雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按，數(shù)據(jù)是所有機器學(xué)習問題的核心。如果不能訪問相關(guān)數(shù)據(jù)，那么現(xiàn)在使用機器學(xué)習所取得的所有進展都是不可能的。盡管如此，如今大多數(shù)機器學(xué)習愛好者專注于獲取方法論知識（這是一個很好的開始，但不是一直如此）。

當方法論達到一定程度時，僅解決數(shù)據(jù)集可用的問題就限制了其潛力。

幸運的是，我們生活在一個網(wǎng)絡(luò)上有大量數(shù)據(jù)可用的時代，我們所需要的只是識別和提取有意義的數(shù)據(jù)集的技能。對此，亞馬遜工程師 Rishabh Misra 分享了他關(guān)于如何識別、抓取和構(gòu)建一個高質(zhì)量的機器學(xué)習數(shù)據(jù)集的心得，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯整理如下。

本文的重點是通過真實的案例和代碼片段解釋如何構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

本文將參考作者收集的三個高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，即服裝尺寸推薦數(shù)據(jù)集、新聞類別數(shù)據(jù)集和諷刺檢測數(shù)據(jù)集來解釋不同的點。下面先簡要地解釋每個數(shù)據(jù)集是關(guān)于什么的。

• 服裝尺寸推薦數(shù)據(jù)集
  

服裝尺寸推薦和合身度預(yù)測對于改善顧客的購物體驗和降低產(chǎn)品返工率至關(guān)重要。從 ModCloth 收集的數(shù)據(jù)集包含客戶對其購買的服裝是否合適的反饋，以及諸如評級、評論、類別信息、客戶度量等其他方面的信息。這個數(shù)據(jù)集在識別決定服裝產(chǎn)品是否適合客戶的關(guān)鍵特征方面很有用。

• 新聞類別數(shù)據(jù)集
  

該數(shù)據(jù)集包含從 HuffPost 獲得的 2012 至 2018 年約 20 萬條新聞的標題。它包含諸如新聞類別、新聞標題、新聞故事的簡短描述、出版日期等詳細信息。數(shù)據(jù)集可以用于多種用途，如識別未跟蹤的新聞文章的標簽、識別不同新聞類別中使用的語言類型等。

• 諷刺檢測數(shù)據(jù)集
  

過去關(guān)于諷刺檢測的研究大多是利用基于 hashtag 的監(jiān)督收集的 twitter 數(shù)據(jù)集，但這些數(shù)據(jù)集在標簽和語言方面存在噪音。為了克服這些限制，這個數(shù)據(jù)集是從兩個新聞網(wǎng)站收集的：TheOnion 和 HuffPost。TheOnion 制作了當前事件的諷刺版本，而 HuffPost 則報道了真實和非諷刺的新聞。

一個有趣的事實是：這些數(shù)據(jù)集在 Kaggle 上共有超過 250 個贊、50k+次瀏覽、6000+次下載和 50+個提交者。

步驟1：搜索數(shù)據(jù)

這個階段需要耐心，因為你可能需要廣泛地進行網(wǎng)絡(luò)搜索。但你不用擔心。在這里，我將根據(jù)我的經(jīng)驗提供一些指導(dǎo)，使您的搜索更加系統(tǒng)和高效。

如果您希望收集和構(gòu)建一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，那么您可能處于以下兩種情況之一：

您正在尋找一個數(shù)據(jù)集去解決特定的問題 [已知問題]。

您正在尋找可用于解決有趣問題的數(shù)據(jù)集 [未知問題]。

根據(jù)您所處的情況，以下指南將很有幫助。

已知問題

收集服裝合身度和諷刺檢測數(shù)據(jù)集，以解決特定的問題。

以下步驟可能有助于在這種情況下搜索數(shù)據(jù)集：

分解問題以識別解決問題所必需的數(shù)據(jù)信號：這是最重要的一步。在尺寸推薦問題的情況中，如果我們想向客戶推薦服裝尺寸，那么最重要的數(shù)據(jù)信息將是用戶 ID、產(chǎn)品 ID、購買的尺寸以及客戶對本次購買尺寸是否合適的反饋。其他信息，如產(chǎn)品類別、客戶測量等，有了更好但也不是必須的。

