Wszystko, co musisz wiedzieć o danych półstrukturalnych z przykładami danych półstrukturalnych PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Wszystko, co musisz wiedzieć o danych częściowo ustrukturyzowanych z przykładami danych częściowo ustrukturyzowanych

Znacznik czasu: 15 czerwca 2022 8:25

Wszystko, co musisz wiedzieć o danych częściowo ustrukturyzowanych z przykładami danych częściowo ustrukturyzowanych

Szukasz rozwiązania do automatyzacji danych? Nie szukaj dalej!

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Dane były zwykle przechowywane w arkuszach kalkulacyjnych lub bazach danych w schludny i zorganizowany sposób. Dane stały się zróżnicowane po pojawieniu się chmury, aplikacji mobilnych, stron internetowych i urządzeń IoT. Takie dane, gdy są efektywnie wydobywane, mogą okazać się bardzo efektywne dla firm.

Big data obejmuje duże ilości i ogromną różnorodność danych. Istnieją trzy rodzaje Big Data, tj. dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane.

Dane częściowo ustrukturyzowane odnoszą się do rodzaju danych, które nie mają sztywnej lub stałej struktury tabelarycznej i nie są przechowywane w konwencjonalnych modelach danych. Dane częściowo ustrukturyzowane znajdują się w środku danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Ustrukturyzowane dane są policzalne i mogą być rozumiane zarówno przez ludzi, jak i maszyny. Z drugiej strony dane nieustrukturyzowane obejmują dane nieliczbowe, których komputery nie mogą zrozumieć.

var contentTitle = „Spis treści”; // Ustaw tutaj swój tytuł, aby uniknąć późniejszego tworzenia nagłówka var ToC = “

„+zawartośćTytuł+”

„; Regulamin += “

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

Co to są dane częściowo ustrukturyzowane?

Dane częściowo ustrukturyzowane, znane również jako dane częściowo ustrukturyzowane, nie znajdują się w relacyjnej bazie danych. Dane mają jednak pewną strukturę ze względu na obecność metadanych, elementów semantycznych i właściwości organizacyjnych, które pozwalają na ich analizę.

Metadane to niewielka część pliku, która zawiera wszystkie informacje, takie jak tworzenie danych, czas, rozmiar pliku, długość, dane nadawcy/odbiorcy i wiele innych. Dane częściowo ustrukturyzowane można przeszukiwać lub analizować za pomocą ich metadanych.

Jakie są cechy danych częściowo ustrukturyzowanych?

Niektóre z głównych cech danych częściowo ustrukturyzowanych to:

Baza danych

Dane nie są przechowywane w modelu bazy danych, ale nadal mają pewną strukturę. Dane częściowo ustrukturyzowane nie mogą być przechowywane jako wiersze i kolumny w bazie danych.

Metadane

Dane są pogrupowane według tagów i elementów (Metadata). Dane częściowo ustrukturyzowane są trudne do zarządzania, ponieważ zawierają niewystarczające metadane. Dane zawierają niewystarczające metadane, co utrudnia automatyzację.

Grupowanie

Jednostki mogą różnić się atrybutami i właściwościami w ramach tej samej grupy. Jednak atrybuty mogą różnić się rozmiarem i rodzajem.

Podobne jednostki danych są grupowane razem.

Hierarchia

Częściowo ustrukturyzowane dane są pozbawione hierarchii, co utrudnia korzystanie z programów komputerowych.

Jakie są źródła danych częściowo ustrukturyzowanych?

Niektóre źródła danych częściowo ustrukturyzowanych to:

Języki

XML (rozszerzalny język znaczników)

XML służy do sortowania danych w formie hierarchicznej. XML to język znaczników, który został stworzony przez konsorcjum World Wide Web i jest dostępny jako oprogramowanie typu open source. Sprawia, że ​​dane mogą być odczytywane zarówno przez ludzi, jak i maszyny.

XML umożliwia nam tworzenie niestandardowych, samoopisujących się tagów lub języka pasującego do aplikacji. Niektóre z zastosowań XML to:

XML pomaga uprościć tworzenie dokumentów HTML dla dużych witryn internetowych. XML pomaga w wymianie informacji między stronami internetowymi i systemami.

