什么是数据集？比较抓取 API 和预先收集的数据集
世界依靠数据运转，但找到数据并不总是那么容易。不过，数据集提供了一种轻松的方式来访问几乎任何主题的大量结构化数据。
网上 刮刮工具 让您在几秒钟内收集大量数据。但随着越来越多的公司提供数据即服务 (DaaS)，您甚至不必亲自收集信息。相反，您可以从基本上任何网站获取预先收集的数据集，然后直接进行分析。
但数据集到底是什么？为什么它如此重要？从本质上讲，数据集是关于特定主题的结构化记录的集合，用于进一步处理。它允许轻松访问有关各个领域、主题和主题的信息。由于数据集通常是庞大的信息集合，因此它们使研究更容易获取和更快速。在本文中，让我们深入探讨什么是数据集、如何制作数据集以及在何处使用数据集。
什么是数据集？
数据集是关于特定主题的记录集合。它是重要数据点的静态汇编，这些数据点可能包括天气预报、产品价格等。数据集的关键属性是其结构 - 它经过组织（通常排列成表格）并准备进行进一步分析。
数据集的使用方式多种多样，既可用于研究，也可用于业务管理，例如营销和社交媒体管理，或跟踪和分析电子商务数据。数据集对于招聘也很有价值。
数据集的类型
| 日期 | 温度（°C） | 风速（公里/小时） |
| 2025-01-01 | 7.3 | 8 |
| 2025-01-02 | 8.1 | 12 |
| 2025-01-03 | 6.9 | 11 |
- 文本数据集 由书面信息组成，非常适合定性分析。例如，文本数据集可以是 X 帖子（以前称为推文）、新闻稿、客户反馈或研究论文的集合。
[
"Great quality and fast shipping!",
"The product broke after a week. Very disappointed.",
"Affordable and works as described. Will buy again."
]
- 多媒体数据集 包括音频、视频和图像数据。它们既可用于定量分析，也可用于定性分析。
| 图像文件 | 标签 |
 | 显示器 |
 | 服务器 |
 | 运动鞋 |
- 时间序列数据集 包含定期收集的数据。例如，每月的价格变化或每日天气报告。
| 时间戳 | 股价（$） | 音量 |
| 2025-01-01 09:00 | 150.25 | 500,000 |
| 2025-01-01 09:15 | 155。 30 | 525,000 |
| 2025-01-01 09:30 | 151.75 | 510,000 |
- 混合数据集 结合不同类型的数据——文本、数字、多媒体。它们对于多方面报告（如客户情绪或客户行为分析）特别有用。
| 图片ID | 描述 | 图像文件 | 作者 |
| 101 | “红色代理服务器图标” |
| 伊莎贝尔 |
| 102 | “黄色地球图标” |  | Adam |
| 103 | “蓝色刮板图标” |  | 克里斯 |
其次，数据集可以有不同的组织结构：
- 结构化数据集 有包含特定数据点的有序行和列。例如，结构化数据集可以是包含数据的 Excel 工作表或 CSV 文件。
- 非结构化数据集 由于其包含的数据类型（音频、图像、文本），没有预定义的格式。由于其无组织的性质，它们可能更难分析。
但是，如果您想购买数据集，您很可能会遇到混合数据集，因为它们允许进行各种潜在的分析。
数据集示例
现在您知道了不同类型的数据集，让我们更好地看看它们是什么样子的。
下面是一个例子 混合数据集 育明在 结构化 表. 数据点各不相同——您可以看到文本和数字，但它们在表格中整齐地排列。每个元素包含多个数据点，并按升序排列。
产品编号 | 姓名 | 价格筛选 | 类别 |
101 | 刮泥机器人 | $49 | 铲运机 |
102 | 电脑显示器 | $139 | 展示陈列与电子屏应用 |
103 | 代理服务器 | $2000 | 硬件 |
104 | 手机 | $250 | 展示陈列与电子屏应用 |
让我们分析下面的另一个表，它可能看起来像一个有序的 时间序列 数据集 – 包含天气数字数据点的有序表格。但是，如果仔细观察，您会注意到时间戳实际上没有任何逻辑顺序。这使得它成为 非结构化时间序列 数据集。
时间戳 | 温度（°C） | 湿度 （％） |
2024-12-26 14:00:00 | 13.0 | 45 |
2024-12-27 12:00:00 | 7.4 | 79 |
2024-12-25 14:00:00 | 10.2 | 56 |
这两个数据集都可以用于分析或训练人工智能，但它们的应用不同。
为什么要使用数据集？
数据集是各种领域（从商业到研究）的宝贵工具。例如，公司可以根据竞争中的价格变化调整定价策略，通过发现客户行为模式来改善服务，通过监控趋势来制定未来计划等等。
在学术界，数据集可以帮助节省收集和构建数据的时间。预制数据集减少了手动收集特定数据点所需的时间，从而可以更专注于数据分析和得出结论。此外，拥有更多数据点可以通过提高统计显著性和捕捉数据变异性来进行数据验证。
最后，数据集还可用于训练 AI。大型语言模型 (LLM) 依赖于大量数据，因此它们可以以对话的语气为您提供详细的答案。但是，如果您曾经使用过基于 AI 的工具（例如 Open AI 的 ChatGPT 或 Google 的 Gemini），您可能已经注意到答案并不总是正确的。为 AI 提供一组新数据可以帮助 LLM 提高准确性。
