Что такое набор данных? (с определением, компонентами и типами)

5 августа 2021 г.

Наборы данных — важная концепция для специалистов по данным, поскольку они являются эффективными инструментами для отслеживания и анализа важной информации. Компиляция связанной информации в наборы данных также может помочь оптимизировать процессы анализа и оценки. Если вы заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным, дополнительные знания о наборах данных помогут вам лучше понять, чем занимается эта профессия. В этой статье мы обсудим наборы данных, включая их основные компоненты и типы, а также рассмотрим методы, которые можно использовать для представления наборов данных.

Что такое набор данных?

Набор данных — это организованная коллекция данных. Как правило, они связаны с уникальным набором работ и обычно охватывают одну тему за раз. Информационные элементы в наборе данных связаны друг с другом, и аналитики часто классифицируют типы данных для создания соответствующих наборов данных, которые поддерживают важные бизнес-процессы, такие как финансовые показатели или транзакции продаж.

В научных и статистических профессиях наборы данных могут помочь профессионалам, таким как биологи, анализировать информацию об окружающей среде или климате области. В розничной торговле компания может хранить информацию, касающуюся своих клиентов, в наборе данных для анализа. Исследователи, ученые, математики и аналитики в области финансов, экономики, продаж и маркетинга часто регулярно используют наборы данных в своей работе.

Разница между набором данных и базой данных

Наборы данных отличаются от баз данных. По сути, база данных представляет собой набор наборов данных. Поэтому базы данных обычно больше и содержат гораздо больше информации, чем набор данных. Базы данных могут охватывать более широкий круг вопросов, тогда как набор данных обычно хранит информацию только по одной теме. Для доступа к базам данных и управления ими специалисты по обработке и анализу данных полагаются на сложные компьютерные системы.

Каковы компоненты набора данных?

В наборе данных есть два основных компонента: строки и столбцы. В наборе данных каждая строка содержит одно наблюдение. Наблюдение относится к тому, как вы собираете информацию. Например, в наборе данных, содержащем данные о росте и весе учеников в классе, в каждой строке будет указан один ученик, а значения роста и веса каждого ученика будут указаны в столбцах для имени каждого ученика. Поскольку набор данных разделяет отдельные точки данных на отдельные строки и столбцы, это эффективный способ организации информации для упрощения анализа.

Какие существуют типы наборов данных?

Существует несколько типов наборов данных. Что определяет тип набора данных, так это информация внутри него. Ниже приведены типы наборов данных, которые вы можете увидеть:

Числовой

Набор числовых данных — это набор, в котором все данные являются числами. Вы также можете ссылаться на этот тип как на набор количественных данных, так как числовые значения могут применяться для математических расчетов, когда это необходимо. Примеры набора числовых данных могут включать количество карт в колоде, измерения роста и веса человека или размеры внутренних жилых помещений. Многие процессы финансового анализа также полагаются на наборы числовых данных, поскольку значения в наборе могут представлять числа в долларах.

Категориальный

Категориальные наборы данных содержат информацию, относящуюся к характеристикам лица или объекта. Специалисты по данным также называют категориальные наборы данных наборами качественных данных, поскольку они содержат информацию, относящуюся к качествам объекта. Существует два типа категориальных наборов данных: дихотомические и политомические.

В дихотомическом наборе данных каждая переменная может иметь только одно из двух значений. Например, набор данных, содержащий ответы на истинные и ложные вопросы, является дихотомическим, поскольку он дает только один результат или другой. В политомическом наборе данных может быть более двух возможных значений для каждой переменной. Например, набор данных, содержащий цвет глаз человека, может дать вам несколько результатов.

Двумерный

Набор данных всего с двумя переменными является двумерным набором данных. В этом типе набора данных специалисты по данным смотрят на взаимосвязь между двумя переменными. Таким образом, эти наборы данных обычно имеют два типа связанных данных. Например, набор данных, содержащий вес и скорость бега легкоатлетов, представляет собой две отдельные переменные, и вы можете найти взаимосвязь между ними.

Многовариантный

В отличие от двумерного набора данных, многомерный набор данных содержит более двух переменных. Например, высота, ширина, длина и вес посылки, которую вы отправляете по почте, требуют более двух входных переменных для создания набора данных. Поскольку каждое значение уникально, вы можете использовать разные переменные для представления каждого из них. Для размеров примера пакета значения для каждого измерения представляют собой переменные.

Корреляция

Когда существует связь между переменными в наборе данных, он становится набором корреляционных данных. Это означает, что значения зависят друг от друга, чтобы показать изменение. Например, ресторан может обнаружить зависимость между количеством покупаемых клиентами чая со льдом в день и высокой температурой на улице. Корреляция может быть положительной, отрицательной или нулевой. При положительной корреляции связанные переменные движутся в одном направлении, тогда как при отрицательной корреляции переменные движутся в противоположных направлениях. Нулевая корреляция показывает отсутствие связи.

Какие методы можно использовать для представления наборов данных?

Хранение информации в наборе данных часто упрощает выполнение математических операций и анализа. Ниже приведены некоторые распространенные методы, которые вы можете использовать с наборами данных, чтобы узнать больше о базовых данных:

• Среднее значение: среднее значение набора данных — это среднее значение всех наблюдений. Это отношение суммы наблюдений к количеству элементов.

• Медиана: когда вы перечисляете данные в порядке возрастания, медиана — это число, которое попадает прямо в середину набора данных.

• Диапазон: диапазон — это разница между самым высоким и самым низким значением в наборе данных, что говорит вам больше о том, насколько далеко простирается набор данных.

• Счетчик уникальных значений. Счетчик уникальных значений сообщает, что содержит набор данных, путем подсчета каждого уникального элемента в категориальных столбцах.

• Подсчет частоты: подсчет частоты суммирует количество наблюдений для каждой категории, которую вы перечисляете в строках набора данных.

• Гистограмма. Гистограмма — это графическое представление набора данных, показывающее частотность во всем диапазоне данных.