資料集以及在哪裡可以找到它們：瀏覽資訊景觀
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:37 am
無論您是將資料項目新增到您的投資組合中，還是作為付費資料科學家開始您的第一個項目，您的首要任務都是找到合適的資料集。那麼，什麼是資料集？
數據無處不在，但找到一個有信譽的、可訪問的資訊來源來回答您正在尋找的特定問題可能比看起來要困難得多。但每個偉大的數據項目的開始都是從找到一個好的數據集開始的。在本教程中，我們將簡要介紹現有的資料集類型、如何找到它們以及如何在查找後處理它們。
什麼是資料集？
資料集只是資訊的集合。通常，這些資訊以某種方式組織，儘管您可能會發現它的組織方式不能立即對您的上下文有用，並且您需要做一些工作才能使其可用。
有多種類型的數據可以以不同的方式組織。常見的資料集類型包括：
表格數據，排列在表格中，就像電子表格一樣
關係數據，是透過關係連結的表的集合
時間序列數據，即按時間順序排列的數據。
其他資料集可能包括影像、文字文件或音訊或視訊記錄的集合。
在哪裡可以找到資料集？
搜尋可靠的資料集來使用可能是一項耗時的任務。有許多免費資料集可用，儘管許多其他資料集是付費的甚至是專有的。
由於付費牆、法律問題、智慧財產權，尋找啟動專案所需的資料可能會變得複雜，或者在某些情況下，您正在尋找的確切資料可能甚至不存在。
在後一種情況下，您可能需要創造性地思考如何利用可以獲得的數據，或者您甚至可能需要收集自己的數據（這可能是一個完整的項目）。查看使用 Python 進行網頁抓取的課程、理解資料科學課程或商業資料科學課程，以獲得有關資料收集的一些想法。
DataCamp 擁有易於存取的各種主題的精選資料集集合。這可能是一個值得一看的好地方，尤其是當您不確定從哪裡開始時。
其他不錯的地點包括政府網站、非營利組織的網站、大學和圖書館。下表包含一些用於尋找有趣資料集的重要資源。
選擇資料來源時的關鍵一步是評估其品質和可靠性。最重 喬治亞州電話號碼列表 要的是，您需要驗證您的資料來源是否信譽良好。 DataCamp 的每個資料集都有一個指向來源資料的鏈接，使您可以輕鬆驗證其真實性。
對於其他資料來源，您可能需要進行更多挖掘以確保使用可靠的資料。您應考慮的可靠性因素包括資料的收集方式、資料代表哪些人群以及收集過程中是否有任何偏差。
選擇資料集時要考慮的另一個因素是需要多少清理和整理才能將資料轉換為可用的格式。選擇更精心策劃的資料集可能會節省您的時間。然而，通常不可避免地使用更混亂的數據，這需要付出巨大的努力來確保欄位採用相同的格式、解決缺失值並刪除重複資料。
本資料清理教學將幫助您解決其中一些問題。
探索資料集結構
有一些標準術語描述了資料集中有用的部分。
表格資料集由行和列組成。通常，每一行都是一個記錄，每一列表示該記錄的一個屬性或變數。
行和列交叉處的每個資料單元格都包含一個值。索引為每筆記錄提供一個單獨的編號。標題或每列的第一行通常是屬性或列的名稱。在關聯式資料庫中，各個表可以透過關係連接。
圖片1.png
當您第一次獲得資料集時，檢查它並識別其中一些關鍵特徵非常重要。有許多選項可用於查看資料集，包括將其載入到 Python、 SQL、R或 Matlab 中以及呼叫要顯示的特定行。
根據文件類型和大小，您甚至可以直接在 Microsoft Excel 或 Google Sheets 中開啟並查看。請記住，如果您的資料集非常大，一次加載整個資料集將佔用大量內存，因此您可能需要分塊查看它。
清理和準備資料集
