Где брать данные для анализа и машинного обучения: бесплатно и удобно

Ценность повторно используемых данных

Ценность для всего общества достоверных данных, которые можно повторно использовать с минимальными организационными и другими ограничениями, состоит в том, что такие данные потенциально способствует развитию сотрудничества, развитию эффективных рынков, развитию открытости и, в целом, раннему выявлению и решению социальных проблем. Открывая данные, органы государственной власти имеют возможность не только повысить собственную прозрачность в глазах граждан, но и обеспечить информацией социально активных граждан, представителей бизнес-сообщества, научных учреждений, которые стартуют и развивают проекты, нацеленные на общественное благо.

Что такое графические базы данных

Базы данных графов — это базы данных для хранения и представления данных с использованием структур графов с ребрами, узлами и свойствами.

Углубляясь в детали, вершины или объекты в графе являются узлами

Принимая во внимание, что отношения или линии, соединяющие узлы, являются ребрами. А атрибуты ребер или узлов называются свойствами

Используется в поисковых системах, таких как График знаний Google, эти базы данных предоставляют пользователям большую гибкость, чем реляционная база данных, что делает их лучшим выбором для управления взаимосвязанной информацией.

Выбирая лучшие графовые базы данных для ваших требований, вы должны обратить внимание на следующие качества или функции

Примеры использования открытых данных в науке

Открытые данные имеют огромный потенциал для научных исследований. Они позволяют ученым получать доступ к огромным объемам информации, которая может быть использована для анализа, моделирования и прогнозирования различных явлений.

1. Геномика

Открытые данные в области геномики предоставляют возможность изучения генетического кода различных организмов. Ученым доступны данные о последовательности ДНК, генных мутациях, экспрессии генов и других генетических характеристиках. Это позволяет проводить исследования в области генетики, разработку лекарств и методов лечения генетических заболеваний.

2. Климатология

Данные об изменениях климата предоставляют возможность изучения и прогнозирования климатических изменений. Открытые данные о климате включают информацию о температуре, осадках, ветре, уровне морей и других климатических параметрах. Ученым это помогает анализировать и понимать причины климатических изменений, разрабатывать стратегии борьбы с изменением климата и предсказывать его влияние на окружающую среду и человечество в целом.

3. Астрономия

Открытые данные в области астрономии предоставляют возможность изучения космического пространства и планет. Ученым доступны данные об астероидах, кометах, звездах, галактиках и других небесных объектах. Это позволяет проводить исследования поиска новых планет, изучения формирования звезд и галактик, анализа космических явлений и разработки новых методов исследования космоса.

4. Медицина

Открытые данные в медицине предоставляют возможность изучения различных медицинских данных, включая информацию о заболеваемости, лекарствах, методах лечения, результаты клинических испытаний и другие медицинские параметры. Ученым это помогает анализировать, прогнозировать и улучшать методы лечения различных заболеваний, разрабатывать новые лекарства и выявлять тенденции в заболеваемости.

5. Социальные науки

Открытые данные также используются в социальных науках, включая экономику, социологию, политическую науку и другие дисциплины. Доступ к данным о населении, экономических показателях, выборах и других социально-политических параметрах позволяет ученым анализировать искусственные модели и прогнозировать тенденции в обществе.

Заключение

Примеры использования открытых данных в науке являются лишь небольшой частью того, что возможно сделать с этими данными. Открытые данные позволяют ученым проводить более точные исследования и разрабатывать новые методы и структуры научных исследований. Они способствуют открытому обмену знаниями, содействуют коллективному развитию науки и содействуют более быстрому и эффективному прогрессу в различных областях науки.

Catalogs of data portals and aggregators

While you can find separate portals that collect datasets on various topics, there are large dataset aggregators and catalogs that mainly do two things:

1. Provide links to other specific data portals. The examples of such catalogs are DataPortals and OpenDataSoft described below. The service doesn’t directly provide access to data. Instead, it allows users to browse existing portals with datasets on the map and then use those portals to drill down to the desirable datasets.

2. Aggregate datasets from various providers. This allows users to find health, population, energy, education, and many more datasets from open providers in one place – convenient.

Let’s have a look at the most popular representatives of this group.

DataPortals: meta-database with 524 data portals

This website’s domain name says it all. DataPortals has links to 588 data portals around the globe.

