如果您正在阅读这篇博文，您可能有兴趣了解如何从头开始创建数据集。无论您是数据分析实习生还是技术爱好者。本技术指南将以简单的术语介绍结构良好的方法。一般来说，数据集是面向问题的数据的集合。通常以行和表的形式存储，以进行处理和高级分析以收集见解。
其次，在这篇博文中，我们还将介绍一些高级解决方案，这些解决方案可以帮助我们从数据集中删除空条目和重复条目。展望未来，在本博客中，我们还将讨论如何转换数据集以使其与机器学习兼容。现在，让我们首先了解从头开始生成数据集的快速步骤。
通过详细的分步说明从头开始创建数据集
定义数据集的目标：在开始通过乞求制作数据集之前，您必须有明确的目标导向心态。这包括识别问题陈述以及该问题的解决方案是什么，为此您需要数据集。
查找真实数据源：确定问题陈述后的第二步是进行研究并确定可靠的数据源。您可以寻找 Kaggle、UCI ML Repository、Data.gov 等开放数据平台。或者，您也可以访问 GitHub 等网站和公共存储库。
使用工具或 Python 库收集数据：确定资源丰富的目标数据集后，下一步就是收集它。您可以使用 Excel、Google Sheets、Forms 等手动执行此操作。否则，为了实现自动化，您可以使用 Web 抓取工具或使用 Python 请求的 API（例如 Pandas）。
转换和清理数据以进行处理：现在，从某些外部数据源收集的原始数据通常会变得混乱并且不是所需的格式。要修复它，您可以使用专门的软件，例如PDF 转换器、云备份和恢复对于电子邮件数据集、JSON 转换器、vCard 转换器用于电话号码数据集。
集成清理后的结构良好的数据：到目前为止，我们已经使用上面列出的特定解决方案对数据集进行了转换和清理，并将其转换为所需的格式。现在，是时候将这些干净、结构良好的代码集成到所需的处理平台中，例如 Google Colab、Jupyter Notebook 或 Azure ML Studio。
验证主题专家的数据集：到目前为止，我们已经从头开始成功创建并集成了我们的数据集。现在，是时候由主题专家进行验证了。来验证一下是否正确。
记录从头开始创建的数据集：在从头开始创建数据集的任务的最后一步中，最后剩下的就是文档。因为文档对任何人都非常重要。因此，在上一篇文档中，您将了解从头开始生成电子邮件数据集的所有过程。例如问题陈述、数据源、如何收集数据、如何转换和清理数据集等。
常见问题 (FAQ)
Q1.我可以从头开始创建数据集而无需编码吗？
是的，您可以从一开始就创建数据集，而无需使用 Google Forms、Excel 或 Notion 进行编码来手动收集结构化数据。
Q2。数据集的最佳文件格式是什么？
JSON 和 CSV 是存储数据集和处理的最佳文件格式。
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Q3。我的数据集必须有多大？
它完全取决于您创建数据集的对象。如果您是为了机器学习而创建它，那么越大越好。但请记住，质量总是胜过数量。