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 01 去哪里找

對于常見問題，有很多地方可以開始你的搜索。

就像谷歌學(xué)術(shù)(Google Scholar)用于研究論文那樣，Google Dataset  Search用于數(shù)據(jù)集。谷歌搜索的應(yīng)用是無處不在的。這是了解特定主題的絕佳起點(diǎn)。谷歌還管理自己的通用公共數(shù)據(jù)存儲庫，稱為Google Public  Data，亞馬遜也擁有自己的AWS數(shù)據(jù)注冊中心。

Kaggle.com是致力于數(shù)據(jù)科學(xué)的在線社區(qū)。它具有由社區(qū)和組織貢獻(xiàn)的大型數(shù)據(jù)集存儲庫，其中包含大量主題，任你選擇。該站點(diǎn)還是以比賽或討論方式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析細(xì)節(jié)的重要資源。

研究機(jī)構(gòu)通常會發(fā)布科學(xué)數(shù)據(jù)供公眾使用。如果你需要敏感的人類數(shù)據(jù)(如果可以確信已經(jīng)適當(dāng)匿名)，這將特別有用。在澳大利亞，我們擁有諸如澳大利亞統(tǒng)計(jì)局、聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織(CSIRO)之類的機(jī)構(gòu)，甚至還有一個(gè)用于訪問所有政府?dāng)?shù)據(jù)的在線門戶，名為data.gov.au。

在世界其他地方，著名的機(jī)構(gòu)包括NASA、NOAA NIST、CDC、WHO、UNICEF、CERN、Max Planck  Institute、CNR、EPA等。

同樣，許多國家或地區(qū)都有中央政府?dāng)?shù)據(jù)存儲庫，例如data.gov(美國)、open.canada.ca、data.govt.nz、data.europa.eu和data.gov.uk等。

一些具有非科學(xué)目的的公司，如果達(dá)到了自己能夠進(jìn)行內(nèi)部研究或被要求進(jìn)行內(nèi)部研究的規(guī)模，甚至?xí)l(fā)布數(shù)據(jù)存儲庫。世界銀行和國際貨幣基金組織(IMF)就是一個(gè)很好的例子，它們已經(jīng)成為開放的金融和大眾數(shù)據(jù)的主要來源。

在允許的情況下，從信譽(yù)良好的組織采購數(shù)據(jù)是確保準(zhǔn)確性、覆蓋范圍以及適用的價(jià)值類型和格式的絕佳方法。

FiveThirtyEight和BuzzFeed這樣的新聞網(wǎng)站，提供了從公眾調(diào)查中獲得的數(shù)據(jù)以及關(guān)鍵文章收集的數(shù)據(jù)，從可能涉及公眾福祉的重要社會和政治數(shù)據(jù)(網(wǎng)絡(luò)審查、政府監(jiān)控、槍支、醫(yī)療保健等)，到體育等一切內(nèi)容的分?jǐn)?shù)或民意測驗(yàn)。

Reddit的/r/datasets是一個(gè)信息共享的好地方。你可以瀏覽人們發(fā)布的有趣的東西，或者在特定的問題上尋求幫助。甚至還有一些很好的元信息，比如有人發(fā)布了一個(gè)詳盡的每個(gè)開放數(shù)據(jù)門戶的列表。當(dāng)你瀏覽Reddit的時(shí)候，/r/MachineLearning也是一個(gè)好選擇。

有時(shí)，隨機(jī)發(fā)燒友也會真正為你服務(wù)。作者個(gè)人最喜歡的網(wǎng)站是Jonathan’s Space Home  Page，其中一位來自哈佛大學(xué)史密森天體物理學(xué)中心的天體物理學(xué)家，在網(wǎng)站上保存著發(fā)射到太空的所有物體的廣泛列表。只是作為附帶項(xiàng)目，太奇妙了。

稍微不尋常的數(shù)據(jù)的另一個(gè)重要來源是整數(shù)數(shù)列在線大全(OEIS)，它是各種數(shù)字?jǐn)?shù)列及其附加信息(例如圖或用于生成數(shù)列的公式)的龐大集合。因此，如果你對卡塔蘭數(shù)感到好奇或想了解忙碌的海貍問題，OEIS幫你排序了。

還有無數(shù)的網(wǎng)站致力于成為諸如開放政府、重要研究出版物中使用的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)等領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的中央注冊中心。

這或許說明了這一點(diǎn)：數(shù)據(jù)無處不在。我們每時(shí)每刻都在創(chuàng)造更多的東西，而且很多人和組織都致力于讓這對我們所有人都有用。個(gè)人對數(shù)據(jù)源的喜好是靠時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)建立起來的，因此要廣泛地進(jìn)行探索和實(shí)驗(yàn)。

02 尋找什么

在開始搜索之前要有一個(gè)清晰的計(jì)劃，知道你需要什么來對你要解決的問題建模。在要包括的潛在數(shù)據(jù)中，考慮以下因素：

• 數(shù)據(jù)中顯示的值及其類型。

• 收集數(shù)據(jù)的個(gè)人或組織。

• 收集數(shù)據(jù)所使用的方法(如果知道的話)。

• 收集數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍。

• 該集合單獨(dú)是否足以解決你的問題。如果不能，那么是否容易合并其他的來源?

