데이터 세트 2023이란 무엇입니까? 정의 및 방법 설명!

기계 학습의 인기는 현재 사상 최고입니다.

그럼에도 불구하고 많은 의사 결정자들은 기계 학습 알고리즘을 설계, 교육 및 효과적으로 배포하기 위한 정확한 요구 사항을 인식하지 못합니다.

보조 작업으로 데이터 수집, 데이터 세트 구성 및 주석의 세부 사항은 무시됩니다.

인공지능(AI)은 빠른 멀티태스킹, 데이터 통합 ​​및 문제 해결 기술 덕분에 지난 2~3년 동안 목격한 것처럼 비즈니스에서 많은 육체 노동자를 대체하고 있습니다.

AI의 기능은 적절한 데이터 세트가 공급되면 원활합니다. 그러나 실제로 데이터 세트로 작업하는 것은 모든 AI 프로젝트에서 가장 많은 시간과 노력을 필요로 하며 때로는 전체 시간의 최대 70%를 차지합니다.

AI에서 데이터 세트의 중요성

데이터는 모든 AI 모델의 중요한 구성 요소이며 본질적으로 현재 머신 러닝의 인기가 급증하는 유일한 원인입니다.

확장 가능한 ML 알고리즘은 이제 데이터 가용성으로 인해 핵심 작업의 부산물이 아니라 비즈니스에 가치를 추가할 수 있는 독립형 솔루션으로 실현 가능합니다.

데이터는 항상 비즈니스의 초석이었습니다.

상업적인 의사 결정에서 고객이 구매한 제품, 제품이 얼마나 마음에 드는지, 고객 흐름의 계절성과 같은 요소는 항상 중요했습니다.

그러나 이제 기계 학습이 개발되었으므로 이 데이터를 데이터베이스로 수집하는 것이 중요합니다.

트렌드와 숨겨진 패턴을 살펴보고 충분한 데이터 포인트가 있을 때 생성한 데이터 세트를 기반으로 판단할 수 있습니다.

데이터세트란 무엇입니까?

데이터 세트 또는 데이터 세트는 특정 주제, 주제 또는 영역과 관련된 데이터 그룹입니다.

데이터 세트는 CSV, JSON 또는 SQL과 같은 다양한 형식으로 저장할 수 있으며 숫자, 텍스트, 이미지, 클립 및 오디오를 비롯한 다양한 유형의 데이터를 포함합니다.

결과적으로 데이터 세트는 일반적으로 동일한 주제와 관련되고 해당 목적으로 사용되는 조직화된 데이터를 포함합니다.

데이터 세트는 시장 조사, 경쟁사 분석, 가격 비교, 패턴 식별 및 분석, 기계 학습 모델 교육에 사용할 수 있습니다.

이것은 단지 몇 가지 사례에 불과하며 데이터베이스는 다양한 상황에서 유용합니다.

가장 간단한 단어로;

• 데이터 세트는 명명된 레코드 모음입니다.
• 데이터 세트는 의료 기록이나 보험 기록과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용할 정보를 저장할 수 있습니다.
• 소스 코드, 매크로 라이브러리, 시스템 변수 또는 매개변수와 같이 프로그램 또는 운영 체제 자체에 필요한 정보도 데이터 세트에 저장됩니다.
• 데이터 세트는 카탈로그화할 수 있으므로 스토리지 위치를 언급하지 않고 이름만 참조할 수 있습니다.

"레코드"와 "데이터 세트"의 차이점은 무엇입니까?

레코드는 가장 단순한 의미에서 데이터 포함 바이트 집합입니다. 레코드는 데이터베이스의 항목 하나 또는 부서 직원 한 명에 대한 인사 정보와 같이 하나의 단위로 처리되는 연결된 데이터를 자주 컴파일합니다.

필드는 직원이나 부서의 이름과 같은 특정 데이터 범주에 사용되는 레코드의 지정된 영역입니다.

데이터에 액세스하려는 방법에 따라 데이터 세트의 레코드를 다양한 방식으로 정렬할 수 있습니다.

예를 들어 인사 데이터와 같은 항목을 처리하는 애플리케이션 소프트웨어에서 각 개인의 데이터에 대한 레코드 형식을 제공할 수 있습니다.

데이터세트 생성 방법

데이터베이스의 이점을 완전히 이해하려면 데이터베이스가 실제로 생성되는 방식을 먼저 알아야 합니다. 다음과 같은 두 가지 기본 방법이 있습니다.

첫 번째 단계는 고유한 데이터 프로세서를 만들어 다양한 소스에서 정보를 수집하는 것입니다. 고급 애플리케이션을 사용하면 이 작업이 더 간단해집니다.

웹에서 비밀리에 데이터를 추출하기 위해 Bright Data의 웹 스크래핑 도구에는 내장 구문 분석 기능과 프록시 기능이 포함되어 있습니다.

시간과 노력을 절약할 수 있는 두 번째 선택은 기존 데이터베이스를 구입하는 것입니다. 그리고 Brilliant Data는 다운로드 가능한 방대한 데이터 세트를 제공합니다.

데이터 세트 사용의 이점

데이터베이스 사용의 세 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 향상된 의사 결정 - 만들기

데이터 세트의 정보는 전략적 선택을 지원하는 데 활용됩니다. 특히 데이터 세트를 사용하면 고객 행동을 평가하고, 시장 동향을 파악하고, 정보 간의 패턴과 연결을 찾고, 결과를 평가할 수 있습니다.

데이터 세트를 사용하여 선택 사항을 알리면 비즈니스에서 리소스를 투자할 위치, 새 제품을 만드는 방법 및 새 서비스를 얼마나 요청할지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결과적으로 귀사의 경쟁력과 시장 요구 사항에 대응할 수 있는 능력이 향상됩니다.

2. 향상된 사용자 경험

사용자 리뷰로 구성된 데이터 세트를 사용하여 고객 경험의 모든 측면을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

예를 들어 이 정보를 사용하여 상호 작용을 사용자 지정하고, 제품 디자인을 개선하고, 새 기능을 수정 또는 포함하고, 사용자 여정을 개선할 수 있습니다.

더 나은 사용자 경험을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

3. 시간 절약 및 비용 효율적

데이터 세트는 비용과 노력을 절약하는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 데이터 세트를 사용하여 개발 절차에서 오류를 발견하면 프로세스를 재구성하고 낭비를 줄이고 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

유사한 방식으로 데이터 세트를 분석하면 공급망의 격차, 불필요한 절차 및 필요 이상으로 지출하는 비즈니스 영역을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 세트 사용 사례 시나리오

데이터 세트에 대한 가장 인기 있는 사용 사례 중 일부를 살펴보겠습니다.

1. 가격 비교 가능

다양한 전자 상거래 웹사이트의 제품 가격이 포함된 데이터 세트의 도움으로 모든 경쟁사를 추적하고 최고의 거래를 발견하고 가격 변동을 추적할 수 있습니다.

안타깝게도 전자 상거래 웹 사이트에서 데이터를 추출하는 것은 매우 어렵습니다. 예를 들어 Amazon에는 CAPTCHA를 포함하여 많은 스크래핑 방지 조치가 있으며 구조가 다른 사이트가 있습니다.

Bright Data의 Amazon 데이터 세트를 사용하여 수천만 개의 항목, 판매자 및 리뷰에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

또한 투자자, 소매업체, 전 세계 기업 및 분석가는 데이터 전자 상거래 분석에 대한 Bright Data의 답변이 제공하는 통찰력을 활용할 수 있습니다.

2. 소셜 미디어 추적

소셜 미디어 통계에는 Facebook, Twitter, Reddit 및 기타 소셜 미디어 사이트에서 가져온 공개 데이터가 포함됩니다.

이러한 데이터 세트는 목표 시장에 대해 자세히 알아보거나 사용자 참여, 행동 및 선호도를 조사하는 데 유용합니다.

소셜 미디어 데이터 세트는 브랜드 추적, 감정 분석 수행, 협업할 인플루언서 식별에 매우 중요합니다.

다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 수집한 풍부한 정보를 얻으려면 Bright Data의 소셜 미디어 데이터 세트를 구입하십시오.

3. 직원 채용

새로운 직원을 찾는 데는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이상적인 후보자를 찾는 데 몇 달이 걸릴 수도 있습니다. 문제는 LinkedIn과 같은 웹사이트에서 사용자가 데이터를 쉽게 필터링하고 검토할 수 없다는 것입니다.

데이터 세트에 대해 원하는 분석을 수행하고 흥미로운 데이터를 보유하는 기능은 모든 것을 더 간단하게 만듭니다.

Bright Data에서 사용할 수 있는 LinkedIn 데이터 세트에는 공개적으로 액세스할 수 있는 수많은 프로필의 전체 정보가 포함되어 있습니다.

예를 들어 CSV 데이터 항목이 있는 데이터 세트에는 다음 섹션이 있습니다.

• 날짜: 정보가 수집된 날짜입니다.
• 평균 가격(USD): 도시에서 특정 항목의 평균 비용을 미국 달러로 표시합니다.
• 총 판매량: 하루 동안 한 장소에서 판매된 상품의 전체 수량입니다.
• 판매된 소형 품목: 단일 위치에서 단일 품목으로 판매된 총 품목 수입니다.
• 판매된 대형 상품: 하루에 한 장소에서 판매된 대형 상품의 총 수입니다.
• 판매된 특대형 품목: 하루 동안 커뮤니티에서 판매된 특대형 품목의 양입니다.
• 도시: 데이터 수집 위치입니다.

빠른 링크

• 어떻게 JustControl. 개별 데이터 흐름 설정
• 최고의 데이터 센터 프록시 서비스
• 얼마나 많은 데이터 유출

결론: 2023년 데이터세트란 무엇인가

이 기사에서 데이터 세트의 개념, CSV 데이터 세트 예제 및 다양한 종류의 데이터 세트를 보았습니다. 다양한 사용 사례에서 데이터 세트가 제공할 수 있는 이점을 완전히 이해했습니다.

또한 데이터 세트를 만드는 가장 일반적인 방법을 살펴볼 기회가 있었습니다.

여기에는 요구 사항에 맞게 특별히 설계된 데이터 세트 획득 또는 인터넷에서 데이터 수집이 포함됩니다. 이 두 가지 서비스는 모두 최고의 시장 데이터 세트 공급업체인 Bright Data에서 제공합니다!

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