Najlepszym aspektem XML jest to, że można w nim wyrazić dowolny typ danych.

Kod HTML (Hypertext Markup Language)

Język znaczników lub HTML to standardowy język znaczników, podobny do XML. Wyświetla jednak dane w przeglądarce internetowej w porównaniu z XML, który tylko przesyła dane.

HTML jest używany przez programistów do tworzenia stron internetowych i wyświetla obrazy lub tekst na ekranie za pomocą elementów HTML.

Dane w obrazach nie mają struktury. Przeglądarka WWW najpierw odbiera dokumenty HTML z serwera WWW, a następnie konwertuje je na możliwe do wyświetlenia strony WWW. HTML pomaga zdefiniować i uporządkować dane oraz sprawić, że będą one czytelne dla użytkowników.

SGML (standardowy uogólniony język znaczników)

SGML to międzynarodowy standard definiowania języków znaczników, które wywodzą się z Generalized Markup Languages ​​(GML) SGML został opracowany przez Międzynarodową Organizację Normalizacyjną (ISO) w 1986 roku. SGML zasadniczo pozwala użytkownikom pracować na standardowych formatach. HTML to aplikacja SGML.

CSV (wartości rozdzielone przecinkami)

Wartości oddzielone przecinkami lub CSV to plik tekstowy zawierający dane oddzielone przecinkami. CSV jest używany przez programy do arkuszy kalkulacyjnych, takie jak Excel. Każdy nowy wiersz w pliku CSV reprezentuje nowy wiersz bazy danych, a każdy wiersz zawiera jedną lub więcej wartości oddzielonych przecinkami.

CSV pomaga przesyłać dane zawarte w plikach XLSX do innych programów, które nie obsługują takich formatów. Na przykład możesz przenieść. Dane XLSX do pliku CSV, a następnie prześlij je do oprogramowania online. Możesz także zaimportować kontakty do pliku CSV, a następnie otworzyć go na innej platformie pocztowej. CSV jest obsługiwany przez wiele platform, takich jak Microsoft Excel, Apple Numbers, Arkusze Google, Notatnik itp.

JSON (notacja obiektów JavaScript)

JSON to niezależny od języka format tekstowy o otwartym kodzie źródłowym do wymiany danych. JSON wywodzi się z JavaScript i jest łatwy do odczytania przez ludzi. Maszyny lub komputery mogą je łatwo analizować i generować. JSON jest składniowo identyczny z kodem, dzięki czemu jest znany z języków należących do rodziny języków, takich jak C++, C#, JavaScript, Perl, Python itp.

E-maile

euro

Avro to sieć serializacji danych stworzona przez Avro Apache na potrzeby projektu Apache Hadoop. Avro używa formatu JSON do organizowania i serializacji danych w formacie binarnym. Avro używa dwóch typów schematów do strukturyzowania danych.

Jeden jest przeznaczony do edycji przez człowieka, znany jako Avro IDL, a drugi do edycji maszynowej w oparciu o JSON. AVRO używa JSON do definiowania typów danych i protokołów oraz serializuje dane w kompaktowym formacie binarnym.

ORC (zoptymalizowany kolumnowy wiersz)

Format pliku Optimized Row Columnar (ORC) służy do wydajnego przechowywania danych Hive. Jest bardziej zaawansowany niż inne formaty plików Hive i poprawia wydajność, gdy Hive odczytuje, przechowuje lub przesyła dane.

Pakiety TCP/IP

Protokół kontroli transmisji (TCP) to standard komunikacyjny, który umożliwia programom komputerowym i oprogramowaniu odbieranie i wysyłanie wiadomości w sieci. Jest specjalnie zaprojektowany do wysyłania pakietów i zapewnia płynne i niezawodne dostarczanie wiadomości i danych.

Spakowane pliki

Języki znaczników

Strony internetowe

Parkiet

Integracja danych z różnych źródeł

Jakie są zalety i wady korzystania z danych częściowo ustrukturyzowanych?

Zalety i wady danych częściowo ustrukturyzowanych to:

Zalety

Naprawiono schemat

Dane częściowo ustrukturyzowane nie ograniczają się do sztywnej bazy danych.

