web スクレイピング ツールには組み込みの解析機能とプロキシ機能が含まれています。

時間と労力を節約できる 2 番目の選択肢は、既存のデータベースを購入することです。 また、Brilliant Data は、ダウンロード可能なデータセットの膨大な選択肢を提供します。

データセットを使用する利点

データベースを使用する利点の上位 3 つを以下に示します。

1. 意思決定の強化 – 意思決定

データセットの情報は、戦略的選択を裏付けるために利用されます。 特に、データセットを使用すると、顧客の行動を評価し、市場の傾向を特定し、情報のパターンと関連性を探し、結果を評価できます。

データセットを使用して選択を通知することで、ビジネスがリソースをどこに投資するか、新製品を作成する方法、および新サービスにいくら要求するかを決定するのに役立ちます。

その結果、市場の要求に対応する競争力と能力が向上します。

2. ユーザーエクスペリエンスの向上

ユーザー レビューを構成するデータセットを使用して、カスタマー エクスペリエンスのあらゆる側面を改善する方法を学ぶことができます。

たとえば、この情報を使用して、インタラクションのカスタマイズ、製品デザインの強化、新機能の変更または追加、ユーザー ジャーニーの改善を行うことができます。

より良いユーザー エクスペリエンスを提供することで、顧客満足度を向上させます。

3. 時間の節約と費用対効果の高い

データセットは、お金と労力を節約する方法を見つけるのに役立ちます。 たとえば、データセットを使用して開発手順のエラーを見つけることは、プロセスを再編成し、無駄を減らし、時間を節約するのに役立ちます。

同様の方法でデータセットを分析すると、サプライ チェーンのギャップ、不要な手順、必要以上に支出しているビジネス領域を見つけることができます。

データセットのユース ケース シナリオ

データセットの最も一般的な使用例をいくつか見ていきましょう。

1.価格を比較できる

さまざまな e コマース Web サイトからの製品価格を含むデータ セットを使用して、すべての競合他社を追跡し、最良の取引を発見し、価格変動を追跡することもできます。

残念ながら、e コマース Web サイトからデータを抽出することは非常に困難です。 たとえば、Amazon では CAPTCHA を含む多くのアンチ スクレイピング対策が実施されており、さまざまな構造のサイトがあります。

Bright Data の Amazon データセットを使用すると、何千万もの商品、販売者、レビューに簡単にアクセスできます。

さらに、投資家、小売業者、世界中の企業、およびアナリストは、データ e コマース分析に対するブライト データの回答によって提供される洞察から恩恵を受けることができます。

2.ソーシャルメディアの追跡

ソーシャル メディア統計には、Facebook、Twitter、Reddit、およびその他のソーシャル メディア サイトから取得したオープン データが含まれています。

これらのデータセットは、ターゲット市場についてさらに学習したり、ユーザーのエンゲージメント、行動、好みを調査したりするのに役立ちます。

ソーシャル メディア データセットは、ブランドの追跡、センチメント分析の実施、コラボレーションするインフルエンサーの特定に不可欠です。

さまざまなソーシャル メディア プラットフォームから収集した豊富な情報を取得するには、Bright Data のソーシャル メディア データセットを購入してください。

3. スタッフの採用

新しいスタッフを見つけるには、多大な時間と労力がかかります。 理想的な候補者を見つけるのに数か月かかることもあります。 問題は、LinkedIn などの Web サイトでは、ユーザーが自分のデータを簡単にフィルター処理して調べることができないことです。

データセットに対して必要な分析を実行し、興味深いデータを取得する機能により、すべてが簡単になります.

Bright Data が提供する LinkedIn データセットには、公開されている多数のプロファイルからの完全な情報が含まれています。

例として、CSV データ エントリを含むデータセットには次のセクションがあります。

• 日付:情報が収集された日。
• 米ドルでの平均価格:ある都市における特定の商品の平均価格を米ドルで表したもの。
• 総販売量:ある場所で 1 日に販売された商品の総量。
• 販売された小物:ある場所で 1 日に小物として販売された商品の総数。
• 大型商品の販売数: 1 か所で 1 日に販売された大型商品の合計数。
• 販売された特大サイズのアイテム:コミュニティで 1 日に販売された特大サイズのアイテムの量。
• 都市:データ収集の場所。

クイックリンク

• ジャストコントロール。 個々のデータ フローを設定する
• 最高のデータセンター プロキシ サービス
• データ侵害の数

結論: データセット 2023 とは

この記事では、データセットの概念、CSV データセットの例、さまざまな種類のデータセットについて説明しました。 さまざまなユース ケースでデータセットが提供できるメリットを十分に理解できました。

さらに、データセットを作成する最も一般的な方法を調べる機会がありました。

これには、お客様の要件に合わせて特別に設計されたデータセットの取得や、インターネットからのデータの収集が含まれます。 これらのサービスは両方とも、データセットのトップ マーケットプレイス サプライヤーである Bright Data によって提供されます。

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