精選免費圖庫，助你打造吸睛商品圖！
在製作商品圖時，缺乏高品質的素材是不容忽視的困境。尤其是當公司欠缺攝影團隊或自主拍攝成果不盡如人意時，免費圖庫的選擇便至關重要。以下整理了多個優質的免費圖庫，滿足不同設計需求：
CC0 免版權圖庫
CC0 (Creative Commons) 是一個非營利組織，致力於提供免版權資源。其內容涵蓋了豐富的高清圖像、圖標和影片，可自由使用和分享。
StockSnap
StockSnap 是一個不需註冊就能下載 CC0 圖像的網站。註冊會員後，不僅可上傳個人圖片，還能成為設計師，為 CC0 提供素材。
資料素材：資料科學的基石
資料科學是一門新興且快速發展的領域，它通過從資料中提取見解，幫助企業做出更明智的決策。資料素材是資料科學的關鍵組成部分，為演算法和模型提供原料，以進行預測和決策。
資料素材可以來自各種來源，包括感測器、資料庫、社羣媒體和網路爬蟲。資料類型可以是結構化（如表格資料）、非結構化（如文本文件）或半結構化（如網頁）。資料的質量和相關性直接影響資料分析的結果。
資料素材的類型
資料素材可以分為以下幾種類型：
| 類型 | 描述 |
|---|---|
| 結構化資料 | 以表格或資料庫組織的資料，具有明確的結構和資料類型。 |
| 非結構化資料 | 沒有預定義結構或格式的資料，例如文本文件、影像和影片。 |
| 半結構化資料 | 介於結構化和非結構化資料之間的資料，可能具有部分結構或模式。 |
資料素材的收集
資料素材的收集可能是一項複雜且耗時的任務。資料科學家需要考慮以下步驟：
- 確定資料需求：確定所需的資料類型、範圍和來源。
- 選擇資料來源：探索各種資料來源並選擇最相關和可靠的來源。
- 收集資料：使用各種技術，例如爬蟲、API 和手動資料輸入，收集資料。
- 資料清理：清除資料中的錯誤、不一致和重複值。
- 資料轉換：將資料轉換為與演算法和模型相容的格式。
資料素材的分析
資料素材的分析是一項關鍵步驟，涉及以下任務：
- 資料探索：使用圖表、統計摘要和資料清理技術，瞭解資料的分佈和特徵。
- 特徵工程：提取和轉換原始資料，以建立適合資料分析的特徵。
- 模型訓練：使用機器學習或統計模型，基於資料素材訓練預測模型。
- 模型評估：使用交叉驗證和評估指標，評估模型的效能。
資料素材的重要性
資料素材在資料科學中至關重要，原因如下：