Data sources are listed alphabetically based on a city or region. Each portal is briefly described with tags (level regional/local, national, EU-official, Berlin, OSM, finance, etc.)

Users can contribute to the meta-database, whether a contribution entails adding a new feature and data portal, reporting a bug on GitHub, or joining the project team as an editor.

OpenDataSoft: a map with more than 2600 data portals

The open data portals register by OpenDataSoft is impressive – the company team has gathered more than 2600 of them. The homepage contains a zoomable interactive map, allowing users to search for data from organizations located in a region of interest.

You can also visit this page to browse sources in the listing, which are grouped by countries, dataset issuers, dataset names, themes, or typology (public sector or national level). 

OpenDataSoft provides data management services by building data portals. With its platform, clients publish, maintain, process, and analyze their data. 

Those who want to add their portal to the registry need to submit a form. 

Knoema: home to nearly 3.2-billion time series data of 1040 topics from more than 1200 sources

This search engine was specifically designed for numeric data with limited metadata – the type of data specialists need for their machine learning projects. Knoema has the biggest collection of publicly available data and statistics on the web, its representatives state. Users have access to nearly 3.2-billion time series data of 1040 topics obtained from more than 1200 sources, the information is updated daily.

Knoema offers several efficient data exploration options: 

• a search panel on the homepage, 
• the World Data Atlas with datasets clustered by countries, sources, indicators, as well as other data like commodities’ value change or county groups, and
• the Data Bulletin section with the latest releases of new datasets and updates of existing sources.

Datasets are also listed in alphabetical order.

Data exploration options on Knoema

Data scientists can study data online in tables and charts, download it as a CSV or Excel file, or export it as a visualization. Besides, Knoema users can access data via API. Supported languages are Python, C#, and R; the JSON format and SDMX – the standard for exchanging statistical data and metadata – are also supported. 

However, the export isn’t free and available for users with professional or enterprise plans.

Data Visualization Datasets

To successfully complete your data visualization projects, you need clean and well-organized data that could be logically presented on a graph or a chart.

Here are a few websites where you can find suitable datasets for this endeavor.

FiveThirtyEight

A platform that focuses on opinion poll analysis, politics, economics, and sports blogging. It hosts interactive articles backed by curated datasets. They publish their datasets via their Github repository.

BuzzFeed

Popular news website that evolved from low-quality clickbait writing to research-driven and high-quality data journalism. Buzzfeed makes their datasets publicly available on Github.

ProPublica

An independent, non-profit newsroom focused on issues of public interest in the U.S. It offers both free and paid datasets which are well-maintained and regularly updated.

Сравнение возможностей и производительности систем

1. DLP система A

• Возможность контроля и защиты конфиденциальных данных в реальном времени;
• Анализ и фильтрация трафика сети;
• Отслеживание и блокировка пересылки конфиденциальных данных через электронную почту;
• Создание и применение политик безопасности для конкретных групп пользователей;
• Мониторинг и логирование всех активностей пользователей;
• Интеграция с существующими системами безопасности;
• Высокая производительность при обработке и анализе данных.

2. DLP система B

• Автоматическое нахождение и классификация конфиденциальных данных;
• Предотвращение утечки информации на локальных и удаленных устройствах;
• Блокировка нежелательных веб-сайтов и контента;
• Управление и защита сетевых сессий;
• Модульное расширение функциональности системы;
• Оптимизация использования системных ресурсов;
• Масштабируемость и высокая производительность при обработке больших объемов данных.

3. DLP система C

• Контроль и защита конфиденциальных данных на уровне файловой системы;
• Блокировка печати и копирования конфиденциальных документов;
• Механизмы криптографической защиты данных;
• Поддержка мультифакторной аутентификации и интеграция с Active Directory;
• Возможность создания отчетов и аналитики по активности пользователей;
• Централизованное управление и конфигурирование системы;
• Производительность при обнаружении и блокировке утечки данных.

Все три DLP системы обладают схожими основными возможностями, позволяющими обнаруживать и предотвращать утечку конфиденциальной информации. Однако, каждая система также имеет свои особенности и дополнительные функции, которые могут быть важны в определенных случаях.

