Mọi điều bạn cần biết về Dữ liệu bán cấu trúc với Dữ liệu bán cấu trúc Ví dụ PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Mọi thứ bạn cần biết về dữ liệu bán cấu trúc với các ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc

Dấu thời gian: ngày 15 tháng 2022 năm 8 25:XNUMX sáng

Mọi thứ bạn cần biết về dữ liệu bán cấu trúc với các ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc

Tìm kiếm một giải pháp tự động hóa dữ liệu? Không cần tìm đâu xa!

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

Dữ liệu thường được lưu trữ trong bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu một cách gọn gàng và có tổ chức. Dữ liệu đã trở nên đa dạng sau sự ra đời của đám mây, ứng dụng di động, trang web và thiết bị IoT. Những dữ liệu như vậy, khi được khai thác một cách hiệu quả, có thể chứng minh là mang lại hiệu quả cao cho các doanh nghiệp.

Dữ liệu lớn bao gồm một khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu khác nhau. Có ba loại Dữ liệu lớn tức là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.

Dữ liệu bán cấu trúc đề cập đến loại dữ liệu không tuân theo cấu trúc dạng bảng cứng nhắc hoặc cố định và không được lưu trữ trong các mô hình dữ liệu thông thường. Dữ liệu bán cấu trúc nằm ở giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu có cấu trúc có thể định lượng được và có thể được hiểu bởi cả con người và máy móc. Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc bao gồm dữ liệu phi số mà máy tính không thể hiểu được.

var contentTitle = “Mục lục”; // Đặt tiêu đề của bạn ở đây, để tránh tạo tiêu đề cho nó sau này var ToC = “

“+ ContentTitle +”

“; ToC + = “

“; var tocDiv = document.getElementById ('dynamicictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Dữ liệu bán cấu trúc, còn được gọi là dữ liệu có cấu trúc một phần, không được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Tuy nhiên, dữ liệu có một số cấu trúc do sự hiện diện của siêu dữ liệu, các yếu tố ngữ nghĩa và thuộc tính tổ chức cho phép chúng tôi phân tích nó.

Siêu dữ liệu là một phần nhỏ của tệp chứa tất cả thông tin như tạo dữ liệu, thời gian, kích thước tệp, độ dài, dữ liệu người gửi / người nhận và nhiều thông tin khác. Dữ liệu bán cấu trúc có thể được tìm kiếm hoặc phân tích bằng siêu dữ liệu của nó.

Đặc điểm của dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Một số đặc điểm chính của dữ liệu bán cấu trúc là:

Cơ sở dữ liệu

Dữ liệu không được lưu trữ trong một mô hình cơ sở dữ liệu nhưng vẫn có một số cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc không thể được lưu trữ dưới dạng hàng và cột trong cơ sở dữ liệu.

Siêu dữ liệu

Dữ liệu được nhóm theo thẻ và phần tử (Siêu dữ liệu). Dữ liệu bán cấu trúc khó quản lý vì không đủ siêu dữ liệu. Dữ liệu chứa siêu dữ liệu không đủ, điều này gây khó khăn cho quá trình tự động hóa.

Nhóm

Các thực thể có thể khác nhau về các thuộc tính và thuộc tính trong cùng một nhóm. Tuy nhiên, các thuộc tính có thể khác nhau về kích thước và loại.

Các thực thể tương tự của dữ liệu được nhóm lại với nhau.

Hệ thống cấp bậc

Dữ liệu bán cấu trúc thiếu hệ thống phân cấp, gây khó khăn cho việc sử dụng các chương trình máy tính.

Nguồn dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Một số nguồn của dữ liệu bán cấu trúc là:

Ngôn ngữ

XML (Ngôn ngữ đánh dấu có thể mở rộng)

XML được sử dụng để sắp xếp dữ liệu dưới dạng phân cấp. XML là một ngôn ngữ đánh dấu được tạo ra bởi World Wide Web Consortium và có sẵn dưới dạng phần mềm nguồn mở. Nó làm cho dữ liệu có thể đọc được bởi cả con người và máy móc.

XML cho phép chúng tôi tạo các thẻ hoặc ngôn ngữ tự mô tả tùy chỉnh phù hợp với ứng dụng. Một số ứng dụng của XML là:

XML giúp đơn giản hóa việc tạo các tài