在網(wǎng)絡(luò)上搜索一個提供所有必要信息的來源：在這里，你的谷歌搜索技巧會派上用場。使用它可以瀏覽多個網(wǎng)站，并查看它們是否提供必要的數(shù)據(jù)信息。對于服裝尺寸匹配數(shù)據(jù)集，像 Zappos 這樣的網(wǎng)站似乎很有希望，但缺少基本的購買尺寸信息，而 ModCloth 確實提供了所有基本數(shù)據(jù)信息（盡管需要進行一些額外的調(diào)整，稍后將詳細介紹）。

如果找不到單個數(shù)據(jù)源，請查看是否可以組合多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)來構(gòu)建數(shù)據(jù)集：諷刺檢測數(shù)據(jù)集是將多個源的數(shù)據(jù)組合起來以構(gòu)建完整且質(zhì)量良好的數(shù)據(jù)集的完美示例。因為我們知道問題（發(fā)現(xiàn)諷刺）和我們想要的數(shù)據(jù)類型（諷刺和非諷刺文本），所以我們不必堅持用一個數(shù)據(jù)源來提供所有信息。我將 TheOnion 確定為獲取諷刺文本的來源，而對于非諷刺文本，我選擇了一個真正的新聞報道網(wǎng)站 HuffPost。

查看數(shù)據(jù)源是否包含足夠的歷史數(shù)據(jù)，以允許您構(gòu)造足夠大的數(shù)據(jù)集：這也是在開始收集數(shù)據(jù)之前需要考慮的一個非常重要的點。如果一個網(wǎng)站沒有足夠的數(shù)據(jù)，例如，一個在線零售商沒有大量的產(chǎn)品可提供，或者如果一個新聞網(wǎng)站不包含對舊故事的存檔，那么即使你收集了這些數(shù)據(jù)，它也不會給你帶來多大好處。所以，尋找一個提供足夠數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源來構(gòu)造足夠大的數(shù)據(jù)集。

如何改進數(shù)據(jù)集？你能把其他來源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來使它更有趣嗎？檢查完上述所有點后，看看如何進一步改進數(shù)據(jù)集。思考一下，您是否可以通過不同的數(shù)據(jù)源組合有關(guān)某些屬性的更多信息，這些信息可能會幫助人們?yōu)樗麄兊哪Ｐ蜆?gòu)建特性。

未知問題

在解釋這些類型情況的時候，新聞類別數(shù)據(jù)集是一個很好的選擇。不知道要找的是什么會使情況稍微復(fù)雜一點，但是，當您在瀏覽網(wǎng)頁時注意以下幾點可以幫助您識別下一個有趣的數(shù)據(jù)集：

數(shù)據(jù)源是否包含任何值得估計/預(yù)測的數(shù)據(jù)信號？：分析網(wǎng)站時，請考慮網(wǎng)站是否提供了任何值得評估的有趣信息。它可以是一些直接的東西，或者與網(wǎng)站上的信息類型有關(guān)的東西。

一個直截了當?shù)睦邮牵以?HuffPost 上注意到，每個故事都被進行了分類（如體育、政治等），而我認為預(yù)測分類將是一個有趣的問題。對于信息類型的案例，我將 HuffPost 的新聞標題視為諷刺檢測數(shù)據(jù)集中的非諷刺性句子（假設(shè)他們報道的是真實新聞），而將 TheOnion 的標題視為諷刺性句子。

數(shù)據(jù)源是否包含足夠的元數(shù)據(jù)，這些元數(shù)據(jù)在預(yù)測結(jié)果時是否有用？一旦您選定了一個值得預(yù)測的數(shù)據(jù)信息，您就必須確保站點為您提供足夠的可用于預(yù)測該數(shù)據(jù)信息的相關(guān)信息，如果不是，您是否可以使用其他數(shù)據(jù)源將該信息帶到數(shù)據(jù)集中。例如，如果我們沒有關(guān)于商品的元數(shù)據(jù)，那么在電子商務(wù)平臺上預(yù)測產(chǎn)品價格的效果可能不會很好。為了使數(shù)據(jù)集成為一個好的數(shù)據(jù)集，需要足夠的相關(guān)信息。

