Data Set (Məlumat dəsti) — konkret bir məqsəd və ya analitik vəzifə üçün sistemli qaydada toplanmış, nizamlanmış və strukturlaşdırılmış məlumatlar toplusudur. Data set bir və ya bir neçə mənbədən götürülmüş müşahidələr, ölçülər, qeydlər, dəyərlər və ya atributlardan formalaşır və cədvəl, matriks, JSON, XML və ya başqa formatda təqdim edilə bilər.

Hər bir data set, bir qayda olaraq, sətir (observations/rows) və sütunlardan (features/columns) qurulur — sətirlərdə fərdi qeydlər, sütunlarda isə dəyişənlər yerləşdirilir. Data set-lər maşın öyrənməsi modellərinin təlimində, statistik araşdırmalarda, biznes analitikasında, elmi işlərdə və proqnozlaşdırma sistemlərində başlıca məlumat mənbəyi kimi çıxış edir. Onların keyfiyyəti, ölçüsü, strukturu və təmizliyi birbaşa şəkildə analitik nəticələrin düzgünlüyünə, modellərin performansına və qərarların etibarlılığına təsir edir.

Əsas Məqsədi və Funksiyaları

Data set-in əsas vəzifəsi məlumatları təhlil, model yaratma, proqnozlaşdırma və ya qərar vermə prosesləri üçün hazır və istifadəyə yararlı formada saxlamaqdır. Onun funksiyalarına aşağıdakılar aiddir:

Məlumatların mərkəzləşdirilmiş saxlanması və strukturlaşdırılması, analitik təhlil və statistik hesablamalar üçün məlumat verilməsi, maşın öyrənməsi modellərinin öyrədilməsi və sınaqdan keçirilməsi. Data set-lər eyni zamanda vizuallaşdırma və hesabat yaradılması üçün məlumat bazası rolunu oynayır, nümunə götürülməsi və hipotez sınaqları üçün əsas olur, müxtəlif komandalar və sistemlər arasında məlumat mübadiləsinin reallaşdırılmasını sadələşdirir. Bu funksiyalar data set-ləri müasir data science və analitika mühitinin əsas komponenti halına gətirir.

Data Set-in Növləri və Strukturları

Strukturlaşmış Data Set-lər: Cədvəl şəklində, aydın sətir və sütunlarla nizamlanmış məlumatlar (SQL verilənlər bazaları, CSV, Excel faylları).

Yarı-strukturlaşmış Data Set-lər: Qismən nizamlanmış, amma sərt şəma tələb etməyən məlumatlar (JSON, XML, log faylları).

Struktursuz Data Set-lər: Azad formatda mövcud olan məlumatlar (mətn sənədləri, şəkillər, video, audio fayllar).

Time-Series Data Set-lər: Zaman ardıcıllığı üzrə yığılmış məlumatlar (maliyyə göstəriciləri, sensor verilənləri).

Cross-Sectional Data Set-lər: Konkret bir zaman anında qeydə alınmış məlumatlar.

Longitudinal Data Set-lər: Eyni obyektlər üzərində uzun müddət boyunca toplanmış məlumatlar.

Data Set-in Əsas Komponentləri

Data set-in əsas elementləri içərisində Observations (Sətrlər) — hər bir fərdi qeyd və ya nümunə, Features (Sütunlar) — dəyişənlər, atributlar və ya xüsusiyyətlər mövcuddur. Metadata data set barədə informasiyanı (yaranma tarixi, mənbə, versiya), Schema isə məlumatların quruluşu və tipləri barədə təsviri ehtiva edir. Data Types rəqəmsal, kateqorik, mətn, tarix və digər formatları özündə birləşdirir, Labels/Target isə supervised learning üçün hədəf dəyişəni ifadə edir.

İstifadə Sahələri

Machine Learning: Model training, validation və testing proseslərində əsas məlumat qaynağı.

Data Science: Kəşfiyyat təhlili, nümunə axtarışı, hipotez sınaqları və statistik tədqiqatlar.

Business Intelligence: KPI hesablama, trend təhlili, hesabat hazırlığı və biznes qərarlarının gücləndirilməsi.

Elmi Tədqiqatlar: Eksperimental məlumatların yığılması, araşdırılması və elmi nəticələrin əldə olunması.

Proqnozlaşdırma: Gələcək meyllərin modelləşdirilməsi və prediktiv analitika işləri.

A/B Testing: Müqayisəli sınaqlar, eksperimentlər və performans qiymətləndirmələri.

Data Set Keyfiyyət Meyarları

Data set keyfiyyətini müəyyənləşdirən başlıca meyarlar belədir: Dəqiqlik (Accuracy) — məlumatların faktiki vəziyyəti əks etdirməsi, Tamlıq (Completeness) — bütün lazımlı məlumatların olması, Davamlılıq (Consistency) — məlumatların ziddiyyətsiz təqdim edilməsi. Bunlarla yanaşı, Aktual olma (Timeliness) məlumatların yeniliyinin saxlanılmasını, Etibarlılıq (Reliability) məlumat qaynaqlarının güvənilməyə layiq olmasını, Relevantlıq isə məlumatların təhlil məqsədinə uyğunluğunu təmin edir.

Məşhur Data Set Mənbələri və Platformaları

Dünyada ən geniş istifadə edilən mənbələr sırasında Kaggle Datasets (minlərlə açıq məlumat toplusu), UCI Machine Learning Repository (klassik ML data set-lər), Google Dataset Search (universal məlumat axtarış sistemi) qeyd olunmalıdır. Bundan başqa GitHub açıq mənbə data set-lər üçün, Data.gov dövlət məlumatları üçün, AWS Open Data bulud əsaslı iri data set-lər üçün, Papers with Code isə elmi məqalələrlə əlaqədar data set-lər üçün fəal şəkildə istifadə edilir.

Çağırışlar və Məhdudiyyətlər

İri həcmli data set-lərin saxlanması və işlənməsi üçün yüksək resurs tələbatı, məlumat təhlükəsizliyi və konfidensiallıq məsələləri (GDPR, HIPAA) əsas problemlər siyahısındadır. Qeyri-balanslaşdırılmış data set-lər və bias məsələləri, data drift və məlumatların zaman keçdikcə dəyişməsi, etiketsiz və ya zəif etiketlənmiş məlumatların işlənməsində yaranan çətinliklər analitiklərin rastlaşdığı digər maneələrdir. Məlumat keyfiyyətinin mühafizəsi və yenilənməsi prosedurları, eləcə də cross-domain data set-lərin inteqrasiyası əlavə məhdudiyyətlər formalaşdırır.

Ən Yaxşı Təcrübələr

Data versioning məlumat topluslarının versiyalarının izlənməsini mümkün edir (DVC, Git LFS). Sənədləşdirmə README, data dictionary və metadata təsvirlərini əhatə edir. Exploratory Data Analysis ilkin məlumat kəşfiyyatı və statistik araşdırma üçün vacibdir.

Train/Validation/Test split düzgün məlumat bölgüsü strategiyası, Data augmentation məlumat artırma üsulları ilə data set-in genişləndirilməsi mənasını daşıyır. Regular updates məlumatların müntəzəm yenilənməsi və aktuallığının qorunmasını, Backup və recovery ehtiyat surətlərinin saxlanılmasını, Access control isə giriş sistemlərinin tətbiqi və məlumat təhlükəsizliyini təmin edir.