“数据集”（Dataset）是数据科学、机器学习和人工智能领域中常用的术语，它指的是一个包含多个数据点的集合，每个数据点都由一系列相关的数据或属性组成。数据集用于训练模型、验证模型以及进行数据分析。
数据集可以是结构化的，也可以是非结构化的。结构化的数据集通常存储在数据库或电子表格中，具有固定的格式和明确的字段定义。非结构化数据集则可能来自社交媒体、文本文件、日志文件等，没有固定的格式或结构。
数据集可以包含各种类型的变量，如数值型、文本型、图像型等。这些数据可以是静态的，也可以是动态的。数据集的大小可以从小规模到大规模不等，取决于特定的应用和需求。例如，在机器学习中，训练数据集的大小和多样性对模型的性能有很大的影响。
数据集通常用于以下目的：
1. 训练模型：在机器学习中，使用数据集来训练算法模型以识别模式并做出预测。
2. 验证模型：使用一部分独立的数据集来评估模型的性能。这部分数据被称为测试集或验证集。
3. 数据探索和分析：在没有机器学习任务的情况下，数据集用于进行各种数据分析和统计工作，以获取有关数据的洞察和了解。
数据集是数据科学项目的基础，其质量和适用性对于项目的成功至关重要。因此，选择适当的数据集并进行适当的数据预处理是数据科学工作流程中非常重要的步骤。