通常，在確保專案的資料集安全後，下一步將進行大量清理和準備工作，以將資料轉換為可用的格式。選擇精選的資料集（例如您在 DataCamp 上找到的資料集）將限制必要的清理量。
但是，您可能仍需要調整資料集以滿足您的需求。如果您要從項目的多個來源提取數據，則尤其如此。
圖片3.png
清理和準備資料集時，您可能需要執行的一些常見任務包括：
刪除與您的分析無關的數據
識別並刪除重複的資料條目
更正拼字錯誤、大小寫錯誤或不一致的命名約定
刪除或估算缺失數據
將分類資料編碼為數字格式
將資料轉換為一致的格式
確保資料集中的一致性和準確性
請查看這些課程，以了解有關清理 Python 資料或清理 SQL Server 資料庫中資料的更多資訊。
探索性資料分析
探索性資料分析可以幫助您真正了解資料集，這是深入進行更複雜的分析之前的關鍵一步。許多初級資料專業人員跳過了這個關鍵步驟，導致了自己的滅亡。
我強烈建議您在進行任何建模、機器學習或任何其他更複雜的分析之前對資料集進行幾次探索性分析。
此步驟將幫助您發現資料集的任何奇怪之處、不一致或問題。它將有助於指導您稍後進行適當的分析，並幫助您檢測和糾正任何異常結果。
這個探索性步驟應該採取多種形式，從描述性統計到簡單的視覺化。對於大多數表格資料集，匯總統計資料（例如平均值、中位數和標準差）以及一些簡單的散佈圖或長條圖可以讓您深入了解資料的模式和行為。
我鼓勵您花時間在資料集中繪製盡可能多的合理變數。儘管此步驟可能不會進入您想要用於專案端點的最終儀表板、報告或應用程序，但它將有助於指導您完成流程。詳細了解Python 中的探索性資料分析或R 中的探索性資料分析。
展示您的數據故事
每個資料項目的最終目標都是向有興趣的各方展示您的發現。無論您的受眾是業務利害關係人、潛在雇主還是數據同事，您的見解必須清晰且易於解釋，這一點非常重要。
有時您只需要一個帶有描述性標題的簡單圖表。其他時候，可能需要更複雜的儀表板。無論您選擇什麼，您都需要確保您的解釋符合您的資料集。
數據視覺化備忘錄
數據無處不在，但找到一個有信譽的、可訪問的資訊來源來回答您正在尋找的特定問題可能比看起來要困難得多。但每個偉大的數據項目的開始都是從找到一個好的數據集開始的。在本教程中，我們將簡要介紹現有的資料集類型、如何找到它們以及如何在查找後處理它們。
什麼是資料集？
資料集只是資訊的集合。通常，這些資訊以某種方式組織，儘管您可能會發現它的組織方式不能立即對您的上下文有用，並且您需要做一些工作才能使其可用。
有多種類型的數據可以以不同的方式組織。常見的資料集類型包括：
表格數據，排列在表格中，就像電子表格一樣
關係數據，是透過關係連結的表的集合
時間序列數據，即按時間順序排列的數據。
其他資料集可能包括影像、文字文件或音訊或視訊記錄的集合。
在哪裡可以找到資料集？
搜尋可靠的資料集來使用可能是一項耗時的任務。有許多免費資料集可用，儘管許多其他資料集是付費的甚至是專有的。
由於付費牆、法律問題、智慧財產權，尋找啟動專案所需的資料可能會變得複雜，或者在某些情況下，您正在尋找的確切資料可能甚至不存在。
在後一種情況下，您可能需要創造性地思考如何利用可以獲得的數據，或者您甚至可能需要收集自己的數據（這可能是一個完整的項目）。查看使用 Python 進行網頁抓取的課程、理解資料科學課程或商業資料科學課程，以獲得有關資料收集的一些想法。
DataCamp 擁有易於存取的各種主題的精選資料集集合。這可能是一個值得一看的好地方，尤其是當您不確定從哪裡開始時。
其他不錯的地點包括政府網站、非營利組織的網站、大學和圖書館。下表包含一些用於尋找有趣資料集的重要資源。