站點是否包含足夠的歷史數(shù)據(jù)，讓你可以構(gòu)建足夠大的數(shù)據(jù)集？這與「已知問題」部分中的第 4 點相同。
預(yù)測結(jié)果有什么重要的意義或應(yīng)用嗎？高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的一個標志是，它還可以用于解決有趣的實際問題，或者能夠?qū)δ承┈F(xiàn)象提供有趣的見解。例如，基于新聞類別數(shù)據(jù)集構(gòu)建的分類器可以幫助識別任何散文的寫作風格（無論是政治、幽默等），幫助標記未跟蹤的新聞文章，提供對不同類型新聞的寫作風格差異的洞察等等。

交叉檢查以查看此類數(shù)據(jù)是否已經(jīng)可用。如果是，數(shù)據(jù)集是否在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上添加了任何內(nèi)容？這一步很重要，這樣你就知道你在貢獻一些獨特的東西，而不是一些已經(jīng)存在的東西。從這一步開始，在谷歌上簡單搜索就足夠了。

如何改進數(shù)據(jù)集？你能把其他來源的數(shù)據(jù)結(jié)合起來使它更有趣嗎？這與「已知問題」部分中的第 5 點相同。

步驟 2：提取數(shù)據(jù)

一旦縮小了數(shù)據(jù)源范圍，我們就可以開始提取數(shù)據(jù)了。

在抓取數(shù)據(jù)之前，請仔細閱讀網(wǎng)站的條款，以確保您不會因為抓取和公開分發(fā)數(shù)據(jù)而違反法律規(guī)則。

由于在不舉實際例子的情況下很難解釋這一節(jié)，因此我將以我在從 ModCloth 獲取數(shù)據(jù)時使用的腳本為例來闡述不同的觀點。

了解網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)

首先要做的是熟悉站點的結(jié)構(gòu)。

在 ModCloth 上，我們看到在網(wǎng)站頂部有各種服裝類別：連衣裙、上衣、下裝等等。如果我們單擊其中一個類別（如上圖中的頂部），就會看到產(chǎn)品以網(wǎng)格格式顯示。圖片中的頁面顯示 100 個產(chǎn)品，其余產(chǎn)品可通過滾動右上角附近的頁面滾動器訪問。

接下來，我們單擊其中一個產(chǎn)品來觀察每個產(chǎn)品的頁面是什么樣子的。在頂部，我們有與項目相關(guān)的元數(shù)據(jù)，在底部，我們有產(chǎn)品評論。

我們注意到每一頁最多包含 10 條評論。如果評論超過 10 條，我們會在右下角看到「NEXT」按鈕。

當我們單擊「NEXT」按鈕時，將顯示接下來的 10 條評論。但是，您可能會注意到鏈接沒有更改，這意味著除了單擊「NEXT」按鈕之外，沒有其他方法可以訪問后續(xù)評論。我們還可以看到，在隨后的頁面中，還會出現(xiàn)「PREVIOUS」按鈕。稍后我們將知道為什么這些細節(jié)對于數(shù)據(jù)提取很重要。

我們現(xiàn)在對網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)有了相當好的了解。重申一下，我們的目標是從每個類別中提取每個產(chǎn)品的評論。

提取產(chǎn)品鏈接

由于類別數(shù)量有限，因此不需要編寫腳本來提取鏈接，我們可以手動收集這些鏈接。在本節(jié)中，我們將重點從服裝類別之一：上衣中提取產(chǎn)品鏈接。

要了解數(shù)據(jù)提取的基礎(chǔ)知識，請瀏覽以下博客：如何使用 pytho 和 BeautifulSoup 提取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
我們還將利用瀏覽器自動化工具 Selenium 進行數(shù)據(jù)提取。

要了解 Selenium 的工作原理，請瀏覽以下博客：使用 Selenium 提取網(wǎng)站數(shù)據(jù)。

那么，讓我們開始吧：

到目前為止，我們知道在每個類別中，產(chǎn)品以每組 100 個的形式呈現(xiàn)，我們可以滾動頁面滾動器來訪問所有產(chǎn)品。首先，我們需要了解不同頁面的鏈接是如何變化的。通常情況下，以下圖片建議使用遵循一個模式的鏈接。

頁面 1

頁面 2

頁面 3

然后，對于每個頁面，我們需要提取到單個項目的頁面的鏈接。為此，請轉(zhuǎn)到其中一個項目，右鍵單擊該項目并轉(zhuǎn)到「inspect」選項。滾動滾動條以識別包含 item 鏈接的<a>元素并注意其 css 類。在下面的圖片中，我們看到在我們的例子中，類是虛鏈接。最有可能的是，所有其他產(chǎn)品鏈接也將使用相同的類進行樣式設(shè)計（只需驗證一次）。

