dataset это что такое
DataSet’ы в Web-сервисах – это порождение дьявола и всё мировое зло
DataSet’ы это ваза для фруктов, но не сами фрукты. Вы действительно хотите получить вазу вместо фруктов?
DataSet – это объект, не так ли? Но это не Domain-объект, это не «яблоко» или «апельсин» – это объект типа «DataSet». DataSet – это ваза (которая знает о том, что в ней лежит). DataSet – это объект, который знает, как хранить колонки и строки. Это объект, который много знает про базу данных. Но я не хочу получать вазы. Я хочу получать Domain-объекты, такие как «яблоки».
«Используй типизированные DataSet’ы», скажете вы. «Это то же самое, что и объекты и посмотрите – это как-то будет работать!»
Нет же! Типизированные DataSet’ы — это не Domain-объекты. Типизированные DataSet’ы – это всего лишь ваза с картинкой яблока на ней. «Смотрите, здесь ВНУТРИ яблоко – мы разбили его на колонки!» DataSet’ы (в том числе и типизированные) – очень плохая замена хорошей доменной модели.
Бэрри привёл очень хорошие аргументы в пользу DataSet’ов на своём сайте, но я не буду сейчас их все анализировать на предмет, согласен ли я с каждым из этих пунктов или нет. Я лишь отмечу, что все эти аргументы справедливы по отношению к DataSet’ам в Data Access Layer, но не в Business Object Layer. Кроме того, я понимаю полезность DataSet’ов в классическом (Intranet) клиент-серверном WinForms-приложении, с большим количеством DataBinding’ов.
Возвращать DataSet’ы в качестве результатов публичных Web-сервисов – ПЛОХО.
Если быть до конца честным – я бы разрабатывал систему, где было бы место DataSet’ам, только в том случае, если бы был уверен в их исключительной ценности для моей архитектуры. Одним словом, ребята, всегда отдавайте отчёт о последствиях своих решений.
Это мой первый перевод, сделанный, в первую очередь, для «improving my English skills», так что с радостью приму все критические замечания по качеству перевода. Некоторые вещи переводил не буквально, но, надеюсь, суть передал верно.
Лично сам я не полностью разделяю мнение автора, поэтому было бы интересно услышать мнение других на эту тему.
Датасет — это просто тест Роршаха (вы видите то, что хотите увидеть)
Опасность апофении в аналитике и способы ее предотвратить. Между ложью и историями, в которых фигурируют данные, очень тонкая грань.
Психологическая ловушка в аналитике данных
Мозг человека обладает удивительной способностью во всем находить паттерны… но у этих паттернов обычно мало общего с реальностью. Мы можем увидеть образ кролика в облаке или лицо Элвиса в картофельных чипсах.
Видишь кролика и профиль Элвиса?
Подумайте о тесте Роршаха — людям показывают разные кляксы и спрашивают, что они видят. Вы не поверите насколько охотно наш разум находит ложные интерпретации случайных наборов данных.
Летучая мышь? Бабочка? Обычная клякса? Это одна из 10 карт теста Роршаха, созданная в 1921 году.
У психологов есть красивое название этому явлению: апофения. Дайте людям хоть какой-то стимул и они найдут вам не только лица и бабочек, но и причину выделить бюджет на ваш любимый проект или запустить систему искусственного интеллекта.
Об авторе: Кэсси Козырков — южноафриканский специалист по данным и статистике. Она основала подразделение Decision Intelligence в Google, где является главным научным сотрудником.
Об авторе: Кэсси Козырков — южноафриканский специалист по данным и статистике. Она основала подразделение Decision Intelligence в Google, где является главным научным сотрудником.В большинстве наборов данных много случайной информации. Какова вероятность, что ваша аналитика не подвержена апофении? Можно ли доверять своей интерпретации данных?
Наш разум делает с данными то же самое, что и с кляксами
Чем больше способов фрагментации этих наборов данных и чем они сложнее, тем более расплывчатыми стимулами они являются. Они практически умоляют вас распознать в них ложные образы.
Сложные наборы данных практически умоляют увидеть в них то чего там на самом деле нет
Вы уверены, что ваш последний набор данных не является скрытой апофенией?
Есть еще одно замечательное слово — парейдолия, своего рода это тоже апофения (находить знакомые вещи в расплывчатых сенсорных стимулах). В Японии есть даже музей камней, которые выглядят как лица. Мы живем в удивительное время.