Elastyczność

Dane są bardzo elastyczne, ponieważ schemat można zmienić.

Funkcjonalność

Dane częściowo ustrukturyzowane obsługują użytkowników, którzy nie mogą używać SQL.

Aspekty strukturalne

Dane częściowo ustrukturyzowane można wyświetlać jako dane ustrukturyzowane.

Użyteczność

Dane częściowo ustrukturyzowane mogą z łatwością radzić sobie z niejednorodnością źródeł.

Ewolucja krok po kroku

Częściowo ustrukturyzowany może ewoluować z czasem, gdy dodawanych jest do niego coraz więcej atrybutów.

Niedogodności

Brak struktury

Częściowo ustrukturyzowane brakuje struktury, co utrudnia przechowywanie danych.

Nieefektywna interpretacja

Danym brakuje schematu, więc interpretacja relacji między danymi staje się trudna.

Nieefektywne zapytania

Zapytania w danych częściowo ustrukturyzowanych są mniej wydajne w porównaniu z danymi ustrukturyzowanymi.

Chcesz zeskrobać dane z PDF dokumenty, konwertuj PDF do XML or zautomatyzuj ekstrakcję stołu? Sprawdź Nanonet Skrobak do plików PDF or Parser PDF przekonwertować na PDF do bazy danych wpisy!

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Jakie są problemy z przechowywaniem częściowo ustrukturyzowanych danych?

Problemy napotykane podczas przechowywania częściowo ustrukturyzowanych danych to:

  • Ponieważ dane częściowo ustrukturyzowane mają irracjonalną strukturę, interpretacja relacji między danymi staje się trudna.
  • Ponieważ schemat i dane są od siebie wysoce zależne, wszelkie zmiany w zapytaniach zmieniają również schemat.
  • Różnica między schematem a danymi jest bardzo trudna do zauważenia, co utrudnia zaprojektowanie struktury danych.
  • Dane częściowo ustrukturyzowane są trudne do przechowywania; dlatego jego koszt przechowywania jest niezwykle wysoki.
  • Częściowo ustrukturyzowane dane są generowane w dużych ilościach, co wymaga wydajnego i wydajnego oprogramowania.

Jakie są rozwiązania do przechowywania częściowo ustrukturyzowanych danych?

Niektóre z prawdopodobnych rozwiązań w odpowiedzi na trudności to:

  • Częściowo ustrukturyzowane dane mogą być przechowywane w SZBD, który jest specjalnie do tego stworzony.
  • Dane częściowo ustrukturyzowane mogą być renderowane w formacie XML. XML pozwala użytkownikom zmieniać atrybuty, znaczniki i elementy oraz pomaga przechowywać dane w formie hierarchicznej.
  • Innym sposobem przechowywania częściowo ustrukturyzowanych danych jest model wymiany obiektów (OEM).
  • RDBMS pomaga przechowywać częściowo ustrukturyzowane dane, mapując je na schemat relacyjny.

Jak wyodrębnić informacje z częściowo ustrukturyzowanych danych?

Częściowo ustrukturyzowane dane nie mają odpowiedniej struktury, co utrudnia indeksowanie danych. Dlatego dane można wyodrębnić poprzez:

  • Korzystanie z modeli opartych na wykresach, takich jak OEM, do indeksowania danych.
  • OEM używa techniki modelowania danych, która pomaga przechowywać i indeksować dane w modelu opartym na wykresie. Ponadto stosunkowo łatwiej jest znaleźć dane w modelu
  • XML przechowuje dane w formie hierarchicznej, co pozwala na ich indeksowanie.
  • Do indeksowania danych można również użyć różnych narzędzi do wyszukiwania.

Różnica między danymi ustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi

Niektóre z najważniejszych różnic między danymi ustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi to:

1. Technologia

Dane strukturalne są oparte na tabelach relacyjnych baz danych, natomiast dane częściowo strukturalne oparte są na XML/RDF (Resource Description Framework)

2. Zarządzanie transakcjami

Dane ustrukturyzowane obejmują dojrzałe transakcje i wiele technik współbieżności. Dane częściowo ustrukturyzowane nie zawierają dojrzałych danych, ale pochodzą z DBMS.

