Blog

11 phút đọc

Dataset là gì? Vai trò quan trọng của Dataset trong Data Analytics

Dataset là một bước đột phá trong quá trình phát triển phần mềm cơ sở dữ liệu đa hệ. Trong bài viết này, Mastering DA sẽ giới thiệu đến bạn khái niệm Dataset trong Data Analytics cũng như so sánh điểm khác biệt giữa Dataset và Dataflow.

Dataset là gì?

Dataset thường được sử dụng để thu thập, tổ chức và lưu trữ các thông tin liên quan đến một vấn đề cụ thể. Ví dụ, một Dataset có thể chứa các thông tin về khách hàng, sản phẩm, doanh thu hoặc dữ liệu về thị trường.

Khái niệm của Dataset trong phân tích dữ liệu

Dataset mang lại lợi ích rất lớn vì nó cho phép lưu trữ dữ liệu và chỉnh sửa tại “local cache” hay còn gọi là Offline mode. Đồng thời có thể xem xét và xử lý dữ liệu trong khi ngắt kết nối.

Một tập dữ liệu (Dataset) sẽ cung cấp một cấu trúc để quản lý dữ liệu mà người dùng tải lên. Dataset có thể được biểu diễn dưới dạng văn bản, số hoặc các phương tiện như hình ảnh, âm thanh và tệp video:

• Một Dataset được cấu trúc dưới định dạng bảng dữ liệu bao gồm tập hợp các hàng chứa các cột lưu trữ thông tin. Một định dạng dữ liệu bảng phổ biến là CSV (Comma Separated Values). Tệp CSV là một tệp văn bản mà những giá trị trong tệp được phân tách bởi dấu phẩy.

Ví dụ: Trong một bộ Dataset quan sát từ một trạm thời tiết, mỗi hàng sẽ đại diện cho một quan sát tại một thời điểm nhất định. Trong đó, mỗi cột chứa thông tin về quan sát cụ thể bao gồm nhiệt độ, độ ẩm và các điều kiện thời tiết khác.

• Các cấu trúc dữ liệu phân cấp hoặc dữ liệu Network thường được dùng để biểu thị cho mối quan hệ giữa các dữ liệu. Dữ liệu phân cấp được tổ chức theo cấu trúc dạng cây, trong khi dữ liệu Network có thể được lưu trữ dưới dạng đồ thị.

Ví dụ: Các kết nối giữa những người dùng trên một trang mạng xã hội thường được thể hiện dưới dạng biểu đồ.

• Một bộ Dataset cũng có thể bao gồm các tệp dữ liệu thô, chẳng hạn như dạng hình ảnh hoặc âm thanh. Bộ dữ liệu MNIST khá phổ biến trong khoa học dữ liệu, nó chứa hình ảnh của các chữ số viết tay và thường được dùng để huấn luyện các hệ thống xử lý hình ảnh.

Quyền truy cập sở hữu Data

Quyền truy cập và sở hữu dữ liệu bao gồm việc quản lý tài khoản người dùng, phân quyền, xác thực và kiểm tra an ninh nhằm đảm bảo tính bảo mật cũng như tuân thủ các quy định về quyền riêng tư trong quá trình sử dụng hay chia sẻ dữ liệu. Quyền truy cập và sở hữu dữ liệu bao gồm 2 loại:

Private Data

Private Data là quyền riêng tư dữ liệu, hay còn gọi là quyền riêng tư thông tin. Hầu hết các bộ dữ liệu được coi là riêng tư vì chúng chứa các thông tin độc quyền hoặc bí mật như:

• Thông tin về khách hàng.
• Thông tin về giá cả.
• Các thông tin thương mại nhạy cảm.

Những bộ Dataset này thường không được chia sẻ công khai.