Ложь, наглая ложь и аналитика
Знаю, звучит мрачно, но я еще не закончила. Если вы проходите курсы по анализу данных, это может подлить масла в огонь. Студенты привыкли ожидать, что от каждого исследования данных нужно получить реальное значение. Каждое задание на поисковое исследование подразумевает скрытое сокровище. Только немногие профессоры решаются отправить вас в погоню за недостижимым (для вашего же блага!). Оценить задания без точного ответа сложнее, поэтому студенты обычно не особо обращают на них внимание.
Студенты привыкли, что за каждым набором данных скрывается правда.
Повествование данных это просто отход в сторону от вранья напрямую с использованием данных. Оставим в стороне вопрос о том реальны ли паттерны. Поговорим о множественных интерпретациях. Если вы видите в кляксе образ летучей мыши, это еще не значит, что там нет бабочки, костей таза или пары лис. Если бы я не упомянула лис, вы бы их увидели? Вероятно нет. Психологические механизмы, отвечающие за мотивацию и внимание, играют против вас. Чтобы перестать видеть летучую мышь и начать видеть лишь суперпозицию значений, требуется особый навык.
Как только люди цепляются за свой любимый образ, им становится сложно его развидеть
Проблема в том, что как только люди цепляются за свой любимый образ, им становится сложно развидеть его и увидеть другие образы. Люди склонны сильнее всего верить интерпретации, которая привлекла их внимание в первую очередь. Каждое новое найденное значение снижает мотивацию продолжать поиск. Жонглирование несколькими потенциальными историями без переоценки вашей любимой истории это большой, умственный труд. Увы, не каждый аналитик достаточно дисциплинирован для этого. На самом деле многие аналитики заинтересованы в том, чтобы «доказать» лишь одну сторону истории за счет исследования данных. Зачем развивать навыки, которые мешают вашему кошельку пополняться?
Какого цвета ваш световой меч?
Есть несколько способ доказать историю, используя данные — честный и доскональный. Моя статья о фрагментации данных расскажет вам об этом больше. Исследовательский анализ данных не относится к этим способам. Исследования данных, в которых не подразумевается получение реального значения, напоминают ловлю рыбы. Цвет вашего светового меча зависит от используемой наживки.
Если вы примкнете к темной стороне, вы будете ловить на крючок доказательство, поддерживающее вашу теорию. Вы же уже и так «знаете», что она верная (поэтому можете продать ее какой-нибудь наивной жертве). Вы можете даже не осознавать, что ваш световой меч красного цвета, если вы искренне верите в объективность данных и свою непредвзятость.
Исследования данных, в которых не подразумевается получение реального значения, напоминают ловлю рыбы.
Если у вас достаточно сложный (расплывчатый) набор данных вы найдете паттерн, который сможете подогнать под доказательство своей любимой истории. В этом вся прелесть теста Роршаха. К сожалению, с данными дело обстоит хуже, чем с кляксами. Чем более математический ваш метод, тем убедительней он звучит для тех, кто ничего в этом не смыслит.
Спутниковый снимок «лица на Марсе», которое многие люди воспринимают как доказательство существования пришельцев.
Те, кто отказывается принимать темную сторону, тоже рыбачат. Но они ловят нечто другое: вдохновение. Они ищут паттерны, которые могут быть интересными и убедительными, но не принимают их за доказательства, потому что умны. Вместо этого они занимаются непредвзятой аналитикой и стараются отметить у себя в голове как можно больше разных интерпретаций.
Лучшие аналитики пытаются найти как можно больше интерпретаций.
Для этого нужен зоркий глаз и скромный, непредвзятый разум. Хорошие аналитики не пытаюсь заставить заинтересованные лица увидеть только одну сторону истории. Вместо этого они мыслят творчески, чтобы превратить одни и те же данные в множество историй. Они представляют свои выводы так, чтобы вдохновить всех на последующие действия и при этом не вызвать у своего руководства желание свернуть горы из-за излишней самоуверенности.
Непредвзятость дает анализу данных шанс нести в себе какой-то смысл.
Этот бутерброд с сыром на гриле был продан за 28 000$ на аукционе, потому что на нем изображена Дева Мария. А вы что здесь видите?
Наймите отличного аналитика
Черты, которые вы наверняка хотите ищите в хороших аналитиках:
Забудьте про картофельные чипсы! Этот японский музей с камнями, напоминающими лица, превзошел всех.
Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:
Dataset это что такое
Мы уже рассказывали о важности этапа подготовки данных (Data Preparation), результатом которого является обработанный набор очищенных данных, пригодных для обработки алгоритмами машинного обучения (Machine Learning). Такая выборка, называемая датасет (dataset), нужна для тренировки модели Machine Learning, чтобы обучить систему и затем использовать ее для решения реальных задач. Однако, поскольку в процессе обучения необходимо оценивать качество модели, различают несколько типов выборок. В этом материале мы расскажем, из чего состоит dataset, какие бывают датасеты и как их сформировать.
Что такое датасет для Data Mining и из чего он состоит
Dataset для машинного обучения – это обработанная и структурированная информация в табличном виде. Строки такой таблицы называются объектами, а столбцы – признаками. Различают 2 вида признаков [1]:
Признаковое описание характерно для задач классификации, когда имеется выборка – конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. В процессе машинного обучения строится модель, способная классифицировать произвольный объект из исходного множества [2]. Практический смысл задач классификации состоит в предсказании возможных исходов на основе совокупности входных переменных, например, диагностика заболеваний, предварительная оценка эффективности месторождений полезных ископаемых, кредитный скоринг, распознавание речи, прогнозирование оттока клиентов (Churn Rate) и т.д.
В зависимости от варианта задачи классификации, целевой признак может выглядеть по-разному [1]:
Каким бывает dataset: типы выборок
Первичный набор исходных данных принято называть генеральной совокупностью. Процесс формирования выборок из генеральной совокупности называется порождение данных [3]. Выборка – это конечное подмножество элементов генеральной совокупности, изучив которое можно понять поведение исходного множества. Например, генеральная совокупность состоит из 150 тысяч посетителей сайта, а в выборку попали 250 из них.
Вероятностная модель порождения данных предполагает, что выборка из генеральной совокупности формируется случайным образом. Если все ее элементы одинаково случайно и независимо друг от друга распределены по исходному множеству (генеральной совокупности), выборка называется простой. Простая выборка является математической моделью серии независимых опытов и, как правило, используется для машинного обучения. При этом для каждого этапа Machine Learning необходим свой набор данных [3]:
Как сформировать выборку для Data Mining
Методы формирования обучающих и оценочных выборок зависят от класса задачи, решаемой с помощью машинного обучения [1]:
При соблюдении этих условий объемы обучающей и оценочных выборок могут существенно различаться. Например, размер валидационного датасета может составлять всего 10% генеральной совокупности. Главное в формировании выборок – ни в коем случае не объединять обучающий датасет и с оценочными (тестовым и валидационным), поскольку это грозит переобучением модели Machine Learning. В этом случае модель получит высокие оценки качества в процессе тренировки, но не покажет такого результата на реальных данных.
После того, как выборка сформирована, наступают следующие процессы CRISP-DM: очистка данных и работа с признаками: генерация, трансформация, нормализация и отбрасывание лишних переменных, чтобы исключить мультиколлинеарность факторов и понизить размерность модели Machine Learning. Об этом мы расскажем в следующих статьях.
Формирование выборок – начальный этап Data Preparation
Вся практика Data Preparation в нашем новом курсе для аналитиков Big Data: подготовка данных для Data Mining. Присоединяйтесь!
Data Set Класс
Определение
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Представляет кэш в памяти для данных.
Примеры
Комментарии
DataSet, который представляет собой кэш данных, получаемый из источника данных в памяти, является основным компонентом архитектуры ADO.NET. Объект DataSet состоит из коллекции DataTable объектов, которые можно связать друг с другом с DataRelation объектами. Целостность данных в можно также обеспечить DataSet с помощью UniqueConstraint ForeignKeyConstraint объектов и. Дополнительные сведения о работе с DataSet объектами см. в разделе наборы данных, DataTables и DataSets.
В то время как DataTable объекты содержат данные, объект DataRelationCollection позволяет перемещаться по иерархии таблиц. Таблицы содержатся в DataTableCollection доступе через Tables свойство. При доступе к DataTable объектам Обратите внимание, что они чувствительны к регистру. Например, если один DataTable из них имеет имя «Mydatatable», а другой — «Mydatatable», то строка, используемая для поиска одной из таблиц, считается с учетом регистра. Однако если «Mydatatable» существует, а «Mydatatable» — нет, то строка поиска считается нечувствительной к регистру. Дополнительные сведения о работе с DataTable объектами см. в разделе Создание таблицыданных.
DataSetМожет считывать и записывать данные и схему в виде XML-документов. Затем данные и схема можно переносить по протоколу HTTP и использовать в любом приложении на любой платформе, поддерживающей XML. Схему можно сохранить в виде XML-схемы с помощью WriteXmlSchema метода, а схема и данные могут быть сохранены с использованием WriteXml метода. Для чтения XML-документа, включающего как схему, так и данные, используйте ReadXml метод.