有了這些信息，我們可以編寫以下代碼來提取 Tops 類別中所有產(chǎn)品的鏈接：

from selenium import webdriver   

from bs4 import BeautifulSoup

# download driver from http://chromedriver.chromium.org/downloads   

path_to_chromedriver = './chromedriver2.exe'   

browser = webdriver.Chrome(executable_path = path_to_chromedriver)   

urls = []; counter = 0; tops_link = []   

## Since Tops category has 7 pages, link to each following a specific pattern,   

## we can create links to pages in following way.   

for i in range(7):   

        urls.append('https://www.modcloth.com/shop/tops?sz=102&start='+str(counter))   

        counter += 102   

## Extracting links for products in each page   

for url in urls:   

        ## open the url   

        browser.get(url)   

        ## purposeful wait time to allow website to get fully loaded   

        time.sleep(4)  

        ## get page content   

       content = browser.page_source   

        soup = BeautifulSoup(content, "lxml")   

        product_links = []   

        ## extract all the "a" elements with "thumb-link" class from the page   

        data_links = soup.find_all("a", {"class":"thumb-link"})   

        ## from each <a> element, extract the URL   

        for i in data_links:   

                product_links.append(i['href'])   

        tops_link.extend(product_links)   

        ## purposeful wait time to avoid sending requests in quick succession   

        time.sleep(10)

正如您所注意到的，腳本有等待時間，以確保我們不會向站點太頻繁地發(fā)送請求。通常，每秒一個請求是合適的，但是考慮到 ModCloth 是一個小站點（可能沒有亞馬遜那么大），我們可以將等待時間延長。在這方面你可以運用你的判斷力。

提取評論

既然我們已經(jīng)為每個產(chǎn)品建立了一個鏈接，那么我們就可以更深入地了解每個產(chǎn)品的評論。首先，我們將檢查每個評論對應(yīng)的 HTML。再次，右鍵單擊查看并單擊「inspect」。

我們注意到每個評論都包含在<article>元素中。讓我們來探索一下<article>元素的構(gòu)成。我們可以通過單擊元素旁邊的箭頭來實現(xiàn)這一點。當我們將鼠標懸停在<article>標記內(nèi)的各個元素上時，相應(yīng)的視圖將在網(wǎng)頁上突出顯示。

例如，在上面的圖像中，具有名為「pr-rd-content-block pr-accordion pr-accordion-collapsed」的類的<section>元素折疊對應(yīng)于尺寸反饋意見和與客戶測量相關(guān)的數(shù)據(jù)。請參閱下面的腳本以了解如何提取<article>里面所有相關(guān)內(nèi)容的詳細信息。

from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException, WebDriverException

import numpy as np   

import random   

## helper function to consolidate two dictionaries    

def merge_two_dicts(x, y):    

        z = x.copy()   # start with x's keys and values    

        z.update(y)    # modifies z with y's keys and values & returns None    

        return z    

scraped_data = []    

## for each product in Tops category    

for iterr in range(0,len(tops_link)):    

        init = 0    

        url = tops_link[iterr]    

        ## open the URL in browser    

        try:    

                browser.get(url)    

                time.sleep(4)    

        except WebDriverException: ## when extracted URL is invalid    

                print('invalid url', iterr)    

                continue    

        ## get the webpage content    

        content = browser.page_source    

        soup = BeautifulSoup(content, "lxml")    

        ## repeat until we run of review pages    

        while(True):    

                ## get the webpage content    

                content = browser.page_source    

                soup = BeautifulSoup(content, "lxml")    

                ## extract reviewer details   

               reviewer_details = soup.find_all("div", {"class": "pr-rd-reviewer-details pr-rd-inner-side-cont                                                                  ent-block"})    

              ## extract reviewers' name    

                reviewers_name = []    

                for reviewer in reviewer_details:    

                        ## In ModCloth, reviewer name appears as "By REVIEWER_NAME"    

                        ## Splitting at the end is to remove "By" to get only the actual reviewer name    

                        reviewer_name = reviewer.find("p", {"class":"pr-rd-details pr-rd-author-nickname"}).te                                                                           xt.split('\n')[-1].strip()    

