Все, что вам нужно знать о полуструктурированных данных с примерами полуструктурированных данных PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальный поиск. Ай.

Все, что вам нужно знать о полуструктурированных данных с примерами полуструктурированных данных

Отметка времени: 15 июня 2022 г., 8:25

Все, что вам нужно знать о полуструктурированных данных с примерами полуструктурированных данных

Ищете решение для автоматизации данных? Не смотрите дальше!

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Данные обычно хранились в электронных таблицах или базах данных аккуратно и организованно. Данные стали разнообразными после появления облака, мобильных приложений, веб-страниц и устройств IoT. Такие данные при эффективном анализе могут оказаться очень эффективными для бизнеса.

Большие данные включают в себя большой объем и огромное разнообразие данных. Существует три типа больших данных: структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.

Полуструктурированные данные относятся к типу данных, которые не имеют жесткой или фиксированной табличной структуры и не хранятся в обычных моделях данных. Полуструктурированные данные находятся где-то посередине между структурированными и неструктурированными данными.

Структурированные данные поддаются количественной оценке и могут быть поняты как людьми, так и машинами. С другой стороны, неструктурированные данные содержат нечисловые данные, которые компьютеры не могут понять.

var contentTitle = «Оглавление»; // Укажите здесь заголовок, чтобы потом не создавать для него заголовок var ToC = “

«+Заголовок содержимого+»

«; КП += "

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

Что такое полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные, также известные как частично структурированные данные, не встречаются в реляционной базе данных. Однако данные имеют некоторую структуру благодаря наличию метаданных, семантических элементов и организационных свойств, которые позволяют нам их анализировать.

Метаданные — это небольшая часть файла, которая содержит всю информацию, такую ​​как создание данных, время, размер файла, длину, данные отправителя/получателя и многое другое. Полуструктурированные данные можно искать или анализировать с их метаданными.

Каковы характеристики полуструктурированных данных?

Некоторые из основных характеристик полуструктурированных данных:

База данных

Данные не хранятся в модели базы данных, но все же имеют некоторую структуру. Полуструктурированные данные не могут храниться в виде строк и столбцов в базе данных.

Метаданные

Данные сгруппированы по тегам и элементам (метаданные). С полуструктурированными данными трудно работать, поскольку они содержат недостаточное количество метаданных. Данные содержат недостаточно метаданных, что затрудняет автоматизацию.

группирование

Сущности могут различаться по атрибутам и свойствам в пределах одной и той же группы. Однако атрибуты могут отличаться по размеру и типу.

Похожие объекты данных группируются вместе.

иерархия

Полуструктурированные данные не имеют иерархии, что затрудняет их использование компьютерными программами.

Каковы источники полуструктурированных данных?

Вот некоторые из источников полуструктурированных данных:

Языки

XML (расширяемый язык разметки)

XML используется для сортировки данных в иерархической форме. XML — это язык разметки, созданный Консорциумом World Wide Web и доступный как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Это делает данные доступными для чтения как людьми, так и машинами.

XML позволяет нам создавать собственные описательные теги или язык, которые соответствуют приложению. Вот некоторые из приложений XML:

XML помогает упростить создание HTML-документов для крупных веб-сайтов. XML помогает обмениваться информацией между веб-сайтами и системами.

Лучший аспект XML заключается в том, что с его помощью можно выразить любой тип данных.

HTML-код (язык гипертекстовой разметки)

Язык разметки или HTML — это стандартный язык разметки, похожий на XML. Однако он отображает данные в веб-браузере по сравнению с XML, который только передает данные.

HTML используется программистами для создания веб-страниц и отображения изображений или текста на экране с помощью элементов HTML.

Данные в изображениях неструктурированы. Веб-браузер сначала получает HTML-документы с веб-сервера, а затем преобразует их в отображаемые веб-страницы. HTML помогает определять и организовывать данные и делать их доступными для чтения пользователями.