3. Zarządzanie wersjami

W przypadku danych strukturalnych możliwe jest przechowywanie wersji wierszy i tabel. Wersjonowanie wykresów i tabel jest możliwe w przypadku danych częściowo ustrukturyzowanych.

4. Elastyczność

Dane strukturalne mają sztywny schemat i od niego zależą. Dane częściowo ustrukturyzowane mają mniej zależny schemat i są bardzo elastyczne.

5. Skalowalność

Skalowanie danych strukturalnych jest bardzo złożone. Skalowanie danych częściowo ustrukturyzowanych jest łatwe.

6. Krzepkość

Dane ustrukturyzowane są bardzo odporne, podczas gdy dane częściowo ustrukturyzowane nie są bardzo odporne.

7. Zapytania

Dane strukturalne pozwalają na złożone łączenie zapytań. Dane częściowo ustrukturyzowane obejmują zapytania z trybów anonimowych.

8. Organizacja

Dane strukturalne można łatwo uporządkować, podczas gdy dane częściowo ustrukturyzowane nie mają struktury, co utrudnia ich organizację.

Chcesz zautomatyzować powtarzające się zadania ręczne? Sprawdź nasze oprogramowanie do przetwarzania dokumentów oparte na przepływie pracy Nanonets. Wyciągaj dane z faktur, dowodów osobistych lub dowolnego dokumentu na autopilocie!

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Przykłady danych częściowo ustrukturyzowanych

Oto niektóre z najlepszych przykładów danych częściowo ustrukturyzowanych:

Obrazy / filmy

Gdy robisz zdjęcie telefonem komórkowym, obraz jest zapisywany w galerii według jego sygnatury czasowej, daty i informacji. Następnie możesz zmienić nazwę obrazu lub podzielić obrazy na osobną grupę.

E-mail

Wiadomości e-mail zawierają uporządkowane informacje dotyczące nadawcy, odbiorcy, tematu i daty, które są automatycznie klasyfikowane w skrzynce odbiorczej, spamie lub skrzynce nadawczej. Dane w wiadomościach e-mail są nieustrukturyzowane i można je wyszukiwać za pomocą słów kluczowych.

Social Media Platformy

Facebook organizuje dane w grupy, strony lub Marketplace, ale komentarze, treści i polubienia są częściowo ustrukturyzowane. Podobnie tweety na Twitterze oraz obrazy/filmy na Instagramie, Pintereście i YouTube to dane częściowo ustrukturyzowane.

Częściowo ustrukturyzowane dane generowane przez maszynę

Dane sensoryczne, takie jak aktualizacje pogody, prognozy, warunki drogowe, zdjęcia satelitarne i materiały wideo to przykłady danych częściowo ustrukturyzowanych.

Elektroniczna wymiana danych (EDI)

EDI to elektroniczna transmisja dokumentów biznesowych, które wcześniej były przesyłane w formie papierowej, takiej jak faktury lub zamówienia zakupu. EDI wykorzystuje wiele standardowych formatów, takich jak ANSI, EDIFACT, TRADACOMS i ebXML. Aby firma mogła korzystać z EDI, musi używać standardowego formatu.

EDI umożliwia wydajną transmisję i efektywne kosztowo rozwiązania. Dane w EDI są nieustrukturyzowane.

Baza danych NoSQL

NoSQL (nie tylko ustrukturyzowany język zapytań) odnosi się do nierelacyjnych baz danych, które służą do przechowywania zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych. NoSQL jest idealny do danych nieustrukturyzowanych, ponieważ ma wysoką skalowalność i ułatwia wyszukiwanie danych nieustrukturyzowanych.

Jaki jest najlepszy przykład danych częściowo ustrukturyzowanych?

Najlepszy przykład częściowo ustrukturyzowanych wiadomości e-mail z danymi. Biznesowa wiadomość e-mail skierowana do klientów zawiera szczegółowe informacje, takie jak godzina, data, szczegóły produktu, rozmiar pliku itp., które są rozpoznawane przez algorytm. Jednak określone szczegóły, takie jak zmiana nazw produktów i specyfikacji, mogą nie zostać rozpoznane przez algorytm.

Jak analizować dane częściowo ustrukturyzowane?