При выборе DLP системы необходимо учитывать специфику бизнеса, требования к безопасности данных и возможности системы в интеграции с другими существующими системами.

Также важным фактором является производительность системы при обработке и анализе данных. Все три упомянутые DLP системы обладают высокой производительностью, что позволяет комфортно работать с большими объемами информации.

Окончательный выбор DLP системы должен основываться на анализе особенностей и требований конкретной организации, а также проведении тестирования и сравнении разных решений.

Что значит открытость?

Это руководство посвящено открытым данным — но что же в точности такое открытые данные? Открытые данные в нашем случае описывает определение открытости_:

Открытые данные — это информация, которую кто угодно может свободно использовать и распространять. Допустимы лишь требования указывать источник данных и распространять их на тех же условиях, что и исходные.

Полное определение открытости_ раскрывает в деталях, что это значит

Выделим самое важное:

• Доступность и читаемость: данные должны быть доступны целиком не дороже разумной стоимости их воспроизведения; желательно через интернет. Формат данных должен быть удобным для чтения и изменения.
• Повторное использование и распространение: данные должны предоставляться на условиях, которые разрешают их повторное использование и распространение, в том числе — в комбинации с другими наборами данных.
• Всеобщее участие: каждый должен иметь возможность использовать и распространять данные. Не должно быть дискриминации областей применения, людей или групп. Например, ограничение «только для некоммерческого использования», которое запрещает «коммерческое» применение, или ограничение возможных областей применения (к примеру, только в образовании), недопустимы.

Если у вас возник вопрос, почему так важно чётко определить, что значит открытость и почему используется такое определение, есть простой ответ: интероперабельность. Интероперабельность означает способность различных систем и организаций работать совместно (англ

inter-operate). В данном случае, речь идёт о способность к взаимодействию — или «перемешиванию» различных наборов данных

Интероперабельность означает способность различных систем и организаций работать совместно (англ. inter-operate). В данном случае, речь идёт о способность к взаимодействию — или «перемешиванию» различных наборов данных.

Интероперабельность важна, поскольку позволяет различным компонентам работать вместе. Возможность выделения компонентов и их «сборки» в единое целое — ключевая для построения больших и сложных систем. Без интероперабельности это практически невозможно — вспомним известную легенду о Вавилонской башне, когда (не)способность общаться (взаимодействовать) загубила строительство.

Что-то подобное происходит и с данными. Суть «общего» в данных или коде состоит в том, что «открытый» материал, содержащийся в них, можно беспрепятственно смешать с другим «открытым» материалом. Такое взаимодействие, безусловно, — ключевой фактор, позволяющий достичь основного практического преимущества «открытости»: значительных улучшений в части комбинирования различных наборов данных и, как следствие, возможность разрабатывать больше качественных продуктов и услуг (эти преимущества детально рассмотрены в разделе «Почему Открытые Данные»).

Благодарю чёткому определение открытости вы можете быть уверены, что получив два набора открытых данных из двух разных источников, вы сможете скомбинировать их. Это означает, что мы избегнем нашей «вавилонской башни»: множества наборов данных, которые невозможно (или почти невозможно) соединить в большую, по-настоящему полезную, систему.

Government and official data

Data.gov: 261,073 sets of the US open government data

Searching for the public dataset on data.gov, “the home of the US Government’s open data,” is fast and simple. Users are free to choose the appropriate dataset among 261,073 related to 20 topics. When looking for a dataset of a specific domain, users can apply extra filters like topic category, dataset type, location, tags, file format, organizations and their types, and publishers, as well as bureaus. 

Various filters are available on data.gov

Eurostat: open data from the EU statistical office

The statistics office of the EU provides high-quality stats about numerous industries and areas of life. Datasets are open and free of charge, so everyone can study them online via data explorer or downloaded in a TSV format.

The data navigation tree helps users find the way and understand the data hierarchy. Databases and tables are grouped by themes, and some have metadata. There are also tables on EU policies, the ones grouped in cross-cutting themes. New and recently updated items are located in the corresponding folders.

Data navigation tree of Eurostat database

If you want to get more data by state institutions, agencies, and bodies, you can surf such websites as the UK’s Office for National Statistics and Data.Gov.UK, European Data Portal, EU Open Data Portal, and OpenDataNI. Data portals of the Australian Bureau of Statistics, the Government of Canada, and the Queensland Government are also rich in open source datasets. Search engines at these websites are similar: Users can browse datasets by topics and use filters and tags to narrow down the search.