SGML (стандартный обобщенный язык разметки)

SGML — это международный стандарт для определения языков разметки, производных от обобщенных языков разметки (GML). SGML был разработан Международной организацией по стандартизации (ISO) в 1986 году. SGML в основном позволяет пользователям работать со стандартизированными форматами. HTML — это приложение SGML.

CSV (значения, разделенные запятыми)

Значения, разделенные запятыми, или CSV — это текстовый файл, содержащий данные, разделенные запятыми. CSV используется программами для работы с электронными таблицами, такими как Excel. Каждая новая строка в CSV представляет собой новую строку базы данных, и каждая строка содержит одно или несколько значений, разделенных запятыми.

CSV помогает передавать данные, содержащиеся в файлах XLSX, в другие программы, которые не поддерживают такие форматы. Например, вы можете передать файл . Данные XLSX в файл CSV, а затем загрузите его в онлайн-программу. Вы также можете импортировать контакты в файл CSV, а затем открыть его на другой платформе электронной почты. CSV поддерживается многими платформами, такими как Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Блокнот и т. д.

JSON (нотация объектов JavaScript)

JSON — это обмен данными и независимый от языка текстовый формат с открытым исходным кодом. JSON является производным от JavaScript и легко читается людьми. Машины или компьютеры могут легко анализировать и генерировать его. JSON синтаксически идентичен коду, что делает его знакомым тем, кто принадлежит к семейству языков, таким как C++, C#, JavaScript, Perl, Python и т. д.

Сообщения электронной почты

Avro

Avro — это сеть сериализации данных, созданная Avro Apache для своего проекта Apache Hadoop. Avro использует формат JSON для организации и сериализации данных в двоичном формате. Avro использует два типа схемы для структурирования данных.

Один предназначен для редактирования человеком, известный как Avro IDL, а другой — для машинного редактирования на основе JSON. AVRO использует JSON для определения типов данных и протоколов и сериализует данные в компактном двоичном формате.

ORC (оптимизированный ряд столбцов)

Формат файла Optimized Row Columnar (ORC) используется для эффективного хранения данных Hive. Он более совершенен, чем другие форматы файлов Hive, и повышает производительность при чтении, хранении или передаче данных Hive.

TCP/IP-пакеты

Протокол управления передачей (TCP) — это стандарт связи, который позволяет компьютерным программам и программному обеспечению получать и отправлять сообщения по сети. Он специально разработан для отправки пакетов и обеспечения бесперебойной и надежной доставки сообщений и данных.

Заархивированные файлы

Языки разметки

Веб-страницы

паркет

Интеграция данных из разных источников

Каковы многочисленные преимущества и недостатки использования полуструктурированных данных?

Преимущества и недостатки полуструктурированных данных:

Преимущества

Фиксированная схема

Полуструктурированные данные не ограничиваются жесткой базой данных.

Трансформируемость

Данные очень гибкие, поскольку схема может быть изменена.

Функциональность системы

Полуструктурированные данные поддерживают пользователей, которые не могут использовать SQL.

Структурные аспекты

Полуструктурированные данные можно рассматривать как структурированные данные.

Удобство использования

Полуструктурированные данные легко справляются с разнородностью источников.

Evolution

Полуструктурированный может развиваться с течением времени, поскольку к нему добавляется все больше и больше атрибутов.

Недостатки бонуса без депозита

Нет структуры

Полуструктурированный не имеет структуры, что затрудняет хранение данных.

Неэффективная интерпретация

В данных отсутствует схема, поэтому становится трудно интерпретировать отношения между данными.

Неэффективные запросы

Запросы к полуструктурированным данным менее эффективны по сравнению со структурированными данными.

Хотите, чтобы очистить данные из PDF документы, конвертировать PDF в XML or автоматизировать извлечение таблицы? Посмотреть Нанонец PDF-скребок or парсер PDF преобразовать PDF-файлы в базу данных записи!

