Секреты датасетов: практическое руководство по анализу и обработке данных

На Kaggle есть датасет "Video Game Sales" (https://www.kaggle.com/gregorut/videogamesales (https://www.kaggle.com/gregorut/videogamesales)), который содержит информацию о продажах видеоигр, платформах, жанрах и рейтинге.

2.2 Создание собственного датасета

В некоторых случаях готовых датасетов может быть недостаточно, и вам придется создать свой собственный датасет. Некоторые способы сбора данных:

Веб-скрапинг: сбор данных с веб-сайтов с использованием инструментов и библиотек, таких как BeautifulSoup и Scrapy для Python.

Веб-скрапинг позволяет извлекать информацию с веб-страниц и преобразовывать ее в структурированный формат, например таблицу.

API (Application Programming Interface): использование API предоставляет доступ к данным из различных сервисов и платформ, таких как социальные сети, погодные сервисы и финансовые платформы. API обычно возвращает данные в формате JSON или XML, которые можно преобразовать в структурированный формат и добавить в свой датасет.

IoT-устройства и датчики: сбор данных с помощью датчиков, встроенных в различные устройства и системы, такие как смартфоны, автомобили и промышленное оборудование. Эти данные могут быть использованы для анализа и прогнозирования поведения устройств, определения аномалий и оптимизации процессов

Опросы и анкеты: сбор данных с помощью анкетирования пользователей или экспертов, чтобы получить качественные и количественные оценки по определенным вопросам или проблемам.

Пример создания собственного датасета с использованием веб-скрапинга: предположим, что вы хотите собрать данные о стоимости жилья в вашем городе. Вы можете использовать веб-скрапинг для сбора информации о ценах, местоположении, площади и других параметрах с сайтов по недвижимости.

2.3 Этические аспекты сбора данных

Сбор данных может иметь этические последствия, особенно когда данные связаны с личной информацией людей. Некоторые ключевые этические аспекты, которые следует учитывать при сборе данных, включают:

Защита конфиденциальности: соблюдение конфиденциальности пользователей, собирая только те данные, которые необходимы для вашей задачи.

Обезличивание данных, скрывая личную информацию и уникальные идентификаторы, может помочь обеспечить приватность пользователей.

Согласие на сбор данных: получение разрешения от пользователей или владельцев данных перед сбором и использованием данных.