Travel and transportation datasets

Bureau of Transportation Statistics: the US transportation system in over 260 data tables

Bureau of Transportation Statistics of the US Department of Transportation provides information about the state of the industry, covering such aspects as modes of transport, safety records, environmental impact, fuel consumption, economic performance, employment, and many others. 

You can search for datasets in a grid or list view modes and filter them by 12 topics. 

Looking for datasets on the Bureau of Transportation Statistics website

Each dataset (Excel table) comes with a description, notes, sources, and the document in which it’s published. You can explore the dataset on the website, download it, or share on social media if you think your subscribers should broaden their horizons. 

Federal Highway Administration: US road transportation data

The Federal Highway Administration of the US Department of Transportation researches the nation’s travel preferences under the National Household Travel Survey (NHTS) initiative. Received insights show, for example, what vehicles Americans use when traveling, the correlation between family income and a number of vehicle trips, as well as trip length, etc.

Survey data is available for online exploration and for downloading as CSV, SAS Transport files. Users can also work with it in dBase, SPSS, and SAS Windows binary applications.

Don’t forget to check the aggregators we mentioned earlier. For instance, datasets are available on data.world; Knoema united a ton of datasets under the topic. 

Примеры использования открытых данных в бизнесе

Открытые данные могут быть полезными инструментами для бизнеса, помогая организациям получить доступ к большому объему информации, анализировать ее и принимать более обоснованные решения. Ниже приведены некоторые примеры использования открытых данных в бизнесе:

• Анализ рынка: открытые данные могут предоставить компаниям информацию о демографии, экономических показателях, потребительских предпочтениях и других факторах, которые помогут бизнесам лучше понять свою целевую аудиторию и принять стратегические решения.
• Разработка продуктов и услуг: компании могут использовать открытые данные для создания новых продуктов и услуг. Например, на основе данных о движении транспорта можно разработать приложение, которое помогает пассажирам планировать свои поездки с минимальными задержками.
• Улучшение операционной эффективности: открытые данные могут быть полезны при оптимизации бизнес-процессов и улучшении операционной эффективности. Например, компания может использовать данные о загрязнении окружающей среды для оптимизации использования ресурсов и снижения негативного влияния на окружающую среду.
• Прогнозирование спроса: на основе открытых данных можно разработать модели прогнозирования спроса на товары и услуги. Это поможет компаниям планировать производство, управлять запасами и оптимизировать ценообразование.

Дополнительно, открытые данные могут использоваться в бизнес-аналитике, маркетинговых исследованиях, разработке бизнес-стратегий, а также в сфере устойчивого развития и корпоративной ответственности.

Примеры открытых данных
Источник
Описание

Открытые государственные данные
Государственные организации могут предоставлять доступ к данным о населении, экономике, транспорте, здравоохранении и другим сферам деятельности.

Открытые базы данных организаций
Некоторые компании предоставляют общественности доступ к своим данным, таким как финансовая информация, статистика по продажам и другие данные.

Интернет и социальные сети
Информация, размещенная в интернете, такая как отзывы клиентов, социальные медиа-данные и данные о поведении пользователей, могут быть использованы в бизнес-аналитике и маркетинге.

Открытые данные предоставляют бизнесам новые возможности для анализа, инноваций и развития. Они помогают компаниям лучше понять свою среду и принимать более взвешенные решения, что является важным фактором конкурентоспособности и успеха в современном бизнесе.

Общедоступные источники деловой информации

Понятие «общедоступной информации» определяется в статье 7 Федерального закона «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

К данной категории относятся общеизвестные сведения и иная информация, доступ к которой не ограничен. Соответственно, общедоступная информация может использоваться любыми лицами по их усмотрению «при соблюдении установленных федеральными законами ограничений в отношении распространения такой информации».