                        reviewers_name.append(reviewer_name)   

                ## extract "isVerified" information    

                isVerified = soup.find_all("span", {"class": "pr-rd-badging-text"})   

                ## extract the fit feedback and customer measurements data (review_metadata)    

                review_data = soup.find_all("article", {"class": "pr-review"})    

                review_metadata_raw = []   

                for i in range(len(review_data)):    

                        review_metadata_raw.append(review_data[i].find("div", {"class": "pr-accordion-conten                                                                          t"})) 

 

                ## extract HTML elements which contain review metadata    

                review_metadata_elements = [review_metadata_raw[i].find_all("dl", {"class", "pr-rd-def-list"                                                                                                                               })    

                        if review_metadata_raw[i] is not None else None     

                        for i in range(len(review_metadata_raw))]   

                ## extract actual data from HTML elements    

                review_metadata = []    

                for element in review_metadata_elements:    

                        if element is None:    

                                review_metadata.append(None)    

                                continue    

                        ## <dt> elements contain metadata field name like "fit", "length" etc    

                        ## <dd> elements contain reviewer's response for those metadata fields like "small",                              "just right" etc 

                         review_metadata.append([(element[i].find("dt").text.lower(), element[i].find("dd").text.                                                                  lower())    

                                                     if element is not None else ""     

                                                     for i in range(len(element))])   

                ## extract review text    

                review_text = [txt.text for txt in soup.find_all("p", {"class": "pr-rd-description-text"})]    

                review_summary = [txt.text for txt in soup.find_all("h2", {"class": "pr-rd-review-headline"})] 

 

                ## extract item id    

                item_id = soup.find("div", {"class": "product-number"}).find("span").text   

                ## extract item category    

                 try:    

                        category = soup.find("a", {"class":"breadcrumb-element"}).text.lower()    

                except AttributeError:  ## if category not present, item is not available    

                        time.sleep(15 + random.randint(0,10))    

                        break   

                 ## extract available product sizes    

                 product_sizes = [i.text.strip().lower() for i in soup.find("ul", {"class": "swatches size"})    

                                             .find_all("li", {"class": "selectable variation-group-value"})]    

                 item_info = {"category": category, "item_id": item_id, "product_sizes": product_sizes}    

                 ## consolidate all the extracted data    

                 ## ignore records which don't have any review metadata as fit feedback is an essential sig                       nal for us 

                 scraped_data.extend([merge_two_dicts({"review_text": review_text[j], "review_summary":

                                                   review_summary[j]},    merge_two_dicts(merge_two_ dicts({

                                                   "user_name":reviewers_name[j]},    

                                                    {data[0]:data[1] for data in review_metadata[j]})    

                                                     ,item_info))    

                           for j in range(len(reviewer_details)) if review_metadata_raw[j] is not None])   

                 ## if current page is the initial one, it contains only NEXT button (PREVIOUS is missing)   

                 if init == 0:   

                         try:   

                                 init = 1   

                                 ## execute click on NEXT by utilizing the xpath of NEXT    

                                 browser.execute_script("arguments[0].click();",    browser.find_element_by_xpath                                                                      ('//*[@id="pr-review-display"]/footer/div/aside/button'))                                  time.sleep(10 + random.randint(0,5))   

                          except NoSuchElementException: ## No NEXT button present, less than 10 reviews                                    time.sleep(15 + random.randint(0,10))   

                                  break   

               else:   

               try:   

                       ## execute click on NEXT by utilizing the xpath of NEXT    

                       ## if you notice, the xpath of NEXT is different here since PREVIOUS button is also pre                            sent now   

                       browser.execute_script("arguments[0].click();",   browser.find_element_by_xpath('//*[@                                                              id="pr-review-display"]/footer/div/aside/button[2]'))   

                       time.sleep(10 + random.randint(0,5))   

                except  NoSuchElementException: ## No NEXT button, no more pages left    

                            time.sleep(15 + random.randint(0,10))    

                            break   

        ## save the extracted data locally    

        np.save('./scraped_data_tops.npy',scraped_data)   

需要注意的幾點：

我們在許多地方做過異常處理。當我在運行腳本時遇到問題時，這些處理都會逐步添加進去。

第 30-97 行負責將感興趣的數(shù)據(jù)提取出來并解析為字典格式。通常，人們更喜歡將提取的數(shù)據(jù)存儲在本地并離線解析，但是，由于筆記本電腦的存儲空間限制，我更喜歡在線進行分析。

