هر آنچه باید در مورد داده های نیمه ساختار یافته با نمونه های داده های نیمه ساختاریافته بدانید

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

هر آنچه باید در مورد داده های نیمه ساختار یافته با نمونه های داده های نیمه ساختاریافته بدانید

به دنبال راه حل اتوماسیون داده می گردید؟ جلوترش رو نگاه نکن!

.cta-first-blue{ انتقال: همه 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; مرز-شعاع: 0px; فونت-وزن: پررنگ; اندازه فونت: 16px; ارتفاع خط: 24 پیکسل؛ بالشتک: 12px 24px; پس زمینه: #546fff; رنگ سفید؛ ارتفاع: 56px; text-align: left; صفحه نمایش: inline-flex; flex-direction: row; -moz-box-align: center; align-اقلام: مرکز; فاصله حروف: 0px; box-sizing: border-box; border-width:2px !important; حاشیه: جامد #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; پس زمینه: سفید; انتقال: همه 0.1 ثانیه مکعب بیزیر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s; border-width:2px !important; حاشیه: جامد #546fff !important; } .cta-second-black{ transition: all 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; مرز-شعاع: 0px; فونت-وزن: پررنگ; اندازه فونت: 16px; ارتفاع خط: 24 پیکسل؛ بالشتک: 12px 24px; پس زمینه: سفید؛ رنگ: #333; ارتفاع: 56px; text-align: left; صفحه نمایش: inline-flex; flex-direction: row; -moz-box-align: center; align-اقلام: مرکز; فاصله حروف: 0px; box-sizing: border-box; border-width:2px !important; حاشیه: جامد #333 !important; } .cta-second-black:hover{ color:white; پس زمینه:#333; انتقال: همه 0.1 ثانیه مکعب بیزیر (0.4، 0، 0.2، 1) 0s; border-width:2px !important; حاشیه: جامد #333 !important; } .column1{ min-width: 240px; حداکثر عرض: مناسب محتوا. padding-right: 4%; } .column2{ min-width: 200px; حداکثر عرض: مناسب محتوا. } .cta-main{ display: flex; }

داده ها معمولاً در صفحات گسترده یا پایگاه های داده به روشی منظم و منظم ذخیره می شدند. پس از ظهور ابر، اپلیکیشن های موبایل، صفحات وب و دستگاه های اینترنت اشیا، داده ها متنوع شده اند. چنین داده هایی، زمانی که به طور مؤثر استخراج شوند، می توانند برای کسب و کارها بسیار مؤثر باشند.

کلان داده شامل حجم بالا و تنوع بسیار زیادی از داده ها است. سه نوع داده بزرگ وجود دارد یعنی داده های ساخت یافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار.

داده های نیمه ساختاریافته به آن دسته از داده هایی اطلاق می شود که از ساختار جدولی صلب یا ثابت پیروی نمی کنند و در مدل های داده معمولی ذخیره نمی شوند. داده های نیمه ساختار یافته در وسط داده های ساختاریافته و بدون ساختار قرار دارند.

داده های ساخت یافته قابل اندازه گیری هستند و هم برای انسان ها و هم برای ماشین ها قابل درک هستند. از سوی دیگر، داده‌های بدون ساختار شامل داده‌های غیرعددی است که رایانه‌ها قادر به درک آن نیستند.

var contentsTitle = "فهرست مطالب"; // عنوان خود را در اینجا تنظیم کنید تا بعداً عنوانی برای آن ایجاد نکنید var ToC = “

«+contentsTitle+»

"؛ ToC +=”

"؛ var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

داده های نیمه ساختاریافته، که به عنوان داده های جزئی ساختاریافته نیز شناخته می شوند، در پایگاه داده رابطه ای یافت نمی شوند. با این حال، داده‌ها به دلیل وجود فراداده، عناصر معنایی و ویژگی‌های سازمانی ساختاری دارند که به ما امکان تجزیه و تحلیل آن را می‌دهد.

متادیتا بخش کوچکی از یک فایل است که شامل تمام اطلاعاتی مانند ایجاد داده، زمان، اندازه فایل، طول، داده‌های فرستنده/گیرنده و بسیاری موارد دیگر است. داده های نیمه ساختار یافته را می توان با فراداده های آن جستجو یا تجزیه و تحلیل کرد.

ویژگی های داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

برخی از ویژگی های اصلی داده های نیمه ساختاریافته عبارتند از:

پایگاه داده

داده ها در یک مدل پایگاه داده ذخیره نمی شوند اما هنوز ساختار خاصی دارند. داده های نیمه ساختاریافته را نمی توان به صورت سطر و ستون در پایگاه داده ذخیره کرد.