Przed pojawieniem się technik uczenia maszynowego analiza danych częściowo ustrukturyzowanych była nieco skomplikowana, ponieważ ludzie musieli ręcznie wyszukiwać i sortować dane. Technologia uczenia maszynowego sterowana przez sztuczną inteligencję może skutecznie rozkładać i analizować częściowo ustrukturyzowane dane w ciągu kilku sekund.

Obecnie dostępne są różne techniki, które umożliwiają łatwe analizowanie danych częściowo ustrukturyzowanych. Na przykład analiza tematu to technika uczenia maszynowego, która skutecznie skanuje i odczytuje tysiące dokumentów, wiadomości e-mail, postów w mediach społecznościowych itp. oraz kategoryzuje je według tematu, daty lub tematu.

Inna technika, analiza sentymentu, pozwala skanować dokumenty i analizować je pod kątem polaryzacji opinii, takiej jak pozytywna, negatywna lub neutralna.

Chcesz skorzystać z robotycznej automatyzacji procesów? Wypróbuj oprogramowanie do przetwarzania dokumentów oparte na przepływach pracy Nanonets. Brak kodu. Bez platformy kłopotów.

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Czy dane częściowo ustrukturyzowane w programie Excel?

Excel to ustrukturyzowana platforma danych, ponieważ dane są sortowane we wstępnie zdefiniowanych komórkach w wierszach i kolumnach, które są rozpoznawane przez algorytm. Ponieważ dane strukturalne zależą od modelu danych, program Excel jest platformą strukturalną.

Co to są przykład danych nieustrukturyzowanych?

Dane niestrukturalne to typ danych, które nie są zgodne z sekwencją strukturalną i nie są sortowane według wierszy i kolumn. Przykładami danych nieustrukturyzowanych są pliki wideo, audio, obrazy lub wpisy w mediach społecznościowych.

Czy plik CSV jest ustrukturyzowany czy częściowo ustrukturyzowany?

CSV to plik tekstowy o częściowo ustrukturyzowanej strukturze, który zawiera tabele hierarchiczne i nie ma takiego samego poziomu organizacji jak dane strukturalne.

Kto korzysta z danych częściowo ustrukturyzowanych?

Wiele firm wykorzystuje częściowo ustrukturyzowane dane do różnych celów. Na przykład firma restauracyjna może poprosić swoich klientów o recenzje online. Treść w opiniach to dane nieustrukturyzowane, natomiast liczba klientów zamieszczających opinie to dane ustrukturyzowane. Połączenie danych liczbowych i treści daje firmom częściowo ustrukturyzowane dane, które mogą wykorzystać do zdobycia dogłębnej wiedzy.

Gdzie przechowywać częściowo ustrukturyzowane dane?

Dane częściowo ustrukturyzowane można przechowywać za pośrednictwem:

System zarządzania bazą danych

DBMS pomaga analizować, przechowywać, przesyłać i modyfikować dane. Istnieje specjalne oprogramowanie DBMS przeznaczone do zarządzania częściowo ustrukturyzowanymi danymi.

System zarządzania relacyjną bazą danych

RDBMS to rodzaj DBMS, który przechowuje dane w formie tabelarycznej.

Jeśli pracujesz z fakturami i paragonami lub martwisz się weryfikacją tożsamości, sprawdź Nanonets OCR online or Ekstraktor tekstu PDF wyodrębnić tekst z dokumentów PDF za darmo. Kliknij poniżej, aby dowiedzieć się więcej Rozwiązanie Nanonet do automatyzacji przedsiębiorstw.

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Czy PDF jest typem częściowo ustrukturyzowanych danych?

PDF to rodzaj danych częściowo ustrukturyzowanych, ponieważ jest to obraz. Treść w nim zawarta może być nieustrukturyzowana, ale ponieważ pdf jest obrazem, zawiera uporządkowane informacje, takie jak data, znacznik czasu lub nazwy użytkowników, co sprawia, że ​​pliki pdf są częściowo ustrukturyzowane.

Czy platformy mediów społecznościowych są ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane?

