数据集是为分析而组织的结构化数据集合。最简单的形式是一个表格，其中行代表个体记录（如客户、产品或事件），列代表属性（如年龄、价格或位置）。数据集可以采用多种格式，例如 CSV 文件、SQL 数据库或 JSON 数组，并且通常包含数值数据和分类数据。例如，天气应用的数据集可能包含每日温度读数行，以及日期、温度、湿度和位置列。这种结构允许开发者和数据科学家使用 Python 的 pandas 或 SQL 等工具以编程方式查询、筛选或处理数据。
数据集是数据科学的基础，因为它们为分析和建模提供了原始材料。没有组织良好的数据集，训练机器学习模型、识别趋势或检验假设等任务将无法进行。例如，要为电商平台构建推荐系统，你需要一个用户互动（购买、点击和评分）数据集来训练算法预测用户偏好。数据集也决定了洞察的质量：不完整、不一致或有偏见的数据可能导致错误的结论。一个经典例子是缺少人口统计信息的医学研究数据集，这可能会导致关于治疗在不同群体中的有效性的误导性结果。清洗、预处理和验证数据集是确保可靠性的关键步骤。
数据集的重要性延伸到可重现性和协作。当数据集得到妥善记录和共享时，其他开发者可以重复实验、验证发现或在现有工作的基础上继续。像 MNIST（手写数字）或 IMDB 评论这样的开源数据集被广泛用于基准测试机器学习模型。在行业中，数据集使团队能够统一指标——例如，包含收入、区域和产品类别的销售数据集有助于团队持续跟踪绩效。即使在边缘场景中，例如来自物联网设备的实时传感器数据，结构化数据集也允许工程师检测异常或优化系统。简而言之，数据集不仅仅是信息的容器，更是数据驱动决策的基石，它们的设计、质量和可访问性在任何数据科学工作流程中都至关重要。