- Los datos son observaciones o mediciones (sin procesar o procesar) representadas como texto, números o multimedia.
- Un conjunto de datos es una colección estructurada de datos generalmente asociada con un cuerpo único de trabajo.
- Una base de datos es una colección organizada de datos almacenados como múltiples conjuntos de datos. Esos conjuntos de datos generalmente se almacenan y se acceden electrónicamente desde un sistema informático que permite que los datos se accedan, manipulen y actualicen fácilmente.
La Base de datos de Map Geologic National (NGMDB) es un archivo de mapas de geociencia (incluidos mapas de geología), informes e información estratigráfica para los Estados Unidos. El NGMDB contiene información sobre más de 90,000 mapas e informes de geociencia relacionados publicados desde principios de 1800 hasta la actualidad, por más de 630 agencias, universidades, asociaciones y empresas privadas. Gran parte del contenido…
Los metadatos para publicaciones escritas por científicos de la USGS se pueden encontrar en el almacén de publicaciones de USGS. Los metadatos para los datos de USGS se pueden encontrar en el catálogo de datos de ciencias del USGS o en el repositorio que sirve los datos. Los datos del USGS que son anteriores a 2000 podrían no tener metadatos. Obtenga más información: Gestión de datos de USGS: metadatos/documentación
El Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) proporciona datos sobre muchos temas científicos diferentes. La mayor parte se puede descargar de forma gratuita de nuestro sitio web. Nuestro catálogo de datos científicos es un buen punto de partida. También intente usar el motor de búsqueda de su navegador e incluir la palabra clave «usgs.gov». Si está buscando un conjunto de datos en particular y no puede encontrarlo a través de búsquedas en Internet o nuestro catálogo de datos científicos…
¿Qué es un conjunto de datos?
Un conjunto de datos es una colección de elementos relacionados y discretos de datos relacionados a los que se puede acceder individualmente o en combinación o gestionarse como una entidad completa.
Un conjunto de datos se organiza en algún tipo de estructura de datos. En una base de datos, por ejemplo, un conjunto de datos puede contener una recopilación de datos comerciales (nombres, salarios, información de contacto, cifras de ventas, etc.). La base de datos en sí puede considerarse un conjunto de datos, al igual que los organismos de datos dentro de él relacionados con un tipo particular de información, como los datos de ventas para un departamento corporativo en particular.
El término conjunto de datos se originó con IBM, donde su significado era similar al del archivo. En un sistema operativo IBM Mainframe, un conjunto de datos es una colección con nombre de datos que contiene unidades de datos individuales organizadas (formateadas) de una manera específica y prescrita por IBM y accede por un método de acceso específico basado en la organización del conjunto de datos. Los tipos de organización del conjunto de datos incluyen secuencial, secuencial relativo, secuencial indexado y dividido. Los métodos de acceso incluyen el método de acceso secuencial virtual (VSAM) y el método de acceso secuencial indexado (ISAM).
¿Qué un conjunto de datos?
Una base de datos contiene datos cargados en análisis. Los conjuntos de datos determinan la forma en que los datos cargados se integran en los existentes. La base de datos está configurada a nivel de propiedad. Los conjuntos de datos deben estar asociados con al menos una vista y pueden asociarse con múltiples vistas.
Para administrar todos los conjuntos de datos relacionados con una propiedad específica, seleccione Administración> (Propiedad)> Importaciones de datos.
El tipo de datos corresponde al conjunto específico de datos que desea importar. Por ejemplo, hay tipos de conjuntos de datos para usuarios, contenido, costos, etc. Dependiendo del tipo de base de datos, se muestran opciones distintas para el tamaño y las métricas (el esquema) que puede usar.
Cuando crea una base de datos, llame a un esquema, es decir, la estructura que combina los datos cargados con los datos existentes en HITS. Un esquema simple consiste en un tamaño clave (en adelante «clave») y una dimensión de importación o métrica. Para importar los datos, Google Analytics busca los valores de las claves en los golpes correspondientes a los valores de las claves en los datos cargados. Cuando se detecta una correspondencia, los valores de las dimensiones y métricas adicionales asociadas con esta clave se agregan a los datos de HITS existentes. La importancia (o métrica) recibe los datos adicionales que carga. Algunos tipos de bases de datos le permiten usar un tamaño múltiple para definir la clave y la mayoría de ellas pueden usar múltiples tamaño/métricas para campos de importación.
- Variables personalizadas
- tamaño basado en el tiempo, por ejemplo ahora, minuto, etc.
- dimensiones geográficas, por ejemplo, país, ciudad, etc.
