Veri Kümesi 2023 nedir? Tanımı ve Yöntemleri Açıklandı!

Makine öğreniminin popülaritesi şu anda tüm zamanların en yüksek seviyesinde.

Buna rağmen birçok karar verici, bir makine öğrenimi algoritması tasarlamak, eğitmek ve etkili bir şekilde dağıtmak için gereken kesin gereksinimlerin farkında değil.

Yardımcı görevler olarak, veri toplama, veri kümesi oluşturma ve ek açıklama özellikleri dikkate alınmaz.

Yapay zeka veya yapay zeka, hızlı çoklu görev, veri entegrasyonu ve problem çözme becerileri sayesinde son iki ila üç yıldır tanık olduğumuz gibi, sektördeki birçok el işçisinin yerini alıyor.

Uygun veri kümesiyle beslenirse yapay zekanın işlevi sorunsuzdur. Ancak pratikte, veri kümeleriyle çalışmak, herhangi bir yapay zeka projesi arasında en fazla zaman ve çabayı gerektirir ve bazen toplam sürenin %70'ini oluşturur.

Yapay Zekada Veri Kümelerinin Önemi

Veriler, herhangi bir AI modelinin çok önemli bir bileşenidir ve esasen, makine öğreniminin popülaritesindeki mevcut patlamanın tek nedenidir.

Ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmaları, verilerin kullanılabilirliği nedeniyle temel operasyonlarının bir yan ürünü olmaktansa bir işletmeye değer katabilen bağımsız çözümler olarak artık mümkün.

Veriler her zaman işinizin temel taşı olmuştur.

Ticari karar vermede, müşterinin ne satın aldığı, ürünlerin ne kadar beğenildiği ve müşteri akışının mevsimselliği gibi unsurlar her zaman çok önemli olmuştur.

Ancak artık makine öğrenimi geliştirildiğine göre, bu verileri veritabanlarında toplamak çok önemlidir.

Yeterli veri noktası olduğunda, eğilimleri ve gizli kalıpları inceleyebilir ve ürettiğiniz veri kümesine dayalı olarak yargılarda bulunabilirsiniz.

Veri Kümesi Nedir?

Bir veri seti veya veri seti, belirli bir konu, tema veya alanla ilgili bir veri grubudur.

Veri kümeleri CSV, JSON veya SQL gibi çeşitli biçimlerde kaydedilebilir ve sayılar, metin, resimler, klipler ve ses gibi farklı türde veriler içerebilir.

Sonuç olarak, bir veri kümesi genellikle aynı konuyla ilgili olan ve bu amaçla kullanılan organize verileri içerir.

Veri kümeleri, pazar araştırması, rakip analizi, fiyat karşılaştırması, örüntü belirleme ve analizi ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir.

Bunlar yalnızca birkaç örnektir ve veritabanları çeşitli bağlamlarda yardımcı olur.

En basit tabirle;

• Bir veri kümesi, adlandırılmış herhangi bir kayıt koleksiyonudur.
• Veri kümeleri, tıbbi kayıtlar veya sigorta kayıtları gibi sistem yazılımı tarafından kullanılmak üzere bilgileri depolayabilir.
• Kaynak kodu, makro kitaplıkları veya sistem değişkenleri veya parametreleri gibi programların veya işletim sisteminin kendisinin gerektirdiği bilgiler de veri kümelerinde depolanır.
• Veri kümeleri, depolandıkları yerden bahsetmeden yalnızca isimle ilgili referanslara izin verecek şekilde kataloglanabilir.

"Kayıtlar" ve "Veri Kümeleri" arasındaki fark nedir?

Bir kayıt, en basit anlamıyla, bir dizi veri muhafaza baytıdır. Bir kayıt, sıklıkla, bir veritabanındaki bir giriş veya bir departmanın bir çalışanına ilişkin personel bilgileri gibi, bir birim olarak ele alınan bağlantılı verileri derler.

Alan, bir çalışanın veya departmanın adı gibi belirli bir veri kategorisi için kullanılan, kaydın belirlenmiş bir alanıdır.

Verilere nasıl erişmeyi planladığımıza bağlı olarak, bir veri setindeki kayıtlar çeşitli şekillerde düzenlenebilir.

Örneğin, personel verileri gibi öğeleri işleyen bir uygulama yazılımında, her bir kişinin verileri için bir kayıt formatı sağlayabilirsiniz.

Veri Kümesi Oluşturma Yöntemleri

Veritabanlarının faydalarını tam olarak anlayabilmek için, öncelikle bunların gerçekte nasıl oluşturulduğu konusunda bilgilendirilmeniz gerekir. Aşağıdaki gibi iki temel yöntem vardır:

İlk adım, çeşitli kaynaklardan bilgi toplamak için benzersiz bir veri işlemcisi oluşturmaktır. Gelişmiş bir uygulama ile bu iş daha da kolaylaşıyor.

Bright Data'nın web kazıma aracı, web'den gizlice veri çıkarmak için yerleşik ayrıştırma işlevleri ve proxy özellikleri içerir.

Size zaman ve emek kazandıracak olan ikinci seçenek, önceden var olan veritabanlarını satın almaktır. Ve yine, Brilliant Data çok sayıda indirilebilir veri seti sunar.

Veri Kümesi Kullanmanın Avantajları

Veritabanlarını kullanmanın en önemli üç avantajı aşağıda listelenmiştir.

1. Gelişmiş Karar Verme

Veri kümelerinin bilgileri, stratejik seçimleri desteklemek için kullanılır. Veri kümeleri, özellikle müşteri davranışını değerlendirmenize, pazar eğilimlerini belirlemenize, bilgiler arasındaki kalıpları ve bağlantıları aramanıza ve sonuçları değerlendirmenize olanak tanır.

Seçimlerinizi bildirmek için veri kümelerini kullanarak işletmenizin kaynaklarını nereye yatıracağına, yeni ürünleri nasıl oluşturacağına ve yeni hizmetler için ne kadar isteyeceğine karar vermesine yardımcı olabilirsiniz.

Sonuç olarak, rekabetçi doğanız ve pazar gereksinimlerine tepki verme kapasiteniz artacaktır.

2. Gelişmiş bir kullanıcı deneyimi

Kullanıcı incelemelerini içeren veri kümelerini kullanarak müşteri deneyiminin her yönünü nasıl geliştireceğinizi öğrenebilirsiniz.

Bu bilgileri örneğin etkileşimleri özelleştirmek, ürün tasarımını geliştirmek, yeni özellikler değiştirmek veya eklemek ve kullanıcı yolculuklarını iyileştirmek için kullanabilirsiniz.

Daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunarak müşteri memnuniyetini artıracaksınız.

3. Zamandan Tasarruf ve Uygun Maliyet

Bir veri kümesi, paradan ve emekten tasarruf etmenin yollarını bulmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, geliştirme prosedüründeki hataları tespit etmek için veri kümelerini kullanmak, süreçlerinizi yeniden düzenlemenize, israfı azaltmanıza ve zaman kazanmanıza yardımcı olabilir.

Veri kümelerini benzer şekilde analiz etmek, tedarik zincirindeki boşlukları, gereksiz prosedürleri ve gereğinden fazla harcama yapan iş alanlarını bulmanıza yardımcı olabilir.

Veri Kümeleri Kullanım Senaryoları

Veri kümeleri için en popüler kullanım örneklerinden bazılarını inceleyelim.

1. Fiyatlar karşılaştırılabilir

Çeşitli e-Ticaret sitelerinden ürün fiyatlarını içeren veri setleri yardımıyla tüm rakiplerinizi takip edebilir, en iyi fırsatları keşfedebilir ve fiyat dalgalanmalarını takip edebilirsiniz.

Ne yazık ki, e-ticaret sitelerinden veri çıkarmak oldukça zordur. Örneğin, Amazon'un CAPTCHA'lar da dahil olmak üzere birçok anti-scraping önlemi vardır ve farklı yapılara sahip siteleri vardır.

Bright Data'nın Amazon veri seti ile on milyonlarca ürüne, satıcıya ve incelemeye kolay erişim elde edebilirsiniz.

Ayrıca, yatırımcılar, perakendeciler, dünya çapındaki şirketler ve analistler, Bright Data'nın veri e-ticaret analizine verdiği yanıtın sağladığı içgörülerden yararlanabilir.

2. Sosyal medya takibi

Sosyal medya istatistikleri, Facebook, Twitter, Reddit ve diğer sosyal medya sitelerinden alınan açık verileri içerir.

Bu veri kümeleri, bir hedef pazar hakkında daha fazla bilgi edinmek veya kullanıcı katılımını, davranışını ve tercihlerini araştırmak için yararlıdır.

Sosyal medya veri kümeleri, markaları izlemek, duyarlılık analizi yapmak ve işbirliği yapılacak etkileyicileri belirlemek için çok önemlidir.

Çeşitli sosyal medya platformlarından toplanan zengin bilgileri elde etmek için Bright Data'nın sosyal medya veri kümelerini satın alın.

3. Personel Kiralama

Yeni personel bulmak çok fazla zaman ve çaba gerektirir. İdeal adayı bulmak aylar alabilir. Sorun şu ki, LinkedIn gibi web siteleri, kullanıcıların verilerini kolayca filtrelemesine ve incelemesine izin veremez.

Veri kümeleri üzerinde istenilen analizlerin yapılabilmesi ve ilginç verilere sahip olunması her şeyi kolaylaştırıyor.

Bright Data tarafından kullanıma sunulan bir LinkedIn veri seti, çok sayıda herkesin erişebileceği profillerden eksiksiz bilgiler içerir.

Örnek olarak, CSV veri girişlerine sahip bir veri kümesi aşağıdaki bölümlere sahip olacaktır:

• Tarih: Bilgilerin toplandığı gün.
• ABD Doları cinsinden ortalama fiyat: Bir şehirdeki belirli bir öğenin ABD doları cinsinden ifade edilen ortalama maliyeti.
• Toplam Satılan: Bir yerde tek bir günde satılan toplam mal miktarı.
• Satılan küçük ürün sayısı: Bir lokasyonda tek bir günde küçük ürün olarak satılan toplam ürün sayısı.
• Satılan büyük ürün sayısı: Tek bir gün içinde bir yerde satılan toplam büyük ürün sayısı.
• Satılan ekstra büyük ürünler: Bir toplulukta tek bir günde satılan ekstra büyük ürün miktarı.
• Şehir: Veri toplamanın yeri.

Hızlı Linkler

• Nasıl JustControl. Kişisel Veri Akışınızı Kurar
• En İyi Veri Merkezi Proxy Hizmetleri
• Kaç Veri İhlalleri

Sonuç: Veri Kümesi Nedir 2023

Bu makalede veri kümeleri kavramını, bir CSV veri kümesi örneğini ve çeşitli veri kümesi türlerini gördünüz. Veri kümelerinin farklı kullanım durumlarında sağlayabileceği faydaları kapsamlı bir şekilde anladınız.

Ek olarak, bir veri kümesi oluşturmanın en tipik yollarını inceleme şansınız da oldu.

Bunlar, gereksinimleriniz için özel olarak tasarlanmış bir veri kümesinin edinilmesini veya internetten veri toplanmasını içerir. Bu hizmetlerin her ikisi de, veri kümelerinin en iyi pazar tedarikçisi olan Bright Data tarafından sağlanmaktadır!

Ayrıca okuyabilirsiniz

• Bright Data'nın kullanımı güvenli midir?
• Büyük Veri Fuarı Kuzey Amerika
• Yeni Veri Kaynakları Nasıl Eklenir ve İşlenir
• Dataslayer.ai İncelemesi