В типичной многоуровневой реализации шаги для создания и обновления и, DataSet в свою очередь, обновления исходных данных:
Изменение данных в отдельных DataTable объектах путем добавления, обновления или удаления DataRow объектов.
Вызовите Merge метод, чтобы объединить изменения из второй DataSet в первый.
DataSetОбъекты и DataTable наследуются от и MarshalByValueComponent поддерживают ISerializable интерфейс для удаленного взаимодействия. Это единственные объекты ADO.NET, которые разрешают удаленное взаимодействие.
Замечания по безопасности
Сведения о наборах данных и безопасности DataTable см. в руководстве по безопасности.
Конструкторы
Инициализирует новый экземпляр класса DataSet.
Инициализирует новый экземпляр класса DataSet, содержащего заданные сведения о сериализации и контекст.
Инициализирует новый экземпляр класса DataSet.
Инициализирует новый экземпляр класса DataSet с заданным именем.
Свойства
Возвращает или задает значение, определяющее, учитывается ли регистр при сравнении строк в объектах DataTable.
Возвращает контейнер для компонента.
Возвращает или задает имя текущего DataSet.
Получает новое представление данных класса DataSet для осуществления фильтрации, поиска или перехода с помощью настраиваемого класса DataViewManager.
Возвращает значение, показывающее, находится ли компонент в настоящий момент в режиме разработки.
Возвращает или задает значение, определяющее соблюдение правил ограничения при попытке совершения операции обновления.
Возвращает список обработчиков событий, которые прикреплены к этому компоненту.
Получает значение, определяющее наличие ошибок в любом из объектов DataTable в классе DataSet.
Получает значение, указывающее, инициализирована ли таблица DataSet.
Возвращает или задает сведения о языке, используемые для сравнения строк таблицы.
Возвращает или задает пространство имен DataSet.
Возвращает или задает префикс XML, который является псевдонимом пространства имен класса DataSet.
Получает коллекцию соотношений, связывающих таблицы и позволяющих переходить от родительских таблиц к дочерним.
Возвращает или задает объект SerializationFormat для набора данных DataSet, который используется для удаленного взаимодействия.
Возвращает или задает объект SchemaSerializationMode для DataSet.
Возвращает или задает тип ISite для объекта DataSet.
Возвращает коллекцию таблиц класса DataSet.
Методы
Сохраняет все изменения, внесенные в класс DataSet после его загрузки или после последнего вызова метода AcceptChanges().
Начинает инициализацию DataSet, используемого в форме или другим компонентом. Инициализация происходит во время выполнения.
Удаляет из класса DataSet любые данные путем удаления всех строк во всех таблицах.
Копирует структуру класса DataSet, включая все схемы, соотношения и ограничения объекта DataTable. Данные не копируются.
Копирует структуру и данные для DataSet.
Возвращает объект DataTableReader с одним результирующим набором для каждой последовательности DataTable в той же последовательности, в которой таблицы отображаются в коллекции Tables.
Возвращает объект DataTableReader с одним результирующим набором для каждой таблицы DataTable.
Освобождает все ресурсы, занятые модулем MarshalByValueComponent.
Освобождает неуправляемые ресурсы, используемые объектом MarshalByValueComponent, а при необходимости освобождает также управляемые ресурсы.
Завершает инициализацию DataSet, используемого в форме или другим компонентом. Инициализация происходит во время выполнения.
Определяет, равен ли указанный объект текущему объекту.
Получает копию класса DataSet, содержащую все изменения, внесенные после его загрузки или после последнего вызова метода AcceptChanges().
Получает копию таблицы DataSet, содержащую все изменения, внесенные после ее последней загрузки или после вызова метода AcceptChanges() и отфильтрованные по параметру DataRowState.
Получает копию XmlSchemaSet для DataSet.
Служит хэш-функцией по умолчанию.
Заполняет объект сведений о сериализации данными, необходимыми для сериализации DataSet.
Возвращает сериализуемый экземпляр XmlSchema.
Десериализует данные таблицы из двоичного потока или XML-потока.
Возвращает средство реализации объекта IServiceProvider.
Возвращает объект Type для текущего экземпляра.
Возвращает XML-представление данных, хранящихся в классе DataSet.
Возвращает XML-схему для XML-представления данных, хранящихся в классе DataSet.
