如何创建数据集：6 大方法
从机器学习到商业分析和研究，建立数据集都是必不可少的。但从何入手却很棘手。我也经历过同样的挣扎，这就是我与你分享本指南的原因。我将介绍几种创建数据集的方法，包括手动收集数据、自动化流程、使用开放源，甚至利用专业网站等选项。每种方法都有其优势，我将对它们进行分析，以便您选择最适合自己需求的方法。
创建数据集并不复杂。只需几个简单的步骤，您就可以收集到项目所需的数据。无论您是从零开始还是使用现有资源，遵循这些步骤都能帮助您创建有效、有序的数据集，满足您的特定需求。
1.人工数据收集
手工数据收集是最直接的方法，但也是最耗费人力的方法。这种方法涉及手工收集数据，无论是通过调查、观察还是从现有来源手工输入。
- 调查和问卷： 手动数据收集最常用的方法之一是调查。通过 Google Forms、Typeform 或 SurveyMonkey 等工具，您可以快速设计和分发调查问卷。您可以针对特定人群进行调查，确保数据与您的研究或项目相关。
- 手工网络搜索 如果您要从网站上查找特定信息，可以手动将数据复制并粘贴到电子表格中。这通常用于小型数据集或需要高度准确和经过整理的数据时。
- 观察数据： 另一种方法是通过直接观察收集数据。这种方法常用于社会学、人类学和市场研究等领域，在这些领域，观察人类行为或自然现象至关重要。
2.自动网络抓取
自动网络搜索 涉及使用软件从网站提取数据。通过 Beautiful Soup、Scrapy 和 Selenium 等工具，您可以编写脚本，自动从网页中提取数据。
- 美丽的汤和渣滓 这些 Python 库都是常用的网络搜刮库。Beautiful Soup 因其简单性而非常适合初学者，而 Scrapy 则提供了更多高级功能，如处理分页、日志和异步请求。
- 硒： 硒是另一个强大的工具，通常 用于搜索网站 它能模拟用户行为，因此非常适合使用 JavaScript 加载内容的网站。它能模拟用户行为，因此非常适合使用 JavaScript 加载内容的网站。
- 应用程序接口： 一些网站提供 应用程序接口（API） 允许您以编程方式访问其数据的 API。与刮擦相比，API 更为可靠，不易损坏，因为它们旨在提供数据。流行的例子包括 Twitter API、Google Maps API 和 OpenWeather API。
3.使用现有开放数据集
如果从头开始建立数据集不可行，通常可以找到现有的 开放数据集 以满足您的需求。这些数据集可公开免费使用，是各种项目的绝佳资源。
- Kaggle： Kaggle 是一个深受数据科学家和机器学习爱好者欢迎的平台。它提供了大量的数据集，主题从健康和金融到体育和娱乐应有尽有。社区还提供笔记本和教程，让您更容易上手。
- UCI 机器学习资料库： 这是最古老、最全面的机器学习数据集之一。它包括分类、回归、聚类等数据集。许多学术论文都使用这些数据集，使其成为可靠的研究来源。
- 政府数据库： 许多国家的政府都提供对大量数据的开放访问。例如，美国政府的数据门户网站（data.gov）提供从气候变化到公共卫生等各种数据集。同样，欧盟的 pen 数据门户网站也提供来自欧盟各机构和组织的数据集。
4.众包数据收集
众包 通常通过在线平台从一大群人中收集数据。这种方法尤其适用于收集各种意见、图像或其他主观数据。
- Amazon Mechanical Turk： Amazon Mechanical Turk (MTurk) 是一个用于众包任务（包括数据收集）的流行平台。您可以为参与者设计任务（称为 HIT），如标注图片、转录音频或回答调查问题。
- 动物世界 Zooniverse 是一个公民科学平台，允许志愿者参与真正的科学研究。Zooniverse 上的项目通常涉及图像分类、模式识别或旧记录数字化。通过这些项目收集的数据将被研究人员使用。
- 阿彭和狮桥 这些平台提供众包数据收集服务，通常用于训练人工智能模型。这些平台提供了大量可以生成或注释数据的工作人员，有助于快速构建大型数据集。
5.数据扩充
数据扩增 是一种主要用于机器学习的技术，通过从现有数据点生成新数据点来人为增加数据集的大小。这种方法在图像处理中特别有用，对图像稍加修改就能生成全新的数据点。
- 图像增强： 旋转、翻转、缩放和色彩调整等技术可以从现有图像创建新图像。工具 张量流 和 Keras 提供图像增强的内置功能，使其易于实施。
- 合成数据生成 在某些情况下，您可以使用算法生成模拟真实世界数据的合成数据。这通常用于真实数据稀缺或获取成本高昂的情况。例如 生成式对抗网络（GANs） 可以生成逼真的图像或文本数据。
- 文本增强： 还可以通过同义词替换、随机插入和反向翻译等技术对文本数据进行扩充。NLPaug 等库能让您轻松地将这些技术应用到文本数据集。
6.使用数据集网站
最后，获取数据集最有效的方法之一是使用 专业数据集网站.这些平台提供对各种数据集的访问，通常是针对特定行业或用例量身定制的。
- 明亮数据： 布赖特数据公司提供 海量数据包括网络数据、社交媒体数据、电子商务数据等。该平台允许您下载现成的数据集，或根据自己的需要定制数据收集流程。对于需要大规模、最新数据集的企业和研究人员来说，它尤其有用，因为他们不需要手动收集数据的麻烦。
- DataCamp 和 Dataquest： 这些平台主要以其教育内容著称，但它们也提供用于学习和练习数据科学技能的数据集。这些数据集通常是为特定课程策划的，因此对学习和小型项目都很有用。
- Quandl： Quandl 是一个提供金融和经济数据集的平台。它提供全球证券交易所、商品市场和经济指标的数据访问，是金融分析师和研究人员的宝贵资源。
结论
在当今数据驱动的环境中，创建数据集是一项关键技能。无论您是从事机器学习、研究还是业务分析，选择正确的方法都至关重要。手动数据收集可以让您精确控制，但可能会很耗时。自动网络搜索效率高，但需要注意法律问题。
开放数据集提供了便利，但可能需要清理。众包可以生成多样化的数据，但需要质量控制。数据扩增对增强数据集非常有用，尤其是在人工智能项目中。
最后，使用像 Bright Data 这样的数据集网站可以通过现成的解决方案为您节省时间和精力。通过了解这些选项，您可以选择最适合您特定需求的方法。