Platformy mediów społecznościowych zawierają posty i zdjęcia/filmy przesyłane przez użytkowników, co utrudnia komputerom ich rozszyfrowanie. Platformy mediów społecznościowych przypisują metadane do odpowiednich postów każdego użytkownika, które zawierają informacje dotyczące tego posta, dzięki czemu są czytelne dla komputerów.

Co to są dane strukturalne?

Dane strukturalne to rodzaj Big Data, który ma predefiniowany format i jest zgodny ze strukturą organizacyjną. Dane strukturalne to dane ilościowe, które pasują do wierszy i kolumn relacyjnej bazy danych i arkuszy kalkulacyjnych. Na przykład numery kart kredytowych, daty, adresy, geolokalizacja itp.

Dane strukturalne są łatwo odczytywane przez maszyny i szybko rozumiane przez osoby pracujące z systemem zarządzania relacyjnymi bazami danych. Język używany do zarządzania danymi strukturalnymi jest znany jako

Strukturalny język zapytań lub SQL. SQL został opracowany przez IBM w latach 1970. i jest pomocny w obsłudze relacji danych w bazach danych.

Zalety danych strukturalnych

Oto niektóre z najważniejszych zalet uporządkowanych danych:

Łatwa czytelność

Największą zaletą danych strukturalnych jest to, że są łatwo rozpoznawane przez maszyny i algorytmy. Zorganizowany charakter danych strukturalnych ułatwia analizę zapytań i zarządzanie nimi.

Efektywne wykorzystanie

Ustrukturyzowane dane mogą być łatwo zrozumiałe i wykorzystywane przez firmy. Nie muszą mieć dogłębnego zrozumienia i wiedzy na temat różnych relacji między danymi.

Więcej narzędzi

Ponieważ dane strukturalne istnieją od lat, istnieje praktycznie wiele różnych platform i narzędzi, które mogą analizować dane strukturalne i uzyskiwać do nich dostęp.

Wady uporządkowanych danych

Niektóre z wad uporządkowanych danych to:

Mniejsza elastyczność

Ponieważ ustrukturyzowane dane mają predefiniowany i zorganizowany format, wykorzystanie danych przy różnych okazjach staje się trudne, co ogranicza ich elastyczność.

Ograniczone miejsce do przechowywania

Dane strukturalne są przechowywane w hurtowniach danych. Każda zmiana danych spowoduje zaktualizowanie wszystkich uporządkowanych danych. Zadośćuczynienie wymaga czasu, kosztów i zasobów.

Chcesz zautomatyzować powtarzające się zadania ręczne? Oszczędzaj czas, wysiłek i pieniądze, jednocześnie zwiększając wydajność!

Wypróbuj Nanonety za darmo

.cta-first-blue{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: #546fff; kolor biały; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; tło:białe; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: stałe #546fff !ważne; } .cta-drugi-czarny{ przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; promień obramowania: 0px; grubość czcionki: pogrubiona; rozmiar czcionki: 16 pikseli; wysokość linii: 24px; dopełnienie: 12px 24px; tło: białe; kolor: #333; wysokość: 56px; wyrównanie tekstu: do lewej; wyświetlacz: inline-flex; kierunek flex: rząd; -moz-box-align: środek; wyrównanie elementów: środek; odstępy między literami: 0px; rozmiar pudełka: border-box; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .cta-drugi-czarny:hover{ kolor:biały; tło:#333; przejście: wszystkie 0.1 s sześcienne-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0 s; szerokość obramowania:2px !ważne; obramowanie: ciągłe #333 !ważne; } .column1{ minimalna szerokość: 240px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; dopełnienie po prawej stronie: 4%; } .column2{ minimalna szerokość: 200px; maksymalna szerokość: dopasowana zawartość; } .cta-main{ wyświetlacz: flex; }

Co to są dane nieustrukturyzowane?

Dane nieustrukturyzowane to rodzaj jakościowego Big Data, który nie jest zgodny ze strukturalnym wzorcem ani nie ma żadnej organizacji. Zarządzanie i analizowanie nieustrukturyzowanych danych jest nieco trudne w przypadku tradycyjnych metod uczenia maszynowego.

Na przykład pliki audio, aktywność, posty w mediach społecznościowych, zdjęcia satelitarne itp. to typy danych nieustrukturyzowanych. Nieustrukturyzowane dane są zarządzane przez nierelacyjny język zapytań wyszukiwania NoSQL Database.

