Руководство по использованию наборов данных для Data Science проектов

Проекты по изучению данных могут быть настолько же захватывающими, насколько пугающими. Интернет предлагает бесчисленное множество наборов данных, поэтому найти подходящие для вашего проекта может казаться невозможным. Если вы решили заняться сложными научными проектами, очень важно понимать, как эффективно пользоваться этими данными.

Это руководство поможет вам понять алгоритм использования информации для глубокой и продуктивной работы над проектом.

Что такое наборы данных?

Набор данных — это коллекция данных, организованных в структурированном формате, обычно в виде таблиц со строками и столбцами в файлах CSV. Для задач компьютерной визуализации веб-наборы состоят из коллекций изображений. Они служат основой для анализа закономерностей, проверки гипотез и построения прогностических моделей.

Типы наборов данных

Они являются основой исследовательского анализа, служат сырьём, из которого извлекаются закономерности и факты. Их можно разделить на несколько типов в зависимости от характера содержащейся в них информации и их структуры.

К основным типам веб-баз относятся числовые, категориальные, временные ряды и пространственные наборы, каждый из которых обладает уникальными характеристиками и областью применения: 

• Числовые: Состоят из количественной информации, которую можно измерить по числовой шкале, например, возраст или доход. 

• Категориальные: Содержат качественную информацию, описывающую характеристики, такие как пол или раса, и может быть номинальной или порядковой.

• Пространственные: Содержат информацию о местоположении, например, карты или данные GPS, и могут иметь различную структуру. 

Помимо этих категорий, объёмы информации можно также различать по их источнику (государственные или частные), формату (файловые, базы, веб-наборы данных), а также по тому, являются ли они структурированными или неструктурированными.

Публичные наборы информации, в частности, представляют публичный интерес для исследований и разработок, предоставляя учёным и разного рода ресёрчерам богатые ресурсы для анализа.

Где найти наборы данных для Data Science проектов

Несколько платформ и репозиториев предоставляют доступ к широкому спектру наборов данных, подходящих для различных дисциплин. Я собрал несколько наиболее значимых источников.

Правительственные и международные организации

• Data.gov

Это открытая платформа правительства США, предлагающая обширное хранилище федеральных данных, охватывающих все сферы — от сельского хозяйства и финансов до здравоохранения и науки. Это основной источник публичной информации, способствующий исследованиям, разработке приложений и академическим проектам.

• Открытые данные Всемирного банка

Открытый доступ к информации о глобальном развитии — отличительная черта этой платформы. На ней представлены объёмы информации по широкому спектру тем, от экономических показателей до здравоохранения. Если вы работаете над решением глобальных проблем, то открытые данные Всемирного банка — это правильный выбор.

Специализированные хранилища данных

• Kaggle

На сайте Kaggle хранится обширная коллекция информации, предоставленной пользователями и организациями. Она охватывает широкий спектр тем, подходящих для проектов по машинному обучению и исследовательскому анализу. С его помощью вы можете реализовать любой проект, от анализа настроений до распознавания изображений.

• Репозиторий машинного обучения UCI

Это давно существующий ресурс сообщества специалистов по машинному обучению. Он предоставляет статистику, специально подготовленную для задач машинного обучения. В основном, этот репозиторий используется для проектов в области биоинформатики, робототехники и социальных наук.

• Google Dataset Search

Google Dataset Search позволяет пользователям находить информацию, хранящуюся в Интернете. Он использует возможности поиска Google и предоставляет доступ к миллионам веб-наборов. Здесь вы можете найти информацию по любой теме, полученную от академических издательств, правительственных баз данных и других организаций.

Здоровье и наука

• Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ)

ВОЗ предоставляет доступ к огромному количеству информации, связанной с областью охраны здоровья. Ёе базы включают информацию о глобальных обсерваториях здравоохранения, вспышках заболеваний и показателях вакцинации. Кроме того, они поддерживают исследования и разработку политики в области общественного здравоохранения.

• Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC)

Агенство ЦКЗ даёт доступ к наборам данных о показателях здоровья, заболеваниях и условиях жизни в США и во всём мире. Это полезно для эпидемиологических исследований и анализа тенденций в области здравоохранения.

Финансы

• Nasdaq Data Link

Эта платформа предоставляет полный набор финансовых данных, включая цены на акции, экономические показатели и инвестиционную аналитику. Это незаменимый ресурс для всех, кто занимается финансовым анализом, экономическими исследованиями или разработкой торговых стратегий.

Кино и медиа

• Британский институт кино (BFI)

База BFI предоставляет широкий спектр данных, связанных с кино- и телеиндустрией. Здесь вы найдете статистику кассовых сборов, фильмографию и исследования аудитории. Это ценный ресурс для анализа тенденций, предпочтений аудитории и экономических аспектов киноиндустрии.

Использование наборов данных в Data Science проектах

Применение наборов данных в научных проектах включает в себя несколько этапов, от очистки до анализа. Каждый этап требует особого подхода, чтобы обеспечить точное представление и анализ информации.

Очистка данных

Фундамент любого проекта в области науки о данных строится на качестве имеющихся баз. Очистка данных — важнейший первый шаг, обеспечивающий прочность этого фундамента. Он включает в себя ряд действий, направленных на исправление ошибок и несоответствий в наборе данных, таких как:

• Удаление дубликатов: Выявление и устранение дубликатов записей для предотвращения искажения результатов анализа.

• Обработка пропущенных значений: Принятие решения о стратегии работы с отсутствующей информацией, будь то вменение, удаление или оценка.