Получает значение, определяющее наличие изменений в классе DataSet, включая добавление, удаление или изменение строк.
Получает значение, определяющее наличие изменений в классе DataSet, включая добавление, удаление или изменение строк, отфильтрованных по типу DataRowState.
Применяет XML-схему из указанного объекта Stream к объекту DataSet.
Применяет XML-схему из указанного файла к классу DataSet.
Применяет XML-схему из указанного объекта TextReader к объекту DataSet.
Применяет XML-схему из указанного объекта XmlReader к объекту DataSet.
Десериализует все данные таблицы DataSet из двоичного потока или XML-потока.
Заполняет набор данных DataSet значениями из источника данных с помощью предоставляемого объекта IDataReader, использующего массив экземпляров DataTable для предоставления сведений о схеме и пространстве имен.
Заполняет набор данных DataSet значениями из источника данных с помощью предоставляемого объекта IDataReader, использующего массив экземпляров DataTable для предоставления сведений о схеме и пространстве имен.
Создает неполную копию текущего объекта Object.
Осуществляет слияние массива объектов DataRow и текущего класса DataSet.
Осуществляет слияние массива объектов DataRow и текущего объекта DataSet, сохраняя или удаляя любые изменения в этом объекте DataSet и обрабатывая несовместимую схему в соответствии с заданными аргументами.
Осуществляет слияние указанного объекта DataTable и его схемы с текущим объектом DataSet.
Происходит при удалении объекта DataRelation из DataTable.
Происходит при удалении объекта DataTable из DataSet.
Посылает уведомление об изменении указанного свойства DataSet.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанный класс Stream.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанные объекты Stream и XmlReadMode.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанный файл.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанный файл и XmlReadMode.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанный класс TextReader.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанные объекты TextReader и XmlReadMode.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанный класс XmlReader.
Считывает XML-схему и данные в DataSet, используя указанные объекты XmlReader и XmlReadMode.
Считывает XML-схему из указанного класса Stream в класс DataSet.
Считывает XML-схему из указанного файла в класс DataSet.
Считывает XML-схему из указанного класса TextReader в класс DataSet.
Считывает XML-схему из указанного класса XmlReader в класс DataSet.
Игнорирует атрибуты и возвращает пустой DataSet.
Отменяет все изменения, внесенные в класс DataSet после его создания или после последнего вызова метода AcceptChanges().
Очищает все таблицы и удаляет все связи, внешние ограничения и таблицы из DataSet. Для восстановления исходного состояния класса Reset() необходимо переопределить метод DataSet в подклассах.
Получает значение, определяющее необходимость сохранения значения свойства Relations.
Получает значение, определяющее необходимость сохранения значения свойства Tables.
Возвращает объект String, содержащий имя Component, если оно есть. Этот метод не следует переопределять.
Записывает текущие данные для DataSet с помощью указанного объекта Stream.
Записывает текущие данные для DataSet в указанный файл.
Записывает текущие данные для DataSet с помощью указанного объекта TextWriter.
Записывает текущие данные для DataSet в указанный класс XmlWriter.
Записывает структуру DataSet в качестве XML-схемы для указанного объекта Stream.
Записывает структуру DataSet в качестве XML-схемы для указанного объекта Stream.
Записывает структуру класса DataSet в виде XML-схемы в файл.
Записывает структуру класса DataSet в виде XML-схемы в файл.
Записывает структуру DataSet в качестве XML-схемы для указанного объекта TextWriter.
Записывает структуру DataSet в виде схемы XML для указанного объекта TextWriter.
Записывает структуру класса DataSet в виде XML-схемы в объект XmlWriter.
Записывает структуру DataSet в виде схемы XML для указанного объекта XmlWriter.
События
Добавляет обработчик события для ожидания события Disposed в компоненте.
Происходит после инициализации таблицы DataSet.
Происходит, если значения первичного ключа конечного и основного объектов DataRow совпадают, а свойство EnforceConstraints имеет значение true.
Явные реализации интерфейса
Описание этого члена см. в разделе ContainsListCollection.
Описание этого члена см. в разделе GetList().
Заполняет объект сведений о сериализации данными, необходимыми для сериализации DataSet.
Описание этого члена см. в разделе GetSchema().
Описание этого члена см. в разделе ReadXml(XmlReader).
Описание этого члена см. в разделе WriteXml(XmlWriter).
Применяется к
Потокобезопасность
Этот тип является надежным для многопоточных операций чтения. Необходимо синхронизировать любые операции записи.