預(yù)準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)集經(jīng)常需要進(jìn)行修改以適合其他用途。通過這種方式，即使可以假設(shè)數(shù)據(jù)已經(jīng)是干凈的(應(yīng)該進(jìn)行驗(yàn)證以防萬一)，仍然可能需要進(jìn)行一些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。為了確保輸出質(zhì)量，你應(yīng)該從這里開始觀察通常的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備步驟。

請記住，在某種程度上，可能需要一些額外的或不同格式的信息才能產(chǎn)生預(yù)期的結(jié)果。一個(gè)預(yù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)集是一個(gè)很好的起點(diǎn)，但是它絕不應(yīng)該被免除審查：即使在短期內(nèi)需要做大量的工作，也要修改或替換不合適的數(shù)據(jù)集。

03 構(gòu)建數(shù)據(jù)集

要從頭創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，你必須從某個(gè)地方獲取原始數(shù)據(jù)。這些工作通常分為三個(gè)主要的維度：記錄數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)和收集數(shù)據(jù)。

免責(zé)聲明

每個(gè)國家都有自己關(guān)于數(shù)據(jù)集收集、存儲和維護(hù)的法律法規(guī)。本節(jié)中描述的一些方法在一個(gè)地區(qū)可能是合法的，但在下一個(gè)地區(qū)則是非法的。在沒有首先檢查數(shù)據(jù)集合法性的情況下，你決不能采取任何行動來獲取數(shù)據(jù)集。

通過數(shù)據(jù)抓取或追蹤的方法觀察你不擁有的在線內(nèi)容，在世界上的某些地方會招致嚴(yán)重的懲罰，不管你是不知道，也不管你這么做的目的是什么。這是不值得做的。

其他方法在法律中可能不明確，例如從公共場所收集照片或錄像，或出于其他目的提供數(shù)據(jù)的所有權(quán)。

即使數(shù)據(jù)集有一個(gè)許可證說明你可以使用所需的數(shù)據(jù)，在你擁有數(shù)據(jù)之后，也要仔細(xì)考慮收集它的方法和職責(zé)。你所在地區(qū)的法律總是優(yōu)先于授予你數(shù)據(jù)權(quán)限的許可。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，如果不是你自己創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，你就不擁有它(即使你確實(shí)創(chuàng)建了它，仍然可能不擁有它)。所以，除非你得到明確的許可，否則不能收集或使用它。

1. 數(shù)據(jù)記錄

數(shù)據(jù)記錄是一流的數(shù)據(jù)收集：你自己在做一些現(xiàn)象和屬性的觀察，記錄屬于你自己的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)。這可以通過物理設(shè)備(如傳感器或相機(jī))或數(shù)字觀測設(shè)備(如網(wǎng)絡(luò)追蹤器或爬蟲)來完成。

你可以收集關(guān)于在特定位置發(fā)生的動作或環(huán)境條件的數(shù)據(jù)，記錄你想要識別的不同對象的圖像，或者記錄Web服務(wù)的流量以預(yù)測用戶行為。

針對以前可能沒有觀察到的主題，你可以使用這些方法創(chuàng)建高度針對性的數(shù)據(jù)集，但這是最耗時(shí)的方法。收集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量也取決于收集數(shù)據(jù)的設(shè)備或方法，因此建議你具備一些專業(yè)知識。

2. 數(shù)據(jù)整理

數(shù)據(jù)整理是將多個(gè)信息源組合起來，以創(chuàng)建要分析的新數(shù)據(jù)的實(shí)踐過程?？梢酝ㄟ^從報(bào)告中提取數(shù)據(jù)、從不同的在線來源合并數(shù)據(jù)或查詢API等方法來構(gòu)建。它將存在于許多地方的數(shù)據(jù)以一種有用的方式整合在一起。

在某些情況下，整理數(shù)據(jù)幾乎和記錄或生成自己的數(shù)據(jù)一樣耗時(shí)，但更有可能會創(chuàng)建一組關(guān)于發(fā)生在難以觸及的地方(如海外或私人組織內(nèi)部)的現(xiàn)象的數(shù)據(jù)。

不共享某個(gè)問題初始數(shù)據(jù)集的公司可能會發(fā)表多篇包含所有數(shù)據(jù)的論文?；蛘撸粋€(gè)站點(diǎn)不允許你下載每個(gè)做過Y操作的用戶的記錄，可能會允許你無數(shù)次查詢用戶X是否做過Y?

整理的數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于在合并來源時(shí)你的關(guān)注程度。某些數(shù)據(jù)整理錯(cuò)誤可能危及整個(gè)項(xiàng)目，例如合并了使用不同測量單位的來源或發(fā)生簡單的轉(zhuǎn)錄錯(cuò)誤等。

3. 數(shù)據(jù)抓取

數(shù)據(jù)抓取是一種收集大量信息的方法，這些信息已經(jīng)存在，但可能沒有被觀察到，它們可以生成適合使用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這是過去社交媒體分析的主要方式(尤其是由第三方進(jìn)行)，但許多平臺都限制了人們獲取數(shù)據(jù)或使用從其服務(wù)中獲取的數(shù)據(jù)的能力。

抓取是用軟件來執(zhí)行的，該軟件可以加載、觀察和下載大量的內(nèi)容，這些內(nèi)容通常是不加區(qū)別地從Web目標(biāo)上下載的，然后就可以對其進(jìn)行調(diào)整以供使用。數(shù)據(jù)抓取要有目的性。

到此，關(guān)于“如何構(gòu)建數(shù)據(jù)集”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

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