數據集對於做出明智的選擇至關重要，無論我們指的是個人決策還是商業決策。在此完整指南中瞭解如何查找和提取數據集。
收集和分析 Web 數據對企業來說非常有價值。了解人們如何與公司網站互動，可以收集有助於改善用戶體驗、設計、行銷等的見解。這篇博文討論了 Web 數據收集和分析的基礎知識，包括什麼是 Web 數據、為什麼它是必不可少的以及如何開始提取它。
數據集的類型。
有三種類型的數據集：
1. 原始資料 - 是在處理或清理資料之前原始形式的數據。在尋求準確性時，原始數據始終是最好的起點。
2. 已處理的數據 - 乾淨的數據是否已準備好進行分析 通常，您會看到表格形式的 已處理數據。
3. 分析數據 - 是經過處理和分析並準備解釋的數據。
在哪裡可以找到數據集。
有許多不同的位置可以找到數據科學和機器學習項目的數據集。一些最受歡迎的來源如下。
1. UCI 機器學習存儲庫 — 是用於各種機器學習演算法的大量數據集集合，包括訓練和測試數據。
2. Kaggle— 是數據科學家和機器學習專家共用數據集和參加數據科學競賽的平臺。
3. 資料中心 - 是一個搜尋引擎，允許您搜索各種來源（包括政府）的數據集。
如何使用數據集。
數據集是數據驅動型決策的寶貴資源。您可以使用它們來訓練機器學習模型、制定業務決策等。有幾種方法可以使用資料集：
1. 訓練機器學習模型
數據集可用於訓練機器學習模型。這是通過將數據集拆分為兩部分來完成的：訓練集和驗證集。訓練集用於訓練模型，驗證集用於評估模型的準確性。
2. 做出業務決策
數據集可用於幫助企業做出更好的決策。例如，零售商可能會分析客戶支出模式，以決定在其商店中存儲哪些產品。
3. 檢測欺詐
數據集可用於檢測欺詐模式。例如，銀行可能會使用來自客戶交易的數據來識別可能表明欺詐的可疑行為。
4. 了解客戶需求
數據集可用於了解客戶需求和偏好。例如，公司可能會使用客戶調查中的數據來了解客戶想要什麼產品和服務。
自訂數據集。
有時數據集已過時或與您的決策無關。在這種情況下，應直接從源獲取數據。獲取實時數據的唯一方法是從網站抓取數據。有兩種方法可以抓取數據：
手動刮削
如果要從少量網站中提取數據，請使用此方法。您需要在瀏覽器中打開網站並手動複製資料。
1. 在瀏覽器中打開網站。
2. 選擇要提取的數據。
3. 複製數據。
4. 將資料粘貼到電子錶格或文字編輯器中。
自動刮削
當您想從許多網站中提取數據時，可以使用此方法。您需要找到一種可以自動為您抓取資料的工具。幾種不同的工具可以幫助您解決此問題，其中大多數都相當易於使用。
您可以藉助可以下載到電腦或透過網路瀏覽器使用的軟體程式執行自動網頁抓取。網頁抓取 API 最容易使用，但往往更昂貴。開源抓取應用程式、爬網和解析腳本需要更多的編碼知識，但您可以以相對便宜的價格收集大量數據。
The only problem with using an automatic web scraper is that websites often ban the IP addresses of site visitors who act like bots. To avoid the ban hammer, simply find some high-quality residential proxies.
使用代理使工作變得簡單準確。
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