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Какие проблемы возникают при хранении полуструктурированных данных?

Проблемы, возникающие при хранении полуструктурированных данных:

  • Поскольку полуструктурированные данные имеют иррациональную структуру, становится трудно интерпретировать отношения между данными.
  • Поскольку схема и данные сильно зависят друг от друга, любое изменение в запросах меняет и схему.
  • Разницу между схемой и данными очень трудно заметить, что затрудняет проектирование структуры данных.
  • Полуструктурированные данные трудно хранить; поэтому стоимость его хранения чрезвычайно высока.
  • Слабоструктурированные данные генерируются в больших объемах, что требует мощного и эффективного программного обеспечения.

Каковы решения для хранения полуструктурированных данных?

Некоторые из вероятных решений в ответ на трудности:

  • Полуструктурированные данные могут храниться в специально созданной для этого СУБД.
  • Полуструктурированные данные могут быть отображены с помощью XML. XML позволяет пользователям изменять атрибуты, теги и элементы и помогает хранить данные в иерархической форме.
  • Другой способ хранения частично структурированных данных — через модель обмена объектами (OEM).
  • СУБД помогает хранить частично структурированные данные, отображая их на реляционную схему.

Как извлечь информацию из полуструктурированных данных?

В полуструктурированных данных отсутствует надлежащая структура, что затрудняет индексацию данных. Таким образом, данные могут быть извлечены с помощью:

  • Использование моделей на основе графов, таких как OEM, для индексации данных.
  • OEM использует метод моделирования данных, который помогает хранить и индексировать данные в модели на основе графа. Кроме того, относительно проще найти данные в модели.
  • XML хранит данные в иерархической форме, что позволяет их индексировать.
  • Для индексации данных также можно использовать различные инструменты майнинга.

Разница между структурированными и полуструктурированными данными

Вот некоторые из основных различий между структурированными и полуструктурированными данными:

1. Технологии

Структурированные данные основаны на таблицах реляционной базы данных, тогда как полуструктурированные данные основаны на XML/RDF (структуре описания ресурсов).

2. Управление транзакциями

Структурированные данные включают зрелые транзакции и несколько методов параллелизма. Полуструктурированные данные не содержат зрелых данных, а получены из СУБД.

3. Управление версиями

Управление версиями по строкам и таблицам возможно в структурированных данных. Управление версиями по графикам и таблицам возможно в полуструктурированных данных.

4. Гибкость

Структурированные данные имеют жесткую схему и зависят от нее. Полуструктурированные данные имеют менее зависимую схему и очень гибкие.

5. Масштабируемость

Масштабирование структурированных данных очень сложно. Масштабировать полуструктурированные данные легко.

6. прочность

Структурированные данные очень надежны, тогда как полуструктурированные данные не очень надежны.

7. Запросы

Структурированные данные позволяют выполнять сложное объединение запросов. Полуструктурированные данные включают запросы из анонимных режимов.

8. организация

Структурированные данные можно легко организовать, тогда как полуструктурированные не имеют структуры, что затрудняет их организацию.

Хотите автоматизировать повторяющиеся ручные задачи? Ознакомьтесь с нашим программным обеспечением для обработки документов Nanonets, основанным на рабочих процессах. Извлекайте данные из счетов-фактур, удостоверений личности или любого документа на автопилоте!

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Примеры полуструктурированных данных

Некоторые из первоклассных примеров полуструктурированных данных:

Изображения/видео

Когда вы делаете снимок с помощью мобильного телефона, изображение сохраняется с отметкой времени, датой и информацией в галерее. После этого вы можете переименовать изображение или классифицировать изображения в отдельную группу.

Эл. адрес

Электронные письма содержат структурированную информацию об отправителе, получателе, теме и дате, которые автоматически классифицируются как «Входящие», «Спам» или «Исходящие». Данные в электронных письмах неструктурированы и могут быть найдены по ключевым словам.