選擇資料來源時的關鍵一步是評估其品質和可靠性。最重 喬治亞州電話號碼列表 要的是，您需要驗證您的資料來源是否信譽良好。 DataCamp 的每個資料集都有一個指向來源資料的鏈接，使您可以輕鬆驗證其真實性。
對於其他資料來源，您可能需要進行更多挖掘以確保使用可靠的資料。您應考慮的可靠性因素包括資料的收集方式、資料代表哪些人群以及收集過程中是否有任何偏差。
選擇資料集時要考慮的另一個因素是需要多少清理和整理才能將資料轉換為可用的格式。選擇更精心策劃的資料集可能會節省您的時間。然而，通常不可避免地使用更混亂的數據，這需要付出巨大的努力來確保欄位採用相同的格式、解決缺失值並刪除重複資料。
本資料清理教學將幫助您解決其中一些問題。
探索資料集結構
有一些標準術語描述了資料集中有用的部分。
表格資料集由行和列組成。通常，每一行都是一個記錄，每一列表示該記錄的一個屬性或變數。
行和列交叉處的每個資料單元格都包含一個值。索引為每筆記錄提供一個單獨的編號。標題或每列的第一行通常是屬性或列的名稱。在關聯式資料庫中，各個表可以透過關係連接。
圖片1.png
當您第一次獲得資料集時，檢查它並識別其中一些關鍵特徵非常重要。有許多選項可用於查看資料集，包括將其載入到 Python、 SQL、R或 Matlab 中以及呼叫要顯示的特定行。
根據文件類型和大小，您甚至可以直接在 Microsoft Excel 或 Google Sheets 中開啟並查看。請記住，如果您的資料集非常大，一次加載整個資料集將佔用大量內存，因此您可能需要分塊查看它。
清理和準備資料集
通常，在確保專案的資料集安全後，下一步將進行大量清理和準備工作，以將資料轉換為可用的格式。選擇精選的資料集（例如您在 DataCamp 上找到的資料集）將限制必要的清理量。
但是，您可能仍需要調整資料集以滿足您的需求。如果您要從項目的多個來源提取數據，則尤其如此。
圖片3.png
清理和準備資料集時，您可能需要執行的一些常見任務包括：
刪除與您的分析無關的數據
識別並刪除重複的資料條目
更正拼字錯誤、大小寫錯誤或不一致的命名約定
刪除或估算缺失數據
將分類資料編碼為數字格式
將資料轉換為一致的格式
確保資料集中的一致性和準確性
請查看這些課程，以了解有關清理 Python 資料或清理 SQL Server 資料庫中資料的更多資訊。
探索性資料分析
探索性資料分析可以幫助您真正了解資料集，這是深入進行更複雜的分析之前的關鍵一步。許多初級資料專業人員跳過了這個關鍵步驟，導致了自己的滅亡。
我強烈建議您在進行任何建模、機器學習或任何其他更複雜的分析之前對資料集進行幾次探索性分析。
此步驟將幫助您發現資料集的任何奇怪之處、不一致或問題。它將有助於指導您稍後進行適當的分析，並幫助您檢測和糾正任何異常結果。
這個探索性步驟應該採取多種形式，從描述性統計到簡單的視覺化。對於大多數表格資料集，匯總統計資料（例如平均值、中位數和標準差）以及一些簡單的散佈圖或長條圖可以讓您深入了解資料的模式和行為。
我鼓勵您花時間在資料集中繪製盡可能多的合理變數。儘管此步驟可能不會進入您想要用於專案端點的最終儀表板、報告或應用程序，但它將有助於指導您完成流程。詳細了解Python 中的探索性資料分析或R 中的探索性資料分析。
展示您的數據故事
每個資料項目的最終目標都是向有興趣的各方展示您的發現。無論您的受眾是業務利害關係人、潛在雇主還是數據同事，您的見解必須清晰且易於解釋，這一點非常重要。
有時您只需要一個帶有描述性標題的簡單圖表。其他時候，可能需要更複雜的儀表板。無論您選擇什麼，您都需要確保您的解釋符合您的資料集。
數據視覺化備忘錄