Право на доступ к информации регламентируется статьей 8 Федерального закона «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». В соответствии с пунктом 4 указанной статьи не может быть ограничен доступ к:

1. нормативным правовым актам, затрагивающим права, свободы и обязанности человека и гражданина, а также устанавливающим правовое положение организаций и полномочия государственных органов, органов местного самоуправления;
2. информации о состоянии окружающей среды;
3. информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления, а также об использовании бюджетных средств (за исключением сведений, составляющих государственную или служебную тайну);
4. информации, накапливаемой в открытых фондах библиотек, музеев и архивов, а также в государственных, муниципальных и иных информационных системах, созданных или предназначенных для обеспечения граждан (физических лиц) и организаций такой информацией;
5. иной информации, недопустимость ограничения доступа к которой установлена федеральными законами.

Говоря о деловой общедоступной информации, можно выделить следующие ее основные виды:

• макроэкономическая;
• статистическая;
• финансовая;
• биржевая;
• коммерческая;
• новостная.

Макроэкономическая информация отражает состояние экономики страны, публикуется, как правило, государственными или независимыми институтами и включает в себя различного рода индикаторы (оценочные или прогнозные).

Статистическая информация – это экономические, финансовые, биржевые и любые другие данные, представленные в виде динамических рядов.

Финансовая информация характеризует как текущее, так и перспективное положение конкретных компаний, предприятий, сложившуюся конъюнктуру на тех или иных рынках (товарных или рынках капиталов), инвестиции, эмиссии ценных бумаг и так далее.

Источником финансовой информации служат различные исследования, выполненные по заказу тех или иных коммерческих предприятий либо консалтинговыми, маркетинговыми или аудиторскими фирмами в рамках их деятельности.

Биржевая информация, раскрывающая данные, например, о котировках ценных бумаг, валютных курсах, процентных ставках, ценах или других индикаторах, как правило, предоставляется финансовыми институтами (биржами, кредитными организациями, брокерскими компаниями и т. п.).

Коммерческая информация состоит из конкретных сведений о любых хозяйствующих субъектах, выпускаемой ими продукции или предоставляемых услугах, отдельных сделках, ценах, технологиях, руководителях, акционерах и т. д.

Деловые новости – текущую информацию о бизнес-процессах, распространяемую СМИ.

«Следует отметить, что в связи с глобализацией хозяйственной деятельности часто бывает трудно провести четкую границу между выделенными видами информации».

Приведенные выше виды деловой информации также могут быть взаимодополняемы. Примером может служить появившаяся на лентах новостных СМИ новость о выходе очередных данных макроэкономической статистики или основанная на пресс-релизе коммерческой организации.

Источниками общедоступной деловой информации могут являться:

• законодательные и исполнительные органы страны, а также уполномоченные органы (президент, правительство, Государственная Дума, Совет Федерации, Минфин, Минэкономразвития, отраслевые министерства, Федеральная налоговая служба, Федеральная служба государственной статистики, Центральный банк РФ и др.);
• профессиональные объединения (ассоциации, союзы и т. п.) участников различных отраслей экономики;
• деловые мероприятия (форумы, съезды, конгрессы, выставки, пресс-конференции и т. д.);
• специализированные организации (консультативные и экспертные компании);
• исследования, доклады, отчеты государственных агентств и независимых экспертов;
• базы данных, электронные библиотеки;
• средства массовой информации (как федеральные и региональные, так и корпоративные).

Что делать с данными

Данные на перечисленных ресурсах представлены в разном формате и имеют разное предназначение. В целом, их можно использовать в рекламе следующими способами:

• глобальная статистика – оценка состояния в отрасли, источник идей при разработке продукта и стратегии его продвижения;
• локальная статистика – оценка спроса и емкости рынка, расчет среднего уровня цен в нише, получение общего представления об аудитории отдельных регионов;
• научные исследования – изучение потребностей пользователей, подтверждение пользы продукта, разработка рекламного месседжа, источник идей для SMM;
• списки пользователей – создание аудиторных сегментов для ретаргетинга;
• списки ключевых слов – настройка контекстных кампаний, контекстный таргетинг рекламы в соцсетях, основа для написания SEO-текстов и статей для контент-маркетинга;
• данные о сезонности – планирование сроков рекламных кампаний, ставок за клик, бюджетов;
• данные конкурентов – планирование бюджета, таргетинга, написание рекламных объявлений, источник идей для SMM;
• данные финансовых рынков – прогноз динамики общего уровня цен и спроса на отдельные инструменты;
• метеорологические данные – таргетинг по погодным условиям.