Selenium 在第 99-119 行中很有用。由于不同頁面的 URL 不會更改，所以導(dǎo)航的唯一方法是模擬按鈕單擊。我們已經(jīng)使用「NEXT」按鈕的 xpath 來完成同樣的工作。

xpath 可用于瀏覽 XML 文檔中的元素和屬性。要標識元素的 xpath，請轉(zhuǎn)到 inspect，右鍵單擊 HTML 代碼并復(fù)制 xpath，如下圖所示。

獲取 HTML 元素的 xpath 的方法；在本例中，為「NEXT」按鈕

這就完成了數(shù)據(jù)提取和分析過程，之后我們數(shù)據(jù)中的記錄將如下圖所示：

看起來，我們的工作已經(jīng)完成了。但是，仍然有幾個步驟可以構(gòu)建最終的數(shù)據(jù)集。

步驟 3：構(gòu)建數(shù)據(jù)集

到目前為止，我們所擁有的數(shù)據(jù)質(zhì)量在以下幾個維度上有一些改進空間：

數(shù)據(jù)清洗

到目前為止提取的數(shù)據(jù)可能缺少一些基本的數(shù)據(jù)信息或者記錄，謝謝數(shù)據(jù)可以被安全地處理掉。例如：
有很多關(guān)于 ModCloth 的評論，它們不包含是否合身的反饋或購買產(chǎn)品尺寸信息。盡管我們放棄了第 64-66 行中不包含任何相關(guān)信息的評論，但也存在一些包含相關(guān)信息但不包含某些基本數(shù)據(jù)信息的評論。

我們注意到，ModCloth 上評論人的信息并沒有和任何特定的 ID 關(guān)聯(lián)。這對我們來說是另一個挑戰(zhàn)，因為用戶 ID 是必不可少的數(shù)據(jù)。為了解決這個問題，我們可以將評論者的昵稱與打分值連接起來，以形成一個唯一的字符串。我們可以字符串要求至少包含 3 個字段信息，以減少數(shù)據(jù)集中由于不同的評論者得到相同的 ID 而產(chǎn)生的干擾。然后就可以安全地刪除不存在此類信息的所有記錄。

此外，很少有記錄顯示產(chǎn)品目錄尺寸中沒有的采購尺寸（可能是報告錯誤），因此我們也拋棄了這些記錄。

匿名處理

為了保護隱私，需要對用戶和條目的詳細信息進行匿名處理。在 ModCloth 數(shù)據(jù)集中有一些敏感的屬性，比如身體尺寸數(shù)據(jù)，我們可以隨機生成用戶 ID 和條目 ID。如果我們提取的是非公開的數(shù)據(jù)信息，這一點就變得更加重要了。

標準化

數(shù)據(jù)中可能存在一些屬性，這些屬性在所有記錄中的含義可能并不完全相同。在這種情況下，我們需要使用直覺（或一些基線）來標準化數(shù)據(jù)集中的屬性。例如，ModCloth 上的不同產(chǎn)品可能有不同的尺碼單位（比如牛仔褲在美國和中國有完全不同的尺碼單位）。因此，在我們標準化所有記錄的數(shù)據(jù)之前，數(shù)據(jù)集基本上是不可用的。

處理這一問題的一種方法是利用 ModCloth 上的尺寸表，它將不同單位的尺寸轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的標準。然而，有些產(chǎn)品中仍然存在一些單位未知的尺寸。我們可以利用我們的直覺將它們轉(zhuǎn)換為標準尺度，或者刪除數(shù)據(jù)不確定的評論。

結(jié)構(gòu)化

在我們完成了所有的預(yù)處理之后，我們要做的事情就是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成常見的格式，如 csv、json 等，以便讓對數(shù)據(jù)集感興趣的人能夠很容易地讀取和導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

結(jié)束語

完成上述所有步驟后，數(shù)據(jù)中的記錄可能如下圖所示：

吸收知識的最好方法就是動手實踐，所以同學(xué)們現(xiàn)在就可以找個數(shù)據(jù)集，開始練手啦！

via：https://towardsdatascience.com/a-practical-guide-to-collecting-ml-datasets-476f1ecf5e35

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