Tập dữ liệu

Tập dữ liệu (còn hay gọi là bộ dữ liệu, ) là bộ chứa dữ liệu. Trong trường hợp dữ liệu dạng bảng, một tập dữ liệu tương ứng với một hoặc nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu mà trong đó mỗi cột của bảng đại diện cho một biến cụ thể và mỗi dòng tương ứng với một bản ghi của tập dữ liệu đang xét. Tập dữ liệu này liệt kê giá trị cho mỗi biến (ví dụ như chiều cao và trọng lượng của một vật) ứng với mỗi đối tượng được lưu trữ. Tập dữ liệu còn có thể chứa một bộ gồm nhiều tài liệu hoặc tập tin.

Trong lĩnh vực dữ liệu mở, tập dữ liệu là đơn vị được sử dụng để đo lượng thông tin được công bố trong một kho lưu trữ dữ liệu mở công khai. Cổng Dữ liệu châu Âu tổng hợp gần hai triệu tập dữ liệu.

== Tính chất ==
Có một số điểm đặc trưng xác định cấu trúc và tính chất của một tập dữ liệu. Điểm đặc trưng đó có thể là số lượng và kiểu dữ liệu của các thuộc tính hay biến cũng như một số độ đo thống kê áp dụng được cho chúng như độ lệch chuẩn và độ nhọn.

Giá trị trong tập dữ liệu có thể là các số, bao gồm cả số thực hay số nguyên (ví dụ như chiều cao của một người theo đơn vị centimet), hoặc là dữ liệu danh nghĩa (không chứa giá trị số, ví dụ như sắc tộc của một người). Tổng quát hơn, giá trị có thể thuộc bất kỳ kiểu nào mô tả được dưới dạng cấp độ đo lường. Giá trị cho một biến nhất định thường có cùng kiểu dữ liệu. Giá trị thiếu có thể tồn tại trong tập dữ liệu và phải được chỉ thị bằng một cách thức nào đó.

Trong thống kê, tập dữ liệu thường bắt nguồn từ những quan sát thực tế thu được qua lấy mẫu một quần thể thống kê, với mỗi dòng ứng với quan sát trong một phần tử của quần thể đó. Tập dữ liệu còn có thể được tạo sinh qua thuật toán nhằm mục đích kiểm thử một số loại phần mềm nhất định. Một số phần mềm phân tích thống kê hiện đại như SPSS vẫn còn trình bày dữ liệu theo kiểu tập dữ liệu cổ điển. Nếu dữ liệu bị thiếu hoặc có dấu hiệu đáng ngờ thì người ta có thể áp dụng kỹ thuật bổ sung để hoàn thiện tập dữ liệu.

== Các tập dữ liệu cổ điển ==
Một số tập dữ liệu cổ điển đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu thống kê:
- Tập dữ liệu hoa Iris – Tập dữ liệu đa biến do Ronald Fisher giới thiệu năm 1936. Có sẵn trong kho lưu trữ học máy của Đại học California-Irvine.
- Cơ sở dữ liệu MNIST – Bộ hình ảnh chữ số viết tay thường dùng để kiểm định các thuật toán phân lớp, phân cụm và xử lý hình ảnh
- "Categorical data analysis" – Các bộ dữ liệu được sử dụng trong sách giáo khoa "An Introduction to Categorical Data Analysis" do UCLA Advanced Research Computing phát hành trực tuyến.
- "Robust statistics" – Các bộ dữ liệu được sử dụng trong "Robust Regression and Outlier Detection" (Rousseeuw và Leroy, 1968). Có trên trang của Đại học Köln.
- "Time series" – Dữ liệu sử dụng trong "The Analysis of Time Series" của Chris Chatfield, đăng trên StatLib.
- "Extreme values" – Dữ liệu sử dụng trong sách "An Introduction to the Statistical Modeling of Extreme Values" do tác giả Stuart Coles cung cấp.
- "Bayesian Data Analysis" – Dữ liệu sử dụng trong sách cùng tên do một trong các tác giả là Andrew Gelman cung cấp (bản lưu trữ).
- Dữ liệu bệnh gan Bupa – Bộ dữ liệu được sử dụng trong một số bài báo về học máy (khai phá dữ liệu).
- Bộ tứ Anscombe – Tập dữ liệu nhỏ minh họa tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu để tránh ngụy biện thống kê.

== Ví dụ ==
Tải tập dữ liệu trong Python:
$ pip install datasets
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("TÊN TẬP DỮ LIỆU")
== Xem thêm ==
- Danh sách tập dữ liệu cho nghiên cứu học máy
- Danh sách tập dữ liệu trong xử lý hình ảnh và thị giác máy tính
- Dữ liệu
- Lấy mẫu (thống kê)
- Tính tương tác
- Hệ thống thu thập dữ liệu

== Liên kết ngoài ==
- Data.gov – dữ liệu mở của chính phủ Mỹ
- Humanitarian Data Exchange (HDX) – nền tảng chia sẻ dữ liệu nhân đạo mở do Văn phòng Điều phối các vấn đề nhân đạo của Liên Hợp Quốc quản lý
- NYC Open Data – dữ liệu công khai mở do các cơ quan của thành phố New York và đối tác khác xuất bản
- CTU Relational Dataset Repository
- Research Pipeline – wiki/website liên kết đến các tập dữ liệu thuộc nhiều đề tài khác nhau
- StatLib–JASA Data Archive
- UCI – kho lưu trữ dữ liệu học máy
- UK Government Public Data
- World Bank Open Data – Dữ liệu phát triển toàn cầu miễn phí và truy cập mở của Ngân hàng Thế giới