Bu blog gönderisini okuyorsanız, bilmekle ilgilenebilirsinizSıfırdan veri kümesi nasıl oluşturulur. Bir veri analizi stajyeri ister teknoloji meraklısı olun. Bu teknik kılavuz, iyi yapılandırılmış bir yaklaşımı basit terimlerle kapsayacaktır. Genel olarak, veri kümesi problem odaklı verilerin bir koleksiyonudur. Bu, yaygın olarak işleme için satırlar ve tablolar ve içgörü toplamak için gelişmiş analizler şeklinde saklanır.
İkincisi, bu blog yazısında, veri kümemizden boş ve yinelenen girişleri kaldırmamıza yardımcı olabilecek bazı gelişmiş çözümleri de ele alacağız. İleriye bakıyorum, bu blogda, veri kümesinin makine öğrenimi ile uyumlu olabilmesi için nasıl dönüştürüleceğini de tartışacağız. Şimdi, bir veri kümesini sıfırdan oluşturmak için hızlı adımlar anlayarak başlayalım.
Ayrıntılı adım adım açıklama yoluyla sıfırdan veri kümesi oluşturun
Veri setiniz için hedefi tanımlayın:Dilenmekten bir veri kümesi yapmaya başlamadan önce, net hedefe yönelik zihniyete sahip olmalısınız. Bu, sorun ifadesinin tanımlanmasını ve bir veri kümesine ihtiyaç duymanız gereken bu sorunun çözümünün ne olduğunu içerir.
Otantik veri kaynağı bulun:Sorun ifadesini belirledikten sonra ikincil adım araştırma yapmak ve güvenilir veri kaynaklarını tanımlamaktır. Kaggle, UCI ML Deposu, Data.gov, vb. Gibi açık veri platformları ararsınız. Alternatif olarak, GitHub gibi web siteleri ve kamu depolarına gidebilirsiniz.
Veri toplamak için araçlar veya python kütüphaneleri kullanın:Becerikli hedef veri kümesini belirledikten sonra, bir sonraki adım onu toplamaktır. Bunu Excel, Google sayfaları, formlar vb. Kullanarak manuel olarak yaparsınız, aksi takdirde otomasyon için web kazıma araçlarını veya API'leri pandalar gibi python isteklerini kullanarak kullanabilirsiniz.
İşleme için verileri dönüştürün ve temizleyin:Şimdi, ham veriler genellikle dağınık hale gelir ve bazı harici veri kaynağından toplandığında istenen formatta değildir. Düzeltmek için, gibi özel yazılımlar kullanabilirsiniz.PDF Dönüştürücü, Bulut Yedekleme ve Geri YüklemeE -posta veri kümesi için, JSON Dönüştürücü, Vcard DönüştürücüTelefon numarası veri kümesi için.
Temizlenmiş iyi yapılandırılmış verileri entegre edin:Şimdiye kadar, veri kümemizi dönüştürdük ve temizledik ve yukarıda listelenen belirli çözümleri kullanarak istenen formata dönüştürdük. Şimdi, bu temizlenmiş, iyi yapılandırılmış kodu Google Colab, Jupyter Notebook veya Azure ML Studio gibi işleme için istenen platforma entegre etmenin zamanı geldi.
Veri kümenizi konu uzmanından doğrulayın:Şimdiye kadar, veri kümemizi sıfırdan başarıyla oluşturduk ve entegre ettik. Şimdi, konu uzmanından doğrulama zamanı. Doğru olup olmadığını doğrulamak için.
Sıfırdan oluşturulan veri kümenizi belgeleyin:Sıfırdan veri kümesi oluşturmak için görevin son adımında, kalan son şey belgedir. Dokümantasyon herkes için çok önemli olduğundan. Bu nedenle, son belgede, en başından beri bir e -posta veri kümesi oluşturma yolculuğunuz. Sorun ifadesi, veri kaynağı, nasıl topladığınız, veri kümesini nasıl dönüştürdüğünüz ve temizlediğiniz vb.
Sık Sorulan Sorular (SSS)
Çeyrek. Kodlamadan sıfırdan bir veri kümesi oluşturabilir miyim?
Evet, yapılandırılmış verileri manuel olarak toplamak için Google Forms, Excel veya Fikir kullanarak kodlamadan en başından beri veri kümesi oluşturabilirsiniz.
S2. Veri kümeleri için en iyi dosya biçimleri nelerdir?
JSON ve CSV, veri kümelerini depolamak ve işlemek için en iyi dosya biçimleridir.
S3. Veri kümem ne kadar büyük olmalı?
Devamını oku:CSV veri kümesi nasıl oluşturulur?- Sebepler ve sorunsuz yöntemler
Tamamen veri kümesi oluşturmak için nesnenize bağlıdır. Makine öğrenimi için yaratıyorsanız, daha büyük olan daha iyidir. Ama unutmayın, kalite her zaman miktarda kazanır.