Социальные медиа платформы

Facebook организует данные в группы, страницы или Marketplace, но комментарии, контент и лайки частично структурированы. Точно так же твиты в Twitter и изображения/видео в Instagram, Pinterest и YouTube являются частично структурированными данными.

Генерируемые машиной полуструктурированные данные

Сенсорные данные, такие как обновления погоды, прогнозы, условия дорожного движения, спутниковые изображения и видеоматериалы, являются примерами полуструктурированных данных.

Электронный обмен данными (EDI)

EDI — это электронная передача деловых документов, которые ранее передавались в виде бумажных документов, таких как счета-фактуры или заказы на покупку. EDI использует несколько стандартных форматов, таких как ANSI, EDIFACT, TRADACOMS и ebXML. Чтобы компания могла использовать EDI, она должна использовать стандартный формат.

EDI обеспечивает эффективную передачу и экономичные решения. Данные в EDI неструктурированы.

База данных NoSQL

NoSQL (не только язык структурированных запросов) относится к нереляционным базам данных, которые используются для хранения как структурированных, так и неструктурированных данных. NoSQL идеально подходит для неструктурированных данных, поскольку обладает высокой масштабируемостью и упрощает поиск в неструктурированных данных.

Каков лучший пример полуструктурированных данных?

Лучший пример электронных писем с полуструктурированными данными. Деловое электронное письмо, адресованное клиентам, содержит определенные данные, такие как время, дата, информация о продукте, размер файла и т. д., которые распознаются алгоритмом. Однако алгоритм может не распознать определенные детали, такие как изменение названий продуктов и спецификаций.

Как анализировать полуструктурированные данные?

До появления методов машинного обучения анализ полуструктурированных данных был немного сложным, поскольку людям приходилось искать и сортировать данные вручную. Технология машинного обучения под управлением ИИ может эффективно разбивать и анализировать полуструктурированные данные за считанные секунды.

В настоящее время доступны различные методы, которые могут легко анализировать полуструктурированные данные. Например, тематический анализ — это метод машинного обучения, который эффективно сканирует и читает тысячи документов, электронных писем, сообщений в социальных сетях и т. д. и классифицирует их по теме, дате или теме.

Другой метод, анализ настроений, позволяет вам сканировать документы и анализировать их на предмет полярности мнений, например положительного, отрицательного или нейтрального.

Хотите использовать роботизированную автоматизацию процессов? Ознакомьтесь с программным обеспечением для обработки документов на основе рабочего процесса Nanonets. Нет кода. Платформа без проблем.

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Является ли Excel полуструктурированными данными?

Excel — это платформа структурированных данных, поскольку данные сортируются в предопределенных ячейках в строках и столбцах, которые распознаются алгоритмом. Поскольку структурированные данные зависят от модели данных, Excel является структурированной платформой.

Что такое пример неструктурированных данных?

Неструктурированные данные — это тип данных, которые не следуют структурной последовательности и не сортируются по строкам и столбцам. Примеры неструктурированных данных включают видео, аудиофайлы, изображения или сообщения в социальных сетях.

Является ли CSV структурированным или полуструктурированным?

CSV — это частично структурированный текстовый файл, который содержит иерархические таблицы и не имеет того же уровня организации, что и структурированные данные.

Кто использует полуструктурированные данные?

Многие предприятия используют полуструктурированные данные для различных целей. Например, ресторанный бизнес может попросить своих клиентов оставить онлайн-отзывы. Контент отзывов — это неструктурированные данные, тогда как количество клиентов, публикующих отзывы, — это структурированные данные. Сочетание числовых данных и контента дает компаниям полуструктурированные данные, которые они могут использовать для получения более глубоких знаний.

Где хранить полуструктурированные данные?