Si ha implementado Universal Analytics (Analytics.js), muchos tipos de importación (pero no todos) admiten la carga de tamaño personalizado. El tamaño y las métricas personalizadas deben ser de un área apropiada para el tipo de importación.
¿Cómo se pueden representar los conjuntos de datos?
Los conjuntos se pueden representar de dos maneras, uno se conoce como la forma de la lista y la otra es famosa como la forma del constructor de conjuntos, estas dos formas se pueden usar para representar los mismos datos, solo el estilo varía en ambos casos.
En forma de lista, los elementos están dentro de {} ⇢ Brackets rizados. Todos los elementos se mencionan dentro y están separados por comas. La forma de la lista es la forma más fácil de representar los datos en los grupos. Por ejemplo, el conjunto para la tabla de 5 será, a = {5, 10, 15, 20, 25, 30, 35… ..}.
- El acuerdo en la forma de la lista no necesariamente debe estar en el mismo orden cada vez. Por ejemplo, a = {a, b, c, d, e} es igual a a = {e, d, a, c, b}.
- Los elementos no se repiten en el conjunto en forma de lista, por ejemplo, la palabra «manzana» se escribirá como, a = {a, p, l, e}
- Los conjuntos finitos se representan con todos los elementos o si los elementos son demasiado, se representan como puntos en el medio. Los conjuntos infinitos se representan con puntos al final.
En forma de construcción de set, los elementos se muestran o representan en declaraciones que expresan relación entre elementos. El formulario estándar para set-builder, a = {a: declaración}. Por ejemplo, a = {x: x = a3, a ∈ N, a <9}
- El acuerdo en la forma de la lista no necesariamente debe estar en el mismo orden cada vez. Por ejemplo, a = {a, b, c, d, e} es igual a a = {e, d, a, c, b}.
- Los elementos no se repiten en el conjunto en forma de lista, por ejemplo, la palabra «manzana» se escribirá como, a = {a, p, l, e}
- Los conjuntos finitos se representan con todos los elementos o si los elementos son demasiado, se representan como puntos en el medio. Los conjuntos infinitos se representan con puntos al final.
El orden del conjunto está determinado por el número de elementos presentes en el conjunto. Por ejemplo, si hay 10 elementos en el conjunto, el orden del conjunto se convierte en 10. Para conjuntos finitos, el orden del conjunto es finito y para conjuntos infinitos, el orden del conjunto es infinito.
Pregunta 1: Determine cuáles de los siguientes se consideran como conjuntos y cuáles no.
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos?
En mis publicaciones anteriores, hablé sobre qué son los datos y qué significan los atributos de datos. Esto continuará con eso, si no lo ha leído, lea en este documento para tener una comprensión adecuada de los temas y conceptos de los que voy a hablar en el artículo.
Por favor, tengan paciencia conmigo por la parte conceptual, sé que puede ser un poco aburrido, pero si tiene fundamentos fuertes, entonces nada puede evitar que sea un gran científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático.
Hay tres características generales de conjuntos de datos, a saber: dimensionalidad, escasez y resolución. Discutiremos qué significan exactamente uno a la vez.
→ La dimensionalidad de un conjunto de datos es el número de atributos que tienen los objetos en el conjunto de datos.
En un conjunto de datos particular si hay una gran cantidad de atributos (también llamados alta dimensionalidad), entonces puede ser difícil analizar dicho conjunto de datos. Cuando se enfrenta este problema, se conoce como maldición de la dimensionalidad.
Para comprender qué demonios es esta maldición de dimensionalidad, primero debemos comprender las otras dos características de los datos.
→ Para algunos conjuntos de datos, como aquellos con características asimétricas, la mayoría de los atributos de un objeto tienen valores de 0; En muchos casos, menos del 1% de las entradas no son cero. Tales datos se denominan datos dispersos o se puede decir que el conjunto de datos tiene escasez.
→ Los patrones en los datos dependen del nivel de resolución. Si la resolución es demasiado fina, un patrón puede no ser visible o puede ser enterrado en ruido; Si la resolución es demasiado gruesa, el patrón puede desaparecer. Por ejemplo, las variaciones en la presión atmosférica en una escala de horas reflejan el movimiento de tormentas y otros sistemas meteorológicos. En una escala de meses, tales fenómenos no son detectables.
¿Cuáles son las características de los datos?
Para una mejor comprensión, hemos elegido los 7 elementos de la calidad de los datos junto con sus características y ejemplos de métricas.
El elemento de consistencia elimina espacio para datos contradictorios. Las reglas deberán establecerse en torno a las métricas de consistencia, que incluyen rango, varianza y desviación estándar.
Es una necesidad que los datos de DQ permanezcan libres de errores y precisos, lo que significa que debe estar libre de información errónea, redundancia y errores de escritura. La relación de error y la desviación son dos ejemplos de métricas de precisión.
Los datos deben estar completos sin ningún dato faltante. Para entregar herramientas de calidad de datos en la nube, todas las entradas de datos deben completarse sin espacio para lapsos. La métrica de integridad se define como el porcentaje de registros de datos completos.
La capacidad de rastrear datos y analizar los cambios a lo largo del tiempo se suma a las dimensiones de calidad de datos de la audibilidad de los datos. Un ejemplo de métricas de audacia es el porcentaje de lagunas en conjuntos de datos, datos modificados y datos no rastreables y desconectados.
Los datos de calidad en términos de validez indican que todos los datos están alineados con las reglas de formato existentes. Un ejemplo de una métrica de validez es el porcentaje de registros de datos en el formato requerido.
No habrá superposición de datos y se registrará solo una vez. Los mismos datos se pueden usar de múltiples maneras, pero seguirá siendo único. Las métricas de singularidad se definen por el porcentaje de valores repetidos.
Para que los datos conserven su calidad, debe registrarse de inmediato para administrar los cambios. Semanalmente sobre anualmente, el seguimiento es la solución a la puntualidad. Un ejemplo de métricas de puntualidad es la varianza de tiempo.
¿Qué tipos de formas puede presentar un conjunto de datos?
Hay muchas formas útiles de presentar sus datos de investigación a editores, árbitros y lectores. Las tablas y las cifras son particularmente efectivas cuando se deben presentar y discutir grandes cantidades de información de manera efectiva. De hecho, muchos editores y revisores de revistas echan un vistazo rápido a todas las figuras y tablas en un manuscrito antes de que realmente comiencen a revisarlo.
En algunos casos, el uso de demasiado texto puede ser confuso y agotador, por lo que resumir sus datos en forma visual, incluidas tablas, gráficos de línea, gráficos circulares, gráficos de dispersión y otros, puede ser muy útil. Le permite presentar sus resultados de manera consolidada y ayuda a los lectores a obtener una visión general de los hallazgos más importantes de su trabajo sin tener que pasar por todo el manuscrito. Sin embargo, demasiadas imágenes pueden interrumpir el flujo del texto, por lo que es importante incluir tablas y figuras prudencialmente, sin usarlas en exceso. Los mejores artículos científicos son siempre una buena combinación de información escrita y visual.
Hay algunos puntos que pueden ayudarlo a decidir cuándo usar tablas y gráficos. La razón principal para introducir imágenes en un manuscrito es la claridad: alguna información puede entenderse mejor si se explica visualmente. La información, por lo tanto, debe ser cualitativa o cuantitativamente medible para ser incluida en una tabla o un gráfico.
Otras razones son el resumen (se puede compilar una gran cantidad de información en un solo gráfico o tabla) y comparación (diagramas, tablas y gráficos son una excelente manera de exponer las diferencias entre varios parámetros o sujetos).
¿Cómo representar un conjunto de datos?
La palabra datos se refiere a las personas constitutivas, cosas, eventos, ideas. Puede ser un título, un número entero o cualquier CASTCast. Después de recopilar datos, el investigador tiene que condensarlos en forma tabular para estudiar sus características sobresalientes. Tal disposición se conoce como la presentación de datos.
Se refiere al proceso de condensación de los datos recopilados en forma tabular o gráficamente. Esta disposición de datos se conoce como representación de datos.
La fila se puede colocar en diferentes órdenes, como se puede presentar en órdenes ascendentes, orden descendente, o se puede presentar en orden alfabético.
Ejemplo: deje que las marcas obtenidas por 10 estudiantes de la Clase V en una prueba de clase, de 50 según sus números de lista, sean:
Los datos en el formulario dado se conocen como datos sin procesar. Los datos dados anteriormente se pueden colocar en el orden en serie como se muestra a continuación:
Ahora, si desea analizar el estándar de logro de los estudiantes. Si los organiza en orden ascendente o descendente, le dará una mejor imagen.
Cuando la fila se coloca en orden ascendente o descendente se conoce como datos organizados.
El gráfico de barras nos ayuda a representar los datos recopilados visualmente. Los datos recopilados se pueden visualizar horizontal o verticalmente en un gráfico de barras, como cantidades y frecuencia. Se puede agrupar o soltero. Nos ayuda a comparar diferentes elementos. Al observar todas las barras, es fácil decir qué tipos en un grupo de datos influyen en el otro.
Ahora comprendamos el gráfico de bares tomando este ejemplo
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