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数据集是数据科学的基础概念。它是按照一定规则组织起来的数据集合，通常以表格形式存储。每一行代表一个观测值或样本，每一列代表一个特征或变量。比如这个学生成绩数据集，每行是一个学生的信息，每列是不同的科目成绩。
数据集的组成要素包括观测值和特征变量。观测值是数据集中的每一行，代表一个样本或记录。特征变量是每一列，描述样本的不同属性。数据类型分为数值型和分类型，数值型如年龄和成绩，分类型如性别和等级。数据维度指特征的数量，这个例子中有5个特征。
数据集有多种分类方式。按数据来源可分为实验数据、观察数据和调查数据。按数据结构可分为结构化数据如表格、半结构化数据如JSON文件、非结构化数据如图像和文本。按应用领域可分为商业数据、科研数据、医疗数据和教育数据等。不同类型的数据集有不同的特点和处理方法。
数据集质量评估包括完整性、准确性、一致性和时效性四个关键指标。高质量数据集数据完整、准确、格式统一。低质量数据集存在缺失值、异常值和重复数据等问题。比如这个例子中，缺失值用黄色标注，异常值用橙色标注，重复数据用紫色标注。识别和处理这些质量问题是数据预处理的重要步骤。
数据集在现实中有广泛应用。在机器学习中，数据集用于训练和测试模型。在商业决策中，数据集帮助分析市场趋势。比如电商推荐系统使用用户行为数据集，包括浏览记录、购买历史和评分数据来推荐商品。医疗诊断系统使用病例数据集，包含症状记录、检查结果和诊断结论来辅助诊断。应用流程通常包括数据收集、数据处理、模型训练和结果分析四个步骤。