Zalety nieustrukturyzowanych danych

Niektóre z zalet danych nieustrukturyzowanych to:

Szybka akumulacja

Dane nieustrukturyzowane można łatwo gromadzić i zarządzać nimi w porównaniu z danymi ustrukturyzowanymi lub częściowo ustrukturyzowanymi.

Przechowywanie danych w jeziorze danych

Dane nieustrukturyzowane mogą być przechowywane w jeziorach danych w chmurze, co zapewnia ogromne możliwości przechowywania. Jeziora danych w chmurze są opłacalne, ponieważ zapewniają metodę płatności za użycie.

Wady nieustrukturyzowanych danych

Niektóre z wad nieuporządkowanych danych to:

Wymaga specjalistycznej wiedzy

Najważniejszą wadą danych nieustrukturyzowanych jest to, że przeciętny użytkownik biznesowy nie może zrozumieć ani przeanalizować danych nieustrukturyzowanych. Dzieje się tak, ponieważ nieustrukturyzowane dane nie są zgodne z ustalonym wzorcem. Ekspert ds. danych może zarządzać danymi nieustrukturyzowanymi.

Specjalistyczne narzędzia

Oprócz wiedzy specjalistycznej dane nieustrukturyzowane wymagają specjalistycznych narzędzi zaprojektowanych specjalnie dla danych nieustrukturyzowanych. Te narzędzia mają ograniczoną różnorodność, więc użytkownicy mają ograniczone możliwości do rozważenia.

Różnica między danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi

Stosowanie

Dane strukturalne mogą być zarządzane przez właścicieli firm. Dane nieustrukturyzowane są zarządzane przez analityka danych.

schemat

Dane strukturalne mają schemat przy zapisie. Dane nieustrukturyzowane mają schemat podczas odczytu.

Magazynowanie

Dane strukturalne lub ilościowe są zwykle przechowywane w hurtowniach danych. Dane nieustrukturyzowane są przechowywane w jeziorach danych w chmurze.

utworzony

Dane strukturalne mają wstępnie zdefiniowany format. Dane nieustrukturyzowane mają format natywny.

Typy danych

Dane strukturalne mają wybrane typy danych. Dane nieustrukturyzowane mają wiele typów konglomeratów.

Ujęcie ilościowe

Dane strukturalne to dane ilościowe zawierające liczby i wartości. Dane nieustrukturyzowane to dane jakościowe, które obejmują czujniki, dźwięk i wideo.

Wybierz język

Dane strukturalne są wykorzystywane w uczeniu maszynowym. Dane nieustrukturyzowane są wykorzystywane do eksploracji danych i przetwarzania języka naturalnego.

Źródła

Dane strukturalne pochodzą z serwerów internetowych, dzienników, formularzy online itp. Dane niestrukturalne pochodzą z e-maili, wiadomości lub dokumentów tekstowych.

Przestrzeń magazynowa

Dane strukturalne wymagają mniej miejsca do przechowywania. Nieuporządkowane dane wymagają więcej miejsca na dane.

Skalowalność

Dane strukturalne są wysoce skalowalne. Dane nieustrukturyzowane są mniej skalowalne.

Wnioski

Dane częściowo ustrukturyzowane niosą ze sobą litanię korzyści dla biznesu, jeśli próbuje się je zrozumieć. Może brakować struktury i organizacji, ale zapewnia cenne informacje zwrotne i spostrzeżenia klientów. Firmy mogą wykorzystywać częściowo ustrukturyzowane dane do śledzenia recenzji, zaangażowania i zachowań w Internecie swoich klientów.

var contentTitle = „Spis treści”; // Ustaw tutaj swój tytuł, aby uniknąć późniejszego tworzenia nagłówka var ToC = “

„+zawartośćTytuł+”

„; Regulamin += “

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

Nanonet online OCR & OCR API mają wiele interesujących przypadków użycia that może zoptymalizować wyniki Twojej firmy, obniżyć koszty i przyspieszyć rozwój. Dowiedzieć się jak przypadki użycia Nanonets mogą mieć zastosowanie do Twojego produktu.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe