Dataset 2023 คืออะไร? อธิบายความหมายและวิธีการ!

ความนิยมของแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ในระดับสูงตลอดเวลา

อย่างไรก็ตาม ผู้มีอำนาจตัดสินใจจำนวนมากไม่ทราบถึงข้อกำหนดที่ชัดเจนสำหรับการออกแบบ ฝึกอบรม และปรับใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ

ในฐานะที่เป็นงานเสริม ข้อมูลเฉพาะของการรวบรวมข้อมูล การสร้างชุดข้อมูล และคำอธิบายประกอบจะถูกละเว้น

ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาแทนที่พนักงานจำนวนมากในธุรกิจ ดังที่เราได้เห็นในช่วงสองถึงสามปีที่ผ่านมา ต้องขอบคุณการทำงานหลายอย่างพร้อมกันอย่างรวดเร็ว การรวมข้อมูล และทักษะการแก้ปัญหา

การทำงานของ AI จะราบรื่นหากมีการป้อนชุดข้อมูลที่เหมาะสม อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ การทำงานกับชุดข้อมูลต้องใช้เวลาและความพยายามมากที่สุดในโครงการ AI ใดๆ ซึ่งบางครั้งคิดเป็น 70% ของเวลาทั้งหมด

ความสำคัญของชุดข้อมูลใน AI

ข้อมูลเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของโมเดล AI ใด ๆ และโดยพื้นฐานแล้วเป็นสาเหตุเดียวที่ทำให้ความนิยมของแมชชีนเลิร์นนิงเฟื่องฟูในปัจจุบัน

ขณะนี้อัลกอริธึม ML ที่ปรับขนาดได้มีความเป็นไปได้ในฐานะโซลูชันแบบสแตนด์อโลนที่สามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจ แทนที่จะเป็นผลพลอยได้จากการดำเนินงานหลักเนื่องจากความพร้อมใช้งานของข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญของธุรกิจของคุณเสมอมา

ในการตัดสินใจเชิงพาณิชย์ องค์ประกอบต่างๆ เช่น สิ่งที่ลูกค้าซื้อ ความชื่นชอบในผลิตภัณฑ์ และฤดูกาลของกระแสลูกค้ามีความสำคัญเสมอ

แต่ปัจจุบันการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการพัฒนาขึ้น การรวบรวมข้อมูลนี้ลงในฐานข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ

คุณสามารถตรวจสอบแนวโน้มและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ และทำการตัดสินตามชุดข้อมูลที่คุณสร้างขึ้นเมื่อมีจุดข้อมูลเพียงพอ

ชุดข้อมูลคืออะไร?

ชุดข้อมูลหรือชุดข้อมูลคือกลุ่มของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับหัวเรื่อง ธีม หรือพื้นที่หนึ่งๆ

ชุดข้อมูลสามารถบันทึกได้หลายรูปแบบ เช่น CSV, JSON หรือ SQL และรวมข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ตัวเลข ข้อความ รูปภาพ คลิป และเสียง

ด้วยเหตุนี้ ชุดข้อมูลมักจะมีข้อมูลที่จัดระเบียบซึ่งเกี่ยวข้องกับหัวข้อเดียวกันและใช้เพื่อจุดประสงค์นั้น

ชุดข้อมูลสามารถใช้สำหรับการวิจัยตลาด การวิเคราะห์คู่แข่ง การเปรียบเทียบราคา การระบุและวิเคราะห์รูปแบบ และการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

นี่เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วน และฐานข้อมูลมีประโยชน์ในบริบทที่หลากหลาย

ในคำที่ง่ายที่สุด

• ชุดข้อมูลคือคอลเลกชันของเรคคอร์ดที่มีชื่อ
• ชุดข้อมูลสามารถเก็บข้อมูลสำหรับการใช้งานโดยซอฟต์แวร์ระบบ เช่น เวชระเบียนหรือบันทึกการประกันภัย
• ข้อมูลที่จำเป็นโดยโปรแกรมหรือระบบปฏิบัติการเอง เช่น ซอร์สโค้ด ไลบรารีแมโคร หรือตัวแปรหรือพารามิเตอร์ของระบบ จะถูกจัดเก็บไว้ในชุดข้อมูลด้วย
• ชุดข้อมูลสามารถจัดทำเป็นแคตตาล็อก ทำให้สามารถอ้างอิงเฉพาะชื่อได้โดยไม่ต้องระบุตำแหน่งของที่เก็บข้อมูล

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง "บันทึก" และ "ชุดข้อมูล"?