Quyền riêng tư dữ liệu – Private Data

Open Data

Open Data (Dữ liệu mở) là loại dữ liệu được sử dụng khá phổ biến, bởi người dùng không cần xin bản quyền hay giấy phép để sử dụng chúng. Hiện nay, có rất nhiều tổ chức bắt đầu cung cấp các bộ Dataset bao gồm những thông tin miễn phí cho công chúng như:

• Các tổ chức thuộc lĩnh vực khoa học.
• Chính phủ và nhiều tổ chức phi lợi nhuận khác.
• Các doanh nghiệp.

Việc truy cập vào các dữ liệu mở cho phép những nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu, nhà phân tích và những người khác phát hiện ra những insight tiềm năng. Từ đó, họ có thể tạo ra các ứng dụng mới mang mục đích thương mại hoặc có lợi ích cộng đồng. Hoặc họ cũng có thể thực hiện các nghiên cứu mới dựa trên những thông tin này.

Lợi ích của dữ liệu mở (Open Data)

Open Data đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo, nó cung cấp những dữ liệu một cách công khai giúp người dùng đưa ra các quyết định đúng đắn trong quá trình xử lý vấn đề.

Tìm Dataset ở đâu?

Những nguồn dữ liệu Dataset phổ biến

Dưới đây là một số trang web hữu ích để bạn có thể tìm kiếm Dataset một cách hiệu quả và tiết kiệm thời gian:

• Kaggle: Đây là một trong những thư viện tệp dữ liệu trực tuyến miễn phí lớn nhất cho mọi lĩnh vực và mọi vấn đề liên quan đến dữ liệu. Bạn có thể dễ dàng truy cập và tìm kiếm bộ dữ liệu Dataset phù hợp với nhu cầu và mục đích của bản thân. Ngoài ra, bạn cũng có thể tải tập dữ liệu của riêng mình lên đó.
• Google Dataset Search: Đây là một công cụ tìm kiếm dữ liệu miễn phí do Google ra mắt và phát triển, nó có thể giúp bạn tìm kiếm hơn 25 triệu Dataset khác nhau từ các nguồn uy tín trên thế giới. Bạn chỉ cần nhập từ khóa liên quan đến lĩnh vực bạn quan tâm và Google sẽ trả về cho bạn những kết quả phù hợp nhất.
• Statista: Đây cũng là một trong những website có nguồn dữ liệu khổng lồ và cực kỳ phong phú mà bạn có thể tham khảo. Statista tổng hợp các nội dung nghiên cứu và biểu diễn các kết quả này thành dạng biểu đồ phù hợp, tiện lợi hơn để sử dụng trong các Presentation.

Nguồn dữ liệu Dataset miễn phí

Tổng hợp các bộ Dataset miễn phí giúp bạn xây dựng Portfolio chuyên nghiệp

Sau đây sẽ là những bộ Dataset miễn phí do Mastering Data Analytics tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau giúp bạn xây dựng Portfolio chuyên nghiệp và hiệu quả cho riêng mình:

• Supermarket Sales
• Credit Card Fraud Detection
• FIFA 22 complete player dataset
• Walmart Store Sales Forecasting
• Netflix Movies and TV Shows
• LinkedIn Data Analyst jobs listings
• Features
• Top 50 Fast-Food Chains in USA
• Amazon and Best Buy Electronics
• Forecasting Book Sales
• Real/Fake Job Posting Prediction

Để biết thêm thông tin chi tiết, bạn có thể tham khảo tại chuyên đề 10 Bộ Dataset Miễn Phí Giúp Bạn Xây Dựng Portfolio Của Riêng Mình.

Phân biệt giữa Dataflow và Dataset

Có thể thấy, Dataflow và Dataset không thể thay thế lẫn nhau mà có mối quan hệ bổ sung, hỗ trợ cho nhau.

Qua những thông tin trên, hy vọng bạn đã có thể hiểu rõ hơn về thuật ngữ Dataset là gì trong phân tích dữ liệu cũng như tầm quan trọng của Dataset. Để hiểu rõ hơn về các nội dung trong phân tích dữ liệu và nâng cao khả năng của bản thân trong lĩnh vực này, hãy tham gia khóa học phân tích dữ liệu kinh doanh tại MDA ngay hôm nay nhé!

Chia sẻ bài viết