数据集与数据库
虽然我们介绍了什么是数据集，但在谈论信息集合时，您可能遇到过另一个术语 - 数据库。那么，这些术语有何不同？
数据库 是存储数据的动态集合。它是一个数字图书馆，其中存储信息，可以快速查找、管理、重新组织或完全更改信息。维护数据库需要特定的软件和硬件。
我们可以将数据库想象成您手机上的“通讯录”应用。该应用保存着您生活中的其他人的姓名、电话号码和其他信息。如果某人的姓名或电话号码发生变化，您可以立即调整这些数据。该应用是一种特定的软件，可让您访问和管理电话号码，而手机的处理器、内存和存储空间可让该应用顺利运行。
然而，如果你决定把通讯录应用中的电话号码打印在一张纸上，它就变成了 数据集 – 静态数据快照。您可以分析它（例如，检查您认识多少个名叫 John 的人），但无法编辑、删除或以其他方式操纵它。它只是反映特定时间点来自应用程序的数据。
数据集和数据库都保存着信息，但正如你在示例中看到的， 数据库 （通讯录应用）是动态的——信息可以被访问、管理和更改。另一方面， 数据集 是静态的（打印的联系人）——它们反映当前存在的信息。如果数据库中的信息已更新，则必须创建新的数据集来反映这些更改。
如何创建数据集？
为了更好地理解数据集，了解数据集的生成方式非常重要。有几种方法可以收集数据集的信息：
- W电子表格抓取. 这是使用定制或第三方网络抓取工具从在线资源中提取相关数据的更现代的方法。
- 使用现有数据库。 使用现有的公共或私人（经许可）数据库，如政府数据门户、IMDb 或天气预报网站来收集结构化数据。
- 手动记录数据。 手动写下观察结果，例如写下数字或描述，并进行调查。
- 整合资源。 合并所有数据以创建有关特定主题的全面数据集。使用的来源越多，数据集就越可靠、越准确。
根据研究项目所需的数据集类型，您可以自行创建数据集，也可以从数据集供应商处购买预制数据集。一些提供网页抓取工具的供应商还 预先收集的数据集 定期更新以尽量减少手动数据收集的需要。
网页抓取与预建数据集
如果不抓取网络数据，创建现代、最新的数据集将非常困难。手动数据收集需要花费大量时间，尤其是在线收集信息时，因为信息量太大。
相反，网络抓取工具提供了自动收集、清理和构建网络数据的选项。但是，在数据集和网络抓取工具之间进行选择取决于项目的性质。
何时选择网页抓取？
Web 抓取是一种使用特定软件自动从 Web 收集数据的方法。Web 抓取工具（自制或第三方抓取 API）可以帮助更快地从选定的网站收集大量数据，与手动收集相比，但这并不是它们提供的唯一好处。它们通常还 解析 （干净）和结构化数据以提高可读性，因此您不需要自己处理信息。
但是，定制网页抓取工具并提取数据可能很麻烦。如果您打算经常这样做，则每次需要收集新信息时都需要运行该工具，并且每次网站结构发生变化时都需要对其进行调整。如果您使用自制的抓取工具，您还必须投资于其维护。
或者，您可以购买预先制作的网络抓取工具以避免照顾工具的基础设施，但它们可能会很昂贵，特别是对于较大的项目而言。
网络抓取非常适合时间敏感的用例，例如跟踪电子商务统计数据（定价、产品可用性等）、提取社交媒体、旅行、房地产数据或收集最新消息。
何时选择数据集？
虽然数据集是一种非常有价值且可以节省时间的工具，但它们也有自己的局限性。尤其是它们对项目的新鲜度和准确性。
首先，预建的数据集可能不包含您正在寻找的特定信息。数据集供应商很少让客户了解此类数据集包含哪些信息。因此，存在数据部分或完全无法用于您的特定案例的风险。此外，数据集可能会变得陈旧，尤其是当您需要时间敏感的数据时。
此外，您无法始终自定义数据集。通过购买预制数据集，您无法要求包含特定信息，因为数据集是为一般受众制作的。在这种情况下，选择抓取 API 要好得多。
因此，在数据新鲜度不是最高优先级的地方（分析历史电子商务数据、人工智能训练、研究市场人口统计、销售和客户行为），使用数据集。
数据集和抓取 API：数据传输方法
数据集是静态的，但会定期更新数据集合。通常，它们会被下载并存储以供离线使用。大多数情况下，数据集的格式为 CSV、JSON 或 Excel，因此它们可以提供清晰、有序的信息快照。
这使得数据集非常适合数据分析、机器学习模型训练或访问不需要实时更新的档案信息等任务。
另一方面，抓取 API 可按需提供数据，提供实时信息访问。与数据集不同，API 能够获取特定数据。它们非常适合需要最新信息的情况，例如股票价格、天气更新或社交媒体信息。
数据集 | 抓取 API | |
资料存取 | 提供特定时间的数据快照 | 按需访问特定数据 |
发货频率 | 一次性下载，可以按选择的频率更新（每周、每月、每季度） | 实时或按需 |
资料格式 | JSON、CSV、Excel、SQL 和其他结构化格式 | 原始 HTML、CSV、JSON |
性能 | 不受网络影响，离线工作 | 取决于服务器正常运行时间、网络延迟 |
成本 | 一次性支付 | 基于订阅或 API 信用；取决于流量或请求 |
结语
数据集（尤其是预制数据集）正在成为数据驱动决策不可或缺的一部分。最新的数据集对数十个领域都有价值，对企业和学术界都至关重要，因为它们有助于以可读、结构化的方式访问大量数据。