Список лучших графических баз данных с открытым исходным кодом в 2023 году

Вы можете выбрать из лучших графовых баз данных, представленных в следующем списке.

1. Веб-сервисы Amazon (Amazon Neptune)

Во-первых, мы хотели бы познакомить вас с Amazon Neptune. Платформа Amazon Neptune Amazon Web Services представляет собой графическую базу данных для создания и запуска приложений, которые работают с чрезвычайно связанными наборами данных.

Разработанный для рабочих нагрузок, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки, Amazon Neptune обладает множеством уникальных функций. Мы делимся ими ниже.

Основные возможности Amazon Web Services (Amazon Neptune)

• Может похвастаться поддержкой популярных языков графовых запросов.
• Предлагает большую гибкость моделирования
• Быстро и надежно
• Мультимодель

Посетите сейчас

2. Нео4дж

Далее у нас есть Neo4j в нашем списке лучших графовых баз данных с открытым исходным кодом. Это отличный выбор, если у вас нет большого опыта работы с графовыми базами данных из-за большого сообщества и изобилия ресурсов.

Кроме того, очень привлекательной особенностью Neo4j является то, что он изначально хранит данные, что упрощает их декодирование. Кроме того, ниже приведены некоторые другие примечательные особенности этой базы данных.

Ключевые особенности Neo4j

• Дисковый
• Реализовано на Java
• Легко обучаема
• Поставляется с бесплатной опцией
• Известен своей высокой производительностью
• Способность справляться с большими нагрузками в машинном обучении

Посетите сейчас

3. ОриентДБ

Далее мы хотели бы познакомить вас с OrientDB. Это мультимодельная база данных с поддержкой баз данных NoSQL и SQL.

Одной из наиболее примечательных особенностей OrientDB является то, что она может похвастаться транзакциями ACID и интеграцией с Apache TinkerTop, известной платформой для вычислений на основе графов.

Кроме того, ниже приведены другие функции OrientDB, заслуживающие упоминания.

Основные возможности OrientDB

• Масштабируемость
• Высокая производительность
• Гибкость модели данных
• Возможность хранить более 220 000 записей каждую секунду
• Наличие большого сообщества

Посетите сейчас

4. RedisGraph

Когда речь идет о лучших графовых базах данных с открытым исходным кодом, мы не можем пропустить RedisGraph. Эта база данных, созданная на Redis, хорошо известна своими функциями, такими как поддержка транзакций ACID.

Более того, следующие функции способствуют тому, что RedisGraph входит в число лучших графовых баз данных в 2023 году.

Основные возможности RedisGraph

• Первоклассная производительность
• Очень гибкий
• Легкий вес

Посетите сейчас

5. TigerGraph

Следующей в нашем списке лучших графовых баз данных является TigerGraph. Это популярная база данных благодаря поддержке аналитики глубинных ссылок в реальном времени для организаций, работающих с большими объемами данных.

Кроме того, ниже приведены некоторые другие заслуживающие похвалы функции TigerGraph.

Основные возможности TigerGraph

• Его можно использовать для приложений IoT, машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Предлагает персональные рекомендации
• Сохраняет данные, используя собственную структуру графа
• Хранится в памяти и на диске
• Использует кеш процессора для быстрого поиска
• Высокая масштабируемость
• Выполняет параллельную обработку с помощью функции Map Reduce.
• Сжимает данные в 10 раз, используя методы сжатия данных.
• Вы можете использовать TigerGraph для обнаружения мошенничества

Посетите сейчас

6. Кэли

Наконец, у нас есть Cayley, чтобы завершить список лучших графовых баз данных с открытым исходным кодом. Эта быстрая и простая в использовании база данных поддерживает множество языков запросов, таких как Javascript и MQL.

Кроме того, следующие функции также оправдывают место Кэли в нашем списке.

Ключевые особенности Кэли

• Отличается модульной конструкцией.
• Возможность взаимодействия и интеграции с различными серверными хранилищами, такими как MongoDB и LevelDB.
• Поддержка многих сторонних API на разных языках, таких как .NET, Java, Rust, Ruby, PHP и Javascript.
• Cayley можно развернуть в Kubernetes и Docker.

Посетите сейчас