Als je deze blogpost leest, ben je misschien geïnteresseerd in het wetenhoe u een dataset helemaal opnieuw kunt maken. Of u nu een stagiair data-analyse bent of een tech-liefhebber. Deze technische gids behandelt in eenvoudige bewoordingen een goed gestructureerde aanpak. Over het algemeen is een dataset een verzameling probleemgerichte gegevens. Deze wordt gewoonlijk opgeslagen in de vorm van rijen en tabellen voor verwerking en geavanceerde analyse om inzichten te verzamelen.
Ten tweede zullen we in deze blogpost ook enkele van de geavanceerde oplossingen bespreken die ons kunnen helpen nul- en dubbele vermeldingen uit onze dataset te verwijderen. Vooruitkijkend zullen we in deze blog ook bespreken hoe we de dataset kunnen transformeren, zodat deze compatibel kan zijn met machinaal leren. Laten we nu beginnen met het begrijpen van de snelle stappen voor het helemaal opnieuw genereren van een dataset.
Creëer een dataset vanuit het niets via gedetailleerde stapsgewijze uitleg
Definieer het doel voor uw dataset:Voordat u begint met het maken van een dataset van bedelen, moet u een duidelijke doelgerichte mentaliteit hebben. Hierbij hoort ook het identificeren van de probleemstelling en wat de oplossing voor dat probleem is, waarvoor je een dataset nodig hebt.
Ontdek de authentieke gegevensbron:De tweede stap na het identificeren van de probleemstelling is het doen van onderzoek en het identificeren van betrouwbare gegevensbronnen. U zoekt naar open dataplatforms zoals Kaggle, UCI ML Repository, Data.gov, enz. U kunt ook kiezen voor websites en openbare repositories zoals GitHub.
Gebruik Tools of Python-bibliotheken om gegevens te verzamelen:Nadat de vindingrijke doeldataset is geïdentificeerd, is de volgende stap het verzamelen ervan. U doet dit handmatig met behulp van Excel, Google Spreadsheets, Formulieren, enz. Anders kunt u voor automatisering de webschrapingtools of API's gebruiken die Python-verzoeken gebruiken, zoals Pandas.
Transformeer en reinig de gegevens voor verwerking:Nu worden de onbewerkte gegevens vaak rommelig en hebben ze niet het gewenste formaat wanneer ze uit een externe gegevensbron worden verzameld. Om het probleem op te lossen, kunt u gespecialiseerde software gebruiken, zoalsPDF-converter, cloudback-up en -herstelvoor e-mailgegevensset, JSON-converter, vCard-convertervoor telefoonnummergegevensset.
Integreer opgeschoonde, goed gestructureerde gegevens:Tot nu toe hebben we onze dataset getransformeerd en opgeschoond en naar het gewenste formaat getransformeerd met behulp van de hierboven genoemde specifieke oplossingen. Nu is het tijd om deze opgeschoonde, goed gestructureerde code te integreren in het gewenste platform voor verwerking, zoals Google Colab, Jupyter Notebook of Azure ML Studio.
Valideer uw dataset van onderwerpexpert:Tot nu toe hebben we onze dataset met succes vanaf nul opgebouwd en geïntegreerd. Nu is het tijd voor validatie door de materiedeskundige. Om te verifiëren of het juist is of niet.
Documenteer uw dataset die helemaal opnieuw is gemaakt:In de allerlaatste stap van de taak om een geheel nieuwe dataset te maken, is het laatste wat overblijft documentatie. Omdat documentatie voor iedereen erg belangrijk is. Daarom vindt u in het laatste document het hele traject van het genereren van een e-maildataset vanaf het begin. Zoals de probleemstelling, de gegevensbron, hoe u deze verzamelt, hoe u de dataset transformeert en opschoont, enz.
Veelgestelde vragen (FAQ's)
Q1. Kan ik een geheel nieuwe dataset maken zonder te coderen?
Ja, u kunt vanaf het begin een dataset maken zonder te coderen met Google Forms, Excel of Notion om handmatig gestructureerde gegevens te verzamelen.
Meer lezen:Hoe maak je een dataset vanuit JSON?
Vraag 2. Wat zijn de beste bestandsformaten voor datasets?
JSON en CSV zijn de beste bestandsformaten om datasets op te slaan en te verwerken.
Q3. Hoe groot moet mijn dataset zijn?
Het hangt volledig af van uw object voor het maken van een dataset. Als je het maakt voor machinaal leren, dan is hoe groter beter. Maar onthoud: kwaliteit wint altijd van kwantiteit.