متاداده

داده ها بر اساس برچسب ها و عناصر (فراداده) گروه بندی می شوند. مدیریت داده های نیمه ساختاریافته دشوار است زیرا متادیتا ناکافی است. داده ها حاوی ابرداده ناکافی هستند که اتوماسیون را دشوار می کند.

گروه بندی

موجودیت ها ممکن است از نظر ویژگی ها و ویژگی ها در یک گروه متفاوت باشند. با این حال، ویژگی ها ممکن است از نظر اندازه و نوع متفاوت باشند.

موجودیت های مشابه داده ها با هم گروه بندی می شوند.

سلسله مراتب

داده های نیمه ساختاریافته فاقد سلسله مراتب هستند و استفاده از برنامه های کامپیوتری را دشوار می کند.

منابع داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

برخی از منابع داده های نیمه ساختاریافته عبارتند از:

زبان ها

XML (زبان نشانه گذاری قابل توسعه)

XML برای مرتب سازی داده ها به صورت سلسله مراتبی استفاده می شود. XML یک زبان نشانه گذاری است که توسط کنسرسیوم وب جهانی ایجاد شده و به عنوان نرم افزار منبع باز در دسترس است. این داده ها را هم برای انسان و هم برای ماشین ها قابل خواندن می کند.

XML به ما این امکان را می‌دهد که برچسب‌های خود توصیفی یا زبانی که با برنامه مطابقت دارد ایجاد کنیم. برخی از کاربردهای XML عبارتند از:

XML به ساده سازی ایجاد اسناد HTML برای وب سایت های بزرگ کمک می کند. XML به تبادل اطلاعات بین وب سایت ها و سیستم ها کمک می کند.

بهترین جنبه XML این است که هر نوع داده ای را می توان از طریق آن بیان کرد.

کد HTML (زبان نشانه گذاری فرامتن)

زبان نشانه گذاری یا HTML یک زبان نشانه گذاری استاندارد است که شبیه به XML است. با این حال، در مقایسه با XML که فقط داده ها را منتقل می کند، داده ها را در یک مرورگر وب نمایش می دهد.

HTML توسط برنامه نویسان برای ایجاد صفحات وب استفاده می شود و تصاویر یا متن را با کمک عناصر HTML روی صفحه نمایش می دهد.

داده های درون تصاویر بدون ساختار هستند. مرورگر وب ابتدا اسناد HTML را از یک وب سرور دریافت می کند و سپس آنها را به صفحات وب قابل نمایش تبدیل می کند. HTML به تعریف و سازماندهی داده ها و قابل خواندن توسط کاربران کمک می کند.

SGML (زبان نشانه گذاری تعمیم یافته استاندارد)

SGML یک استاندارد بین المللی برای تعریف زبان های نشانه گذاری است که از زبان های نشانه گذاری تعمیم یافته (GML) مشتق شده اند SGML توسط سازمان بین المللی استانداردها (ISO) در سال 1986 ایجاد شد. SGML اساساً به کاربران اجازه می دهد تا بر روی فرمت های استاندارد کار کنند. HTML یک برنامه کاربردی از SGML است.

CSV (مقادیر جدا شده با کاما)

مقادیر جدا شده با کاما یا CSV یک فایل متنی است که حاوی داده هایی است که با کاما از هم جدا شده اند. CSV توسط برنامه های صفحه گسترده مانند Excel استفاده می شود. هر خط جدید در CSV نشان دهنده یک ردیف پایگاه داده جدید است و هر ردیف حاوی یک یا چند مقدار است که با کاما از هم جدا شده اند.

CSV به انتقال داده‌های موجود در فایل‌های XLSX به برنامه‌هایی که از چنین قالب‌هایی پشتیبانی نمی‌کنند کمک می‌کند. به عنوان مثال، شما می توانید انتقال دهید. داده های XLSX در یک فایل CSV و سپس آن را در یک نرم افزار آنلاین آپلود کنید. همچنین می توانید مخاطبین را در یک فایل CSV وارد کنید و سپس آن را در پلتفرم ایمیل دیگری باز کنید. CSV توسط بسیاری از پلتفرم ها مانند Microsoft Excel، Apple Numbers، Google Sheets، Notepad و غیره پشتیبانی می شود.