Полуструктурированные данные могут храниться с помощью:

Система управления базами данных

СУБД помогает анализировать, хранить, передавать и изменять данные. Существует специальное программное обеспечение СУБД, предназначенное для управления слабоструктурированными данными.

Система управления реляционными базами данных

СУБД — это тип СУБД, который хранит данные в табличной форме.

Если вы работаете со счетами и квитанциями или беспокоитесь о проверке личности, проверьте Nanonets. онлайн-распознавание текста or Экстрактор текста PDF для извлечения текста из PDF-документов бесплатно. Нажмите ниже, чтобы узнать больше о Нанонет Решение для автоматизации предприятий.

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Является ли PDF типом полуструктурированных данных?

PDF — это тип полуструктурированных данных, так как это изображение. Содержимое в нем может быть неструктурированным, но, поскольку pdf — это изображение, оно содержит структурированную информацию, такую ​​как дата, временная метка или имена пользователей, что делает pdf-файлы полуструктурированными.

Платформы социальных сетей структурированы или неструктурированы?

Платформы социальных сетей содержат сообщения и изображения/видео, загружаемые пользователями, что затрудняет их расшифровку компьютерами. Платформы социальных сетей назначают метаданные для соответствующей публикации каждого пользователя, которые содержат информацию об этой публикации, что делает ее доступной для чтения компьютерами.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные — это тип больших данных, который имеет предопределенный формат и соответствует организационной структуре. Структурированные данные — это количественные данные, которые соответствуют строкам и столбцам реляционной базы данных и электронных таблиц. Например, номера кредитных карт, даты, адреса, геолокация и т. д.

Структурированные данные легко считываются машинами и быстро понимаются людьми, работающими с системой управления реляционными базами данных. Язык, используемый для управления структурированными данными, известен как

Язык структурированных запросов или SQL. SQL был разработан IBM в 1970-х годах и полезен для обработки взаимосвязей данных в базах данных.

Преимущества структурированных данных

Некоторые из первоклассных преимуществ структурированных данных:

Легкая читаемость

Лучшее преимущество структурированных данных заключается в том, что они легко распознаются машинами и алгоритмами. Организованный характер структурированных данных упрощает анализ запросов и управление ими.

Эффективное использование

Структурированные данные легко понять и использовать в бизнесе. Им не нужно иметь глубокое понимание и знание различных взаимосвязей данных.

Другие инструменты

Поскольку структурированные данные существуют уже много лет, существует практически множество различных платформ и инструментов, которые могут анализировать и получать доступ к структурированным данным.

Недостатки структурированных данных

К недостаткам структурированных данных относятся:

Меньшая гибкость

Поскольку структурированные данные имеют предопределенный и организованный формат, становится трудно использовать данные в различных случаях, что ограничивает их гибкость.

Ограниченное хранилище

Структурированные данные хранятся в хранилищах данных. Любое изменение данных приведет к обновлению всех структурированных данных. Это требует времени, затрат и ресурсов, чтобы возместить ущерб.

Хотите автоматизировать повторяющиеся ручные задачи? Экономьте время, усилия и деньги, повышая эффективность!

Попробуйте нанонет бесплатно

.cta-first-blue{ переход: все 0.1 с кубического безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: #546fff; белый цвет; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; фон:белый; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #546fff !важно; } .cta-second-black{ переход: все 0.1 с кубический-безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; радиус границы: 0px; вес шрифта: полужирный; размер шрифта: 16px; высота строки: 24px; отступ: 12px 24px; фон: белый; цвет: #333; высота: 56 пикселей; выравнивание текста: по левому краю; дисплей: встроенный гибкий; flex-направление: строка; -moz-box-align: по центру; выравнивание элементов: по центру; межбуквенный интервал: 0px; box-sizing: граница-коробка; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .cta-second-black:hover{ color:white; фон:#333; переход: все 0.1 с куб. Безье (0.4, 0, 0.2, 1) 0 с; ширина границы: 2px! важно; граница: сплошная #333 !важно; } .column1{ минимальная ширина: 240 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; заполнение справа: 4%; } .column2{ минимальная ширина: 200 пикселей; максимальная ширина: подходящее содержание; } .cta-main{ display: flex; }

Что такое неструктурированные данные?