• Исправление неточностей: Проверка набора данных на наличие ошибок при вводе информации или измерении и их исправление для обеспечения точности.

• Стандартизация формата: Приведение статистической информации к единому формату для беспрепятственного анализа, например, обеспечение единообразия всех дат.

Исследовательский анализ данных (EDA)

После того как набор данных очищен и структурирован, наступает следующий этап — EDA. Это важнейшая исследовательская фаза, которая позволяет учёным детально обработать этот объём информации. Этот этап включает в себя следующие шаги: 

• Распознавание образов: Выявление закономерностей или тенденций в статистических данных, которые указывают на корреляции или причинно-следственные связи.

• Обнаружение аномалий: Выявление выбросов или аномалий, которые могут свидетельствовать об ошибках или важных, редких событиях.

• Понимание взаимосвязей: Анализ взаимосвязей между переменными для выявления потенциальных зависимостей или взаимодействий.

• Визуализация: Использование графических представлений, таких как гистограммы, диаграммы рассеяния и квадратные диаграммы, для визуализации распределений информации и взаимосвязей.

Построение моделей

Этот этап включает в себя применение алгоритмов машинного обучения. Учёные разрабатывают модели для составления прогнозов или классификаций на основе входной информации. Можно выделить несколько ключевых аспектов:

• Выбор алгоритмов: Выбор наиболее подходящих алгоритмов машинного обучения на основе постановки задачи и типа данных.

• Обучение модели: Подача очищенного и обработанного набора данных в модель для «обучения» на основе этих данных. 

• Валидация и тестирование: Оценка работы модели с помощью отдельной базы, которую модель не видела во время обучения. 

• Итерация: Уточнение модели в ходе нескольких итераций, настройка параметров и, возможно, повторное обращение к этапу EDA.

Роль прокси-серверов в Data Science проектах

Прокси-серверы предлагают решения для повышения конфиденциальности, неограниченного доступа и масштабируемости сбора информации. Таким образом прокси-серверы влияют на эффективность и результативность проектов.

Повышение конфиденциальности и безопасности с помощью прокси-серверов

• Защита конфиденциальности

Прокси-серверы обеспечивают конфиденциальность исследователей и аналитиков. Они скрывают реальные IP-адреса и не позволяют посторонним лицам отслеживать их деятельность в Интернете.

• Снижение рисков кражи

Использование прокси-серверов снижает риск кражи конфиденциальной информации. Они обеспечивают уровень высокий безопасности, который крайне важен для защиты личной информации.

• Отсутсвие риска обнаружения

Прокси маскируют происхождение запросов, что затрудняет обнаружение и блокировку этих запросов веб-серверами. Это позволяет исследователям собирать информацию, не рискуя попасть под ограничения или блокировка со стороны целевого сайта.

• Доступ к истосчником

Для проектов, успешность которых зависит от самой свежей информации из сети, прокси-серверы обеспечивают бесперебойный доступ к публичным источникам. Постоянный доступ очень важен для проектов, которым требуется актуальная информация для анализа и принятия решений.

Преодоление географических ограничений

• Глобальный охват

С помощью прокси-серверов можно направлять запросы через серверы, расположенные по всему миру. Это позволяет получить доступ к базам по конкретным регионам, которые в противном случае были бы недоступны из-за ограничений, наложенных на определённые места.

• Сбор разнообразных данных

Глобальный охват значительно расширяет спектр информации, доступной для сбора. Это создаёт разнообразный и всеобъемлющий пул данных для исследований и анализа.

• Обогащение исследования

Веб-базы из разных географических регионов упрощают понимание глобальных тенденций и закономерностей. Это позволяет проводить глубокие сложные исследования, обеспечивая понимание более широкого спектра перспектив и условий.

• Повышение точности работы модели

Доступ к широкому набору статистических баз с помощью прокси-серверов повышает точность прогностических моделей. Обучение моделей на разнообразном наборе точек данных гарантирует, что модели быстрее адаптируются и могут точно предсказывать результаты в различных сценариях.

Масштабируемость сбора данных

• Распределение запросов

Прокси-серверы распределяют запросы между несколькими серверами и эффективно снижают риск перегрузки одного сервера. Это помогает избежать срабатывания ограничений скорости и запретов, которые накладывают веб-сайты для защиты от неограниченного доступа.

• Обеспечение надёжности

Использование посредников помогает поддерживать стабильный и бесперебойный поток информации. Прокси-серверы обходят блокировки и избегают перебоев в работе, обеспечивая непрерывность сбора данных. Такая надёжность очень важна для проектов, которые требуют больших объёмов информации или чувствительны ко времени.

• Расширенный сбор данных

Прокси-серверы способствуют обширному сбору информации для всестороннего изучения. Это важно для проектов, в которых для точного и содержательного анализа требуется широкие информационные базы, например, для проектов, связанных с рыночными тенденциями, изучением поведения потребителей или глобальными событиями.

• Улучшенный EDA и моделирование

Расширенные наборы статестической информации представляют большую ценность для проведения исследовательского анализа данных (EDA) и разработки моделей машинного обучения. Благодаря такому разнообразию учёные могут проводить детальный EDA, а также повышать точность и предсказательную силу моделей машинного обучения.

Заключение

Понимая, как эффективно находить, очищать и анализировать наборы данных, вы сможете открыть для себя ценные сведения и внести вклад в развитие знаний в различных областях. Независимо от вашей цели — улучшение бизнес-стратегии, внесение вклада в научные исследования или изучение общественных тенденций, правильная база может стать решающим.