什么是数据集？
什么是数据集？
数据集是机器学习模型、数据分析和一般统计分析的基本概念。如果不将数据组织成有组织且标准化的集合，就很难得出结论，甚至很难方便地找到所需的数据点。
1.数据集定义
数据集（或数据集）是由不同元素组成的信息集合，这些元素经过标准化，可以作为一个单元进行分析、存储或以其他方式处理。信息可以是随机的，但通常情况下，数据集中的元素具有主题相关性。
例如，数据集可能包含来自同一网站的信息、公司销售线索、竞争对手定价、股票市场数据等。数据不一定是数字。它还可以包括图像、文本摘录，甚至视频或录音。
数据集通常以 CSV、XLSX、JSON 或 SQL 等格式存储。一个简单的电子表格（例如 XLSX）可能在行中表示结构化数据点，在列中表示元素特征。
2.数据集的关键元素
我们的示例数据集非常简单。实际上，数据集要大得多，包括许多不同的元素及其特征。但是，所有数据集都有一些关键元素，使它们有别于其他类似的数据分析概念。
- 元素：收集数据的实体。在我们的示例中，是猫。
- 变量：我们可以为元素指定的可以改变的属性，例如猫的年龄。
- 属性：不会改变的特征，例如猫的颜色。即使猫的颜色发生变化，它仍然会保留有颜色的属性。
- 数据点：代表特定值的单个数据，例如“2”、“暹罗品种”、“毛线球”等。
可以使用探索性数据分析将各种统计测量应用于数据，以显示一般模式或属性。标准差、峰度、散度、偏度、相关性和概率是一些最常见的例子。
通常，它们被视为数据集的附加元素。可能的分析量可能因元素和变量的类型而异。具有数值的数据集通常具有更多的统计属性。
还要注意的是，我们的示例数据集由结构化数据组成。虽然数据科学家的很大一部分工作是构造数据，但这并不是数据集的必要条件。以下是半结构化 JSON 格式的相同数据集。
3.使用数据集的好处
不了解数据集概念的人可能会觉得它很复杂，在分析数据时会避免在数据集中操作。这是一个严重的错误，因为事实恰恰相反。使用数据集的好处都是为了提高分析数据的便利性。
- 简化流程
结构化数据集将数据组织成标准化单元，从而简化甚至自动化查找信息的过程。
- 改善用户体验
如果数据不在数据集中，查找数据或分析数据会很困难，尤其是当您不是数据收集者时。
- 节省时间
在大型组织中，创建和维护包含各种数据集的数据库可以节省员工完成任务的时间。
- 辅助决策
基于准确数据的决策效果更好。大多数企业和政府机构都努力收集此类数据，然后在数据集中对其进行操作，以做出更好的决策。