Неструктурированные данные — это тип качественных больших данных, которые не следуют структурному шаблону и не имеют какой-либо организации. Управление и анализ неструктурированных данных немного сложны с традиционными методами машинного обучения.

Например, аудиофайлы, действия, сообщения в социальных сетях, спутниковые снимки и т. д. – это типы неструктурированных данных. Неструктурированные данные управляются нереляционным языком поисковых запросов NoSQL Database.

Преимущества неструктурированных данных

Некоторые из преимуществ неструктурированных данных:

Быстрое накопление

Неструктурированные данные легче собирать и управлять ими по сравнению со структурированными или частично структурированными данными.

Хранилище озера данных

Неструктурированные данные могут храниться в облачных озерах данных, что обеспечивает широкие возможности хранения. Озера облачных данных экономически эффективны, поскольку они обеспечивают метод оплаты по факту использования.

Недостатки неструктурированных данных

Некоторые из недостатков неструктурированных данных:

Требует экспертизы

Наиболее существенным недостатком неструктурированных данных является то, что средний бизнес-пользователь не может понять или проанализировать неструктурированные данные. Это связано с тем, что неструктурированные данные не следуют установленному шаблону. Специалист по данным может управлять неструктурированными данными.

Специализированные инструменты

Помимо опыта, для работы с неструктурированными данными требуются специальные инструменты, разработанные специально для неструктурированных данных. Эти инструменты ограничены в разнообразии, поэтому у пользователей есть ограниченные возможности для рассмотрения.

Разница между структурированными и неструктурированными данными

Применение

Структурированные данные могут управляться владельцами бизнеса. Неструктурированные данные управляются специалистом по данным.

Схема

Структурированные данные имеют схему на запись. Неструктурированные данные имеют схему при чтении.

Хранилище

Структурированные или количественные данные обычно хранятся в хранилищах данных. Неструктурированные данные хранятся в облачных озерах данных.

Формат

Структурированные данные имеют предопределенный формат. Неструктурированные данные имеют собственный формат.

Типы данных

Структурированные данные имеют выбранные типы данных. Неструктурированные данные имеют множество объединенных типов.

квантование

Структурированные данные — это количественные данные, содержащие числа и значения. Неструктурированные данные — это качественные данные, которые включают датчики, аудио и видео.

Язык

Структурированные данные используются в машинном обучении. Неструктурированные данные используются для интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка.

Источники

Структурированные данные берутся с веб-серверов, журналов, онлайн-форм и т. д. Неструктурированные данные берутся из электронных писем, сообщений или текстовых документов.

Кладовка

Структурированные данные требуют меньше места для хранения. Неструктурированные данные требуют больше места для хранения.

Масштабируемость

Структурированные данные легко масштабируются. Неструктурированные данные менее масштабируемы.

Заключение

Полуструктурированные данные имеют массу преимуществ для бизнеса, если попытаться их понять. Ему может не хватать структуры и организации, но он обеспечивает ценную обратную связь и информацию от клиентов. Компании могут использовать частично структурированные данные для отслеживания отзывов своих клиентов, их вовлеченности и онлайн-поведения.

var contentTitle = «Оглавление»; // Укажите здесь заголовок, чтобы потом не создавать для него заголовок var ToC = “

«+Заголовок содержимого+»

«; КП += "

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

Нанонеты онлайн OCR и OCR API есть много интересного случаи использования tЭто может оптимизировать производительность вашего бизнеса, сократить расходы и ускорить рост. Узнать как варианты использования Nanonets могут применяться к вашему продукту.

Отметка времени:

Больше от ИИ и машинное обучение