JSON (نشان‌گذاری شی جاوا اسکریپت)

JSON یک فرمت متن باز مبادله داده و مستقل از زبان است. JSON از جاوا اسکریپت مشتق شده است و برای انسان آسان است. ماشین ها یا کامپیوترها می توانند به راحتی آن را تجزیه و تولید کنند. JSON از نظر نحوی با کد یکسان است و آن را برای کسانی که به خانواده زبان‌ها تعلق دارند مانند C++، C#، JavaScript، Perl، Python و غیره آشنا می‌کند.

ایمیل

آورو

Avro یک شبکه سریال سازی داده است که توسط Avro Apache برای پروژه Apache Hadoop خود ایجاد شده است. Avro از فرمت JSON برای سازماندهی و سریال سازی داده ها در قالب باینری استفاده می کند. Avro از دو نوع طرحواره برای ساختار داده ها استفاده می کند.

یکی برای ویرایش انسانی، معروف به Avro IDL، و دیگری برای ویرایش ماشینی بر اساس JSON ساخته شده است. AVRO از JSON برای تعریف انواع داده ها و پروتکل ها استفاده می کند و داده ها را در قالب باینری فشرده سریالی می کند.

ORC (ستون ردیف بهینه)

فرمت فایل ستونی سطر بهینه (ORC) برای ذخیره کارآمد داده های Hive استفاده می شود. نسبت به سایر فرمت‌های فایل Hive پیشرفته‌تر است و هنگام خواندن، ذخیره یا انتقال داده‌ها، عملکرد را بهبود می‌بخشد.

بسته های TCP/IP

پروتکل کنترل انتقال (TCP) یک استاندارد ارتباطی است که به برنامه‌ها و نرم‌افزارهای رایانه‌ای اجازه می‌دهد پیام‌ها را از طریق شبکه دریافت و ارسال کنند. این به طور خاص برای ارسال بسته ها و اطمینان از تحویل روان و قابل اعتماد پیام ها و داده ها طراحی شده است.

فایل های فشرده شده

زبانهای نشانه گذاری

صفحات وب

با چوب فرش کردن

ادغام داده ها از منابع مختلف

مزایا و معایب متعدد استفاده از داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

مزایا و معایب داده های نیمه ساختار یافته عبارتند از:

مزایای

طرحواره ثابت

داده های نیمه ساختار یافته به پایگاه داده سفت و سخت محدود نمی شود.

انعطاف پذیری

داده ها بسیار انعطاف پذیر هستند زیرا طرحواره را می توان تغییر داد.

کارکرد

داده های نیمه ساختاریافته از کاربرانی پشتیبانی می کند که نمی توانند از SQL استفاده کنند.

جنبه های ساختاری

داده های نیمه ساختار یافته را می توان به عنوان داده های ساخت یافته مشاهده کرد.

قابلیت استفاده

داده های نیمه ساختاریافته می توانند به راحتی با ناهمگونی منابع مقابله کنند.

تکامل

نیمه ساختار یافته می تواند در طول زمان تکامل یابد زیرا ویژگی های بیشتر و بیشتری به آن اضافه می شود.

معایب

بدون ساختار

نیمه ساختاریافته فاقد ساختار است که ذخیره داده ها را دشوار می کند.

تفسیر بی اثر

داده ها فاقد طرحواره هستند، بنابراین تفسیر روابط بین داده ها دشوار می شود.

پرس و جوهای ناکارآمد

پرس و جوها در داده های نیمه ساختار یافته در مقایسه با داده های ساخت یافته کارایی کمتری دارند.

می خواهم به داده ها را از PDF خراش دهید اسناد، تبدیل PDF به XML or استخراج خودکار جدول? Nanonets را بررسی کنید اسکراپر پی دی اف or تجزیه کننده PDF برای تبدیل فایل های PDF به پایگاه داده ورودی های!

Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید

مشکلات ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

مشکلاتی که در ذخیره سازی داده های نیمه ساختار یافته با آن مواجه می شوند عبارتند از:

از آنجایی که داده های نیمه ساختاریافته ساختاری غیرمنطقی دارند، تفسیر روابط بین داده ها دشوار می شود.
از آنجایی که طرحواره و داده ها به شدت به یکدیگر وابسته هستند، هر تغییری در پرس و جوها، طرح واره را نیز تغییر می دهد.
تفاوت بین طرحواره و داده بسیار دشوار است که طراحی ساختار داده ها را دشوار می کند.
ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته دشوار است. بنابراین، هزینه ذخیره سازی آن بسیار بالا است.
داده های نیمه ساختار یافته در حجم زیادی تولید می شوند که نیاز به نرم افزار قدرتمند و موثر دارد.

راه حل های ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

برخی از راه حل های قابل قبول در پاسخ به مشکلات عبارتند از:

داده های نیمه ساختار یافته را می توان در DBMS که مخصوصا برای آن ایجاد شده است ذخیره کرد.
داده های نیمه ساختار یافته را می توان توسط XML ارائه کرد. XML به کاربران اجازه می دهد تا ویژگی ها، برچسب ها و عناصر را تغییر دهند و به ذخیره داده ها به شکل سلسله مراتبی کمک کنند.
روش دیگر ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته از طریق مدل تبادل اشیاء (OEM) است.
RDBMS به ذخیره داده های نیمه ساختار یافته با نگاشت آن به طرح رابطه ای کمک می کند.

چگونه اطلاعات را از داده های نیمه ساختار یافته استخراج کنیم؟

داده های نیمه ساختاریافته فاقد ساختار مناسبی هستند که ایندکس کردن داده ها را پیچیده می کند. بنابراین داده ها را می توان از طریق زیر استخراج کرد:

استفاده از مدل های مبتنی بر نمودار مانند OEM برای فهرست بندی داده ها.
OEM از تکنیک مدل سازی داده استفاده می کند که به ذخیره و فهرست بندی داده ها در مدل مبتنی بر نمودار کمک می کند. همچنین یافتن داده ها در مدل نسبتاً ساده تر است
XML داده ها را به صورت سلسله مراتبی ذخیره می کند که امکان ایندکس شدن آنها را فراهم می کند.
از ابزارهای مختلف کاوی نیز می توان برای نمایه سازی داده ها استفاده کرد.

تفاوت بین داده های ساختاریافته و نیمه ساختار یافته

برخی از تفاوت های درجه یک بین داده های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته عبارتند از:

1 فن آوری

داده های ساختاریافته بر اساس جداول پایگاه داده رابطه ای است، در حالی که داده های نیمه ساختار یافته بر اساس XML/RDF (چارچوب توصیف منابع) است.

2. مدیریت معاملات

داده های ساختاریافته شامل تراکنش های بالغ و تکنیک های همزمانی متعدد است. داده های نیمه ساختاریافته حاوی داده های بالغ نیستند بلکه از DBMS مشتق شده اند.

3. مدیریت نسخه

نسخه سازی روی ردیف ها و جداول در داده های ساخت یافته امکان پذیر است. نسخه سازی بر روی نمودارها و جداول در داده های نیمه ساختاریافته امکان پذیر است.

4. انعطاف پذیری

داده های ساختاریافته دارای یک طرح واره سفت و سخت است و به آن بستگی دارد. داده های نیمه ساختاریافته دارای طرحواره کمتر وابسته و بسیار انعطاف پذیر هستند.

5 مقیاس پذیری

مقیاس بندی داده های ساخت یافته بسیار پیچیده است. مقیاس بندی داده های نیمه ساختار یافته آسان است.

6. استحکام

داده های ساخت یافته بسیار قوی هستند، در حالی که داده های نیمه ساختاریافته چندان قوی نیستند.

7. پرس و جو

داده های ساختاریافته امکان اتصال پیچیده پرس و جوها را فراهم می کند. داده های نیمه ساختاریافته شامل پرس و جوهایی از حالت های ناشناس است.

8. سازمان

داده های ساختاریافته را می توان به راحتی سازماندهی کرد، در حالی که نیمه ساختاریافته فاقد ساختار است که سازماندهی آنها را دشوار می کند.

آیا می خواهید کارهای دستی تکراری را خودکار کنید؟ نرم افزار پردازش اسناد مبتنی بر گردش کار نانوشبکه ما را بررسی کنید. استخراج داده ها از فاکتورها، کارت های شناسایی یا هر سندی در خلبان خودکار!

Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید

نمونه هایی از داده های نیمه ساختار یافته

برخی از نمونه های درجه یک داده های نیمه ساختاریافته عبارتند از:

تصاویر/فیلم ها

هنگامی که با تلفن همراه خود عکس می گیرید، تصویر بر اساس زمان، تاریخ و اطلاعات آن در گالری ذخیره می شود. پس از آن، می توانید نام تصویر را تغییر دهید یا تصاویر را در یک گروه جداگانه دسته بندی کنید.

پست الکترونیک (ایمیل)

ایمیل ها شامل اطلاعات ساختاری در مورد فرستنده، گیرنده، موضوع و تاریخ هستند که به طور خودکار در صندوق ورودی، هرزنامه یا صندوق خروجی طبقه بندی می شوند. داده‌های درون ایمیل‌ها بدون ساختار هستند و می‌توان از طریق کلمات کلیدی جستجو کرد.

فیس بوک داده ها را در گروه ها، صفحات یا بازار سازماندهی می کند اما نظرات، محتوا و لایک ها نیمه ساختاری هستند. به طور مشابه، توییت‌ها در توییتر و تصاویر/ویدئوها در اینستاگرام، پینترست و یوتیوب داده‌های نیمه ساختاری هستند.

داده های نیمه ساختاری تولید شده توسط ماشین

داده‌های حسی مانند به‌روزرسانی‌های آب‌وهوا، پیش‌بینی‌ها، شرایط ترافیکی، تصاویر ماهواره‌ای و فیلم‌های ویدئویی نمونه‌هایی از داده‌های نیمه ساختاریافته هستند.

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

EDI یک انتقال الکترونیکی اسناد تجاری است که قبلاً از طریق کاغذهایی مانند فاکتورها یا سفارشات خرید منتقل می شد. EDI از چندین فرمت استاندارد مانند ANSI، EDIFACT، TRADACOMS و ebXML استفاده می کند. برای اینکه یک کسب و کار بتواند از EDI استفاده کند، باید از فرمت استاندارد استفاده کند.

EDI امکان انتقال کارآمد و راه حل های مقرون به صرفه را فراهم می کند. داده های درون EDI ساختاری ندارند.

پایگاه داده NoSQL

NoSQL (نه تنها زبان پرس و جوی ساختاریافته) به پایگاه داده های غیر رابطه ای اشاره دارد که برای ذخیره داده های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می شود. NoSQL برای داده های بدون ساختار ایده آل است زیرا مقیاس پذیری بالایی دارد و جستجوی داده های بدون ساختار را آسان تر می کند.

بهترین مثال از داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

بهترین نمونه از ایمیل های داده نیمه ساختار یافته. ایمیل تجاری خطاب به مشتریان شامل جزئیات خاصی مانند زمان، تاریخ، جزئیات محصول، اندازه فایل و غیره است که توسط الگوریتم تشخیص داده می شود. با این حال، جزئیات خاصی مانند تغییر نام و مشخصات محصول ممکن است توسط الگوریتم تشخیص داده نشود.

چگونه داده های نیمه ساختار یافته را تجزیه و تحلیل کنیم؟

قبل از ظهور تکنیک‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌های نیمه ساختاریافته کمی پیچیده بود زیرا افراد مجبور بودند داده‌ها را به صورت دستی جستجو و مرتب کنند. فناوری یادگیری ماشینی هدایت‌شده با هوش مصنوعی می‌تواند به طور موثر داده‌های نیمه ساختار یافته را در عرض چند ثانیه تجزیه و تحلیل کند.

در حال حاضر تکنیک های مختلفی وجود دارد که می تواند به راحتی داده های نیمه ساختار یافته را تجزیه و تحلیل کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل موضوع یک تکنیک یادگیری ماشینی است که به طور موثر هزاران سند، ایمیل، پست رسانه های اجتماعی و غیره را اسکن و مطالعه می کند و آنها را بر اساس موضوع، تاریخ یا موضوع دسته بندی می کند.

تکنیک دیگر، تجزیه و تحلیل احساسات، به شما امکان می دهد اسناد را اسکن کرده و آنها را برای قطبیت نظرات مانند مثبت، منفی یا خنثی تجزیه و تحلیل کنید.

آیا می خواهید از اتوماسیون فرآیند رباتیک استفاده کنید؟ نرم افزار پردازش اسناد مبتنی بر گردش کار نانو شبکه را بررسی کنید. بدون کد. بدون پلت فرم دردسر.

Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید

آیا اکسل داده های نیمه ساختار یافته است؟

اکسل یک پلت فرم داده ساختار یافته است زیرا داده ها در سلول های از پیش تعریف شده در ردیف ها و ستون هایی که توسط الگوریتم شناسایی می شوند مرتب شده اند. از آنجایی که داده های ساخت یافته به مدل داده بستگی دارد، اکسل یک پلت فرم ساختار یافته است.

مثال داده های بدون ساختار چیست؟

داده های بدون ساختار نوعی داده است که از یک توالی ساختاری پیروی نمی کند و در ردیف ها و ستون ها مرتب نمی شود. نمونه هایی از داده های بدون ساختار شامل ویدئو، فایل های صوتی، تصاویر یا پست های رسانه های اجتماعی است.

آیا CSV ساختار یافته است یا نیمه ساختار؟

CSV یک فایل متنی نیمه ساختاریافته است که حاوی جداول سلسله مراتبی است و سطح سازماندهی مشابهی با داده های ساخت یافته ندارد.

چه کسی از داده های نیمه ساختاریافته استفاده می کند؟

بسیاری از کسب و کارها از داده های نیمه ساختار یافته برای اهداف مختلف استفاده می کنند. به عنوان مثال، یک کسب و کار رستورانی ممکن است از مشتریان خود نظر آنلاین بخواهد. محتوای درون نظرات داده‌های بدون ساختار است، در حالی که تعداد مشتریانی که نظرات را ارسال می‌کنند، داده‌های ساخت‌یافته است. ترکیب داده های عددی و محتوا به شرکت ها داده های نیمه ساختاری می دهد که می توانند از آنها برای به دست آوردن دانش عمیق استفاده کنند.

کجا داده های نیمه ساختاریافته را ذخیره کنیم؟

داده های نیمه ساختار یافته را می توان از طریق:

سامانهی مدیریت پایگاه داده

DBMS به شما در تجزیه و تحلیل، ذخیره، انتقال و اصلاح داده ها کمک می کند. یک نرم افزار DBMS ویژه طراحی شده برای مدیریت داده های نیمه ساختار یافته وجود دارد.

سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای

RDBMS نوعی از DBMS است که داده ها را به صورت جدولی ذخیره می کند.

اگر با فاکتورها و رسیدها کار می کنید یا نگران تأیید هویت هستید، Nanonets را بررسی کنید OCR آنلاین or استخراج کننده متن PDF برای استخراج متن از اسناد PDF رایگان. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد زیر کلیک کنید راه حل اتوماسیون سازمانی نانوشبکه ها.

Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید

آیا PDF نوعی داده نیمه ساختار یافته است؟

PDF یک نوع داده نیمه ساختار یافته است که یک تصویر است. محتوای موجود در آن ممکن است ساختاری نداشته باشد، اما از آنجایی که pdf یک تصویر است، حاوی اطلاعات ساختاری مانند تاریخ، مهر زمانی یا نام‌های کاربری است که فایل‌های pdf را نیمه ساختار می‌کند.

پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی شامل پست‌ها و تصاویر/ویدئوهایی هستند که توسط کاربران آپلود می‌شوند و رمزگشایی آنها را برای رایانه‌ها دشوار می‌کنند. پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی متادیتا را به پست مربوطه هر کاربر اختصاص می‌دهند، که حاوی اطلاعات مربوط به آن پست است که آن را توسط رایانه قابل خواندن می‌کند.

داده های ساخت یافته چیست؟

داده های ساختاریافته نوعی از داده های بزرگ است که قالبی از پیش تعریف شده دارد و از ساختار سازمانی پیروی می کند. داده های ساختاریافته داده های کمی هستند که با ردیف ها و ستون های پایگاه داده رابطه ای و صفحات گسترده مطابقت دارند. به عنوان مثال، شماره کارت اعتباری، تاریخ، آدرس، موقعیت جغرافیایی و غیره.

داده های ساختاریافته به راحتی توسط ماشین ها خوانده می شود و توسط افرادی که با سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای کار می کنند به سرعت درک می شوند. زبان مورد استفاده برای مدیریت داده های ساخت یافته به نام شناخته می شود

زبان پرس و جو ساختاریافته یا SQL. SQL در دهه 1970 توسط IBM توسعه یافت که برای مدیریت روابط داده ها در پایگاه های داده مفید است.

مزایای داده های ساخت یافته

برخی از مزایای درجه یک داده های ساختاریافته عبارتند از:

خوانایی آسان

بهترین مزیت داده های ساخت یافته این است که به راحتی توسط ماشین ها و الگوریتم ها شناسایی می شوند. ماهیت سازماندهی شده داده های ساختاریافته، تحلیل و مدیریت پرس و جوها را آسان تر می کند.

استفاده موثر

داده های ساختاریافته را می توان به راحتی درک کرد و توسط مشاغل مورد استفاده قرار گرفت. آنها نیازی به درک و دانش عمیق در مورد روابط مختلف داده ها ندارند.

ابزارهای بیشتر

از آنجایی که داده های ساخت یافته برای سال ها وجود داشته است، تقریباً پلتفرم ها و ابزارهای مختلفی وجود دارند که می توانند داده های ساخت یافته را تجزیه و تحلیل کرده و به آنها دسترسی داشته باشند.

معایب داده های ساخت یافته

برخی از معایب داده های ساخت یافته عبارتند از:

انعطاف پذیری کمتر

از آنجایی که داده های ساختاریافته دارای قالب از پیش تعریف شده و سازماندهی شده ای هستند، استفاده از داده ها در موارد مختلف دشوار می شود و انعطاف پذیری آن را محدود می کند.

ذخیره سازی محدود

داده های ساخت یافته در انبارهای داده ذخیره می شوند. هر گونه تغییر در داده ها، تمام داده های ساخت یافته را به روز می کند. این به زمان، هزینه و منابع نیاز دارد تا اصلاح شود.

آیا می خواهید کارهای دستی تکراری را خودکار کنید؟ صرفه جویی در زمان، تلاش و پول در حالی که افزایش بهره وری!

Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید

داده های بدون ساختار چیست؟

داده های بدون ساختار نوعی از داده های بزرگ کیفی هستند که از الگوی ساختاری پیروی نمی کنند یا سازمانی دارند. مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار با روش های سنتی یادگیری ماشین کمی دشوار است.

به عنوان مثال، فایل‌های صوتی، فعالیت، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و تصاویر ماهواره‌ای و غیره، انواع داده‌های بدون ساختار هستند. داده های بدون ساختار توسط پایگاه داده NoSQL زبان پرس و جو غیر رابطه ای مدیریت می شود.

مزایای داده های بدون ساختار

برخی از مزایای داده های بدون ساختار عبارتند از:

انباشت سریع

داده های بدون ساختار را می توان به راحتی در مقایسه با داده های ساختاریافته یا نیمه ساختار یافته جمع آوری و مدیریت کرد.

ذخیره سازی داده های دریاچه

داده های بدون ساختار را می توان در دریاچه های داده ابری ذخیره کرد که گزینه های ذخیره سازی عظیم را امکان پذیر می کند. دریاچه های داده ابری مقرون به صرفه هستند زیرا روش پرداخت به ازای استفاده را ارائه می دهند.

معایب داده های بدون ساختار

برخی از معایب داده های بدون ساختار عبارتند از:

نیاز به تخصص دارد

مهمترین نقطه ضعف داده های بدون ساختار این است که یک کاربر تجاری متوسط نمی تواند داده های بدون ساختار را درک یا تجزیه و تحلیل کند. این به این دلیل است که داده های بدون ساختار از یک الگوی تعیین شده پیروی نمی کنند. یک دانشمند داده خبره می تواند داده های بدون ساختار را مدیریت کند.

ابزارهای تخصصی

علاوه بر تخصص، داده های بدون ساختار نیاز به ابزارهای تخصصی دارند که به طور خاص برای داده های بدون ساختار طراحی شده اند. این ابزارها از نظر تنوع محدود هستند، بنابراین کاربران گزینه های محدودی برای در نظر گرفتن دارند.

تفاوت بین داده های ساختاریافته و بدون ساختار

استفاده

داده های ساخت یافته را می توان توسط صاحبان مشاغل مدیریت کرد. داده های بدون ساختار توسط یک دانشمند داده مدیریت می شود.

طرح

داده های ساختاریافته دارای طرحی در حال نوشتن هستند. داده های بدون ساختار دارای طرحواره خواندنی هستند.

ذخیره سازی

داده های ساختاری یا کمی معمولاً در انبارهای داده ذخیره می شوند. داده های بدون ساختار در دریاچه های داده ابری ذخیره می شوند.

قالب

داده های ساختاریافته دارای قالب از پیش تعریف شده هستند. داده های بدون ساختار دارای قالب بومی هستند.

انواع داده ها

داده های ساخت یافته دارای انواع داده های انتخابی هستند. داده های بدون ساختار دارای انواع مختلفی هستند.

مقدار کافی

داده های ساختاریافته داده های کمی هستند که شامل اعداد و مقادیر هستند. داده های بدون ساختار داده های کیفی هستند که شامل حسگرها، صدا و تصویر می شود.

زبان

داده های ساخت یافته در یادگیری ماشین استفاده می شود. داده های بدون ساختار در داده کاوی و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود.

منابع

داده های ساختاریافته از سرورهای وب، گزارش ها، فرم های آنلاین و غیره منبع داده می شوند.

فضای ذخیره سازی

داده های ساختاریافته به فضای ذخیره سازی کمتری نیاز دارند. داده های بدون ساختار نیاز به فضای ذخیره سازی بیشتری دارند.

مقیاس پذیری

داده های ساخت یافته بسیار مقیاس پذیر هستند. داده های بدون ساختار کمتر مقیاس پذیر هستند.

نتیجه

داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته برای کسب‌وکار فواید زیادی دارد، اگر کسی سعی کند آن‌ها را بفهمد. ممکن است فاقد ساختار و سازماندهی باشد، اما بازخورد و بینش ارزشمندی از مشتری ارائه می دهد. شرکت‌ها می‌توانند از داده‌های نیمه ساختاریافته برای پیگیری نظرات، تعامل و رفتار آنلاین مشتریان خود استفاده کنند.

var contentsTitle = "فهرست مطالب"; // عنوان خود را در اینجا تنظیم کنید تا بعداً عنوانی برای آن ایجاد نکنید var ToC = “

«+contentsTitle+»

"؛ ToC +=”

"؛ var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

نانوت OCR و OCR API آنلاین بسیاری از جالب است موارد استفاده tکلاه می تواند عملکرد کسب و کار شما را بهینه کند، در هزینه ها صرفه جویی کند و رشد را تقویت کند. پیدا کردن چگونه موارد استفاده نانوشبکه ها می تواند برای محصول شما اعمال شود.

تمبر زمان: ژوئن 15، 2022

تمبر زمان: مار 16، 2023

بازنشر افلاطون

راهنمای قطعی نمایه سازی اسناد

اتوماسیون اتاق پست دیجیتال در سال 2023

AWS Textract Teardown – مزایا و معایب استفاده از متن آمازون در سال 2021

خودکارسازی پردازش فاکتور با OCR و Deep Learning

Nanonets در مقابل Tipalti: کدام اتوماسیون AP بهترین است؟

پردازشگرهای پرداخت چیست و چگونه کار می کنند؟

چگونه فرآیندهای آشتی را با نرم افزار آشتی خودکار کنیم؟

درباره‌ ما

جستجوی عمودی و هوش مصنوعی

سکو

همیشه در ارتباط ماندن

حساب

«+contentsTitle+»

داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

ویژگی های داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

پایگاه داده

متاداده

گروه بندی

سلسله مراتب

منابع داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

زبان ها

XML (زبان نشانه گذاری قابل توسعه)

کد HTML (زبان نشانه گذاری فرامتن)

SGML (زبان نشانه گذاری تعمیم یافته استاندارد)

CSV (مقادیر جدا شده با کاما)

JSON (نشان‌گذاری شی جاوا اسکریپت)

ایمیل

آورو

ORC (ستون ردیف بهینه)

بسته های TCP/IP

فایل های فشرده شده

زبانهای نشانه گذاری

صفحات وب

با چوب فرش کردن

ادغام داده ها از منابع مختلف

مزایا و معایب متعدد استفاده از داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

مزایای

طرحواره ثابت

انعطاف پذیری

کارکرد

جنبه های ساختاری

قابلیت استفاده

تکامل

معایب

بدون ساختار

تفسیر بی اثر

پرس و جوهای ناکارآمد

مشکلات ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

راه حل های ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

چگونه اطلاعات را از داده های نیمه ساختار یافته استخراج کنیم؟

تفاوت بین داده های ساختاریافته و نیمه ساختار یافته

1 فن آوری

2. مدیریت معاملات

3. مدیریت نسخه

4. انعطاف پذیری

5 مقیاس پذیری

6. استحکام

7. پرس و جو

8. سازمان

نمونه هایی از داده های نیمه ساختار یافته

تصاویر/فیلم ها

پست الکترونیک (ایمیل)

سیستم عامل های رسانه های اجتماعی

داده های نیمه ساختاری تولید شده توسط ماشین

تبادل الکترونیکی داده ها (EDI)

پایگاه داده NoSQL

بهترین مثال از داده های نیمه ساختاریافته چیست؟

چگونه داده های نیمه ساختار یافته را تجزیه و تحلیل کنیم؟

آیا اکسل داده های نیمه ساختار یافته است؟

مثال داده های بدون ساختار چیست؟

آیا CSV ساختار یافته است یا نیمه ساختار؟

چه کسی از داده های نیمه ساختاریافته استفاده می کند؟

کجا داده های نیمه ساختاریافته را ذخیره کنیم؟

سامانهی مدیریت پایگاه داده

سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای

آیا PDF نوعی داده نیمه ساختار یافته است؟

آیا پلتفرم های رسانه های اجتماعی ساختاریافته هستند یا بدون ساختار؟

داده های ساخت یافته چیست؟

مزایای داده های ساخت یافته

خوانایی آسان

استفاده موثر

ابزارهای بیشتر

معایب داده های ساخت یافته

انعطاف پذیری کمتر

ذخیره سازی محدود

داده های بدون ساختار چیست؟

مزایای داده های بدون ساختار

انباشت سریع

ذخیره سازی داده های دریاچه

معایب داده های بدون ساختار

نیاز به تخصص دارد

ابزارهای تخصصی