เรกคอร์ดคือชุดของไบต์ที่บรรจุข้อมูลในความหมายที่ง่ายที่สุด บันทึกมักจะรวบรวมข้อมูลที่เชื่อมโยงซึ่งจัดการเป็นหน่วย เช่น รายการหนึ่งในฐานข้อมูลหรือข้อมูลบุคลากรเกี่ยวกับพนักงานคนหนึ่งของแผนก

เขตข้อมูลคือพื้นที่ที่กำหนดของเรกคอร์ดที่ใช้สำหรับข้อมูลบางประเภท เช่น ชื่อพนักงานหรือแผนก

บันทึกในชุดข้อมูลสามารถจัดเรียงได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับว่าเราตั้งใจที่จะเข้าถึงข้อมูลอย่างไร

คุณสามารถจัดเตรียมรูปแบบบันทึกสำหรับข้อมูลของแต่ละคนในซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันที่ประมวลผลรายการต่างๆ เช่น ข้อมูลบุคลากร เป็นต้น

วิธีการสร้างชุดข้อมูล

เพื่อชื่นชมคุณประโยชน์ของฐานข้อมูลอย่างสมบูรณ์ คุณต้องทราบก่อนว่าฐานข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างไร มีสองวิธีพื้นฐานดังต่อไปนี้:

ขั้นตอนแรกคือการสร้างตัวประมวลผลข้อมูลเฉพาะเพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ด้วยแอปพลิเคชันขั้นสูง งานนี้จะง่ายขึ้น

ในการดึงข้อมูลจากเว็บอย่างลับๆ เครื่องมือขูดเว็บของ Bright Data มีฟังก์ชันการแยกวิเคราะห์ในตัวและคุณสมบัติพร็อกซี

ตัวเลือกที่สองซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและแรงของคุณคือการซื้อฐานข้อมูลที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ และอีกครั้ง Brilliant Data มีชุดข้อมูลที่ดาวน์โหลดได้ให้เลือกมากมาย

ข้อดีของการใช้ชุดข้อมูล

ข้อดีสามอันดับแรกของการใช้ฐานข้อมูลแสดงไว้ด้านล่าง

1. การตัดสินใจที่ดีขึ้น - การตัดสินใจ

ข้อมูลของชุดข้อมูลถูกใช้เพื่อสำรองทางเลือกเชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ชุดข้อมูล ช่วยให้คุณสามารถประเมินพฤติกรรมของลูกค้า ระบุแนวโน้มของตลาด มองหารูปแบบและความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูล และประเมินผลลัพธ์

ด้วยการใช้ชุดข้อมูลเพื่อแจ้งทางเลือกของคุณ คุณสามารถช่วยธุรกิจของคุณตัดสินใจว่าจะลงทุนทรัพยากรที่ใด วิธีสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ และจำนวนเงินที่ต้องการใช้บริการใหม่

ลักษณะการแข่งขันและความสามารถในการตอบสนองต่อความต้องการของตลาดจะเพิ่มขึ้น

2. ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

คุณสามารถเรียนรู้วิธีปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในทุกๆ ด้านได้โดยใช้ชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยบทวิจารณ์ของผู้ใช้

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งการโต้ตอบ ปรับปรุงการออกแบบผลิตภัณฑ์ แก้ไขหรือรวมคุณสมบัติใหม่ และปรับปรุงการเดินทางของผู้ใช้

คุณจะปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าโดยมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น

3. ประหยัดเวลาและคุ้มค่า

ชุดข้อมูลสามารถช่วยคุณหาวิธีประหยัดเงินและความพยายาม ตัวอย่างเช่น การใช้ชุดข้อมูลเพื่อระบุข้อผิดพลาดในขั้นตอนการพัฒนาอาจช่วยให้คุณจัดระเบียบกระบวนการใหม่ ลดของเสีย และประหยัดเวลา

การวิเคราะห์ชุดข้อมูลในลักษณะเดียวกันสามารถช่วยให้คุณพบช่องว่างในห่วงโซ่อุปทาน กระบวนการที่ไม่จำเป็น และพื้นที่ธุรกิจที่ใช้จ่ายมากกว่าที่ควร

ชุดข้อมูลใช้สถานการณ์กรณี

มาดูกรณีการใช้งานยอดนิยมสำหรับชุดข้อมูลกัน

1. สามารถเปรียบเทียบราคาได้

คุณสามารถติดตามคู่แข่งทั้งหมดของคุณ ค้นพบข้อเสนอที่ดีที่สุด และติดตามความผันผวนของราคาด้วยความช่วยเหลือของชุดข้อมูลที่รวมราคาสินค้าจากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซต่างๆ

น่าเสียดายที่การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซค่อนข้างยาก ตัวอย่างเช่น Amazon มีมาตรการต่อต้านการขูดข้อมูลมากมาย รวมถึง CAPTCHA และมีไซต์ที่มีโครงสร้างต่างกัน

คุณสามารถเข้าถึงสินค้า ผู้ขาย และบทวิจารณ์นับสิบล้านรายการได้อย่างง่ายดายด้วยชุดข้อมูล Amazon ของ Bright Data

นอกจากนี้ นักลงทุน ผู้ค้าปลีก บริษัททั่วโลก และนักวิเคราะห์สามารถได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่สนับสนุนโดยคำตอบของ Bright Data สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

2. ติดตามโซเชียลมีเดีย

สถิติโซเชียลมีเดียมีข้อมูลเปิดที่นำมาจาก Facebook, Twitter, Reddit และเว็บไซต์โซเชียลมีเดียอื่นๆ

ชุดข้อมูลเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตลาดเป้าหมายหรือการวิจัยการมีส่วนร่วม พฤติกรรม และความชอบของผู้ใช้

ชุดข้อมูลโซเชียลมีเดียมีความสำคัญต่อการติดตามแบรนด์ ดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึก และระบุผู้มีอิทธิพลที่จะทำงานร่วมกัน

หากต้องการรับข้อมูลมากมายที่รวบรวมจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ ให้ซื้อชุดข้อมูลโซเชียลมีเดียของ Bright Data

3. จ้างพนักงาน

ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากในการหาพนักงานใหม่ อาจใช้เวลาเป็นเดือนเพื่อค้นหาผู้สมัครในอุดมคติ ปัญหาคือเว็บไซต์เช่น LinkedIn ไม่สามารถให้ผู้ใช้กรองและตรวจสอบข้อมูลของตนได้อย่างง่ายดาย

ความสามารถในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ต้องการและการมีข้อมูลที่น่าสนใจทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้น

ชุดข้อมูล LinkedIn ที่จัดทำโดย Bright Data ประกอบด้วยข้อมูลทั้งหมดจากโปรไฟล์สาธารณะจำนวนมากที่เข้าถึงได้

ตามภาพประกอบ ชุดข้อมูลที่มีรายการข้อมูล CSV จะมีส่วนต่อไปนี้:

• วันที่: วันที่รวบรวมข้อมูล
• ราคาเฉลี่ยเป็นดอลลาร์สหรัฐ: ต้นทุนเฉลี่ยของสินค้าเฉพาะในเมืองหนึ่งๆ ซึ่งแสดงเป็นดอลลาร์สหรัฐ
• ขายทั้งหมด: ปริมาณโดยรวมของสินค้าที่ขายในสถานที่หนึ่งๆ ในหนึ่งวัน
• สินค้าขนาดเล็กที่ขายได้: จำนวนสินค้าทั้งหมดที่ขายในสถานที่หนึ่งๆ ในหนึ่งวัน โดยเป็นสินค้าขนาดเล็ก
• ขายสินค้าขนาดใหญ่: จำนวนสินค้าขนาดใหญ่ที่ขายในสถานที่หนึ่งๆ ในหนึ่งวัน
• ขายสินค้าขนาดใหญ่พิเศษ: จำนวนสินค้าขนาดใหญ่พิเศษที่ขายในชุมชนในหนึ่งวัน
• เมือง: สถานที่เก็บรวบรวมข้อมูล

ลิงค์ด่วน

• JustControl เป็นอย่างไร ตั้งค่าโฟลว์ข้อมูลส่วนตัวของคุณ
• บริการพร็อกซีศูนย์ข้อมูลที่ดีที่สุด
• จำนวนการละเมิดข้อมูล

สรุป: Dataset 2023 คืออะไร

คุณได้เห็นแนวคิดของชุดข้อมูล ตัวอย่างชุดข้อมูล CSV และชุดข้อมูลประเภทต่างๆ ในบทความนี้ คุณได้รับความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับชุดข้อมูลประโยชน์ที่สามารถนำเสนอในกรณีการใช้งานต่างๆ

นอกจากนี้ คุณยังมีโอกาสที่จะดูวิธีทั่วไปในการสร้างชุดข้อมูล

ซึ่งรวมถึงการได้รับชุดข้อมูลที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับความต้องการของคุณหรือการรวบรวมข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต บริการทั้งสองนี้ให้บริการโดย Bright Data ซึ่งเป็นผู้จัดหาชุดข้อมูลในตลาดชั้นนำ!

คุณยังสามารถอ่าน

• Bright Data ปลอดภัยต่อการใช้งานหรือไม่
• งาน Big Data Expo อเมริกาเหนือ
• วิธีเพิ่มและประมวลผลแหล่งข้อมูลใหม่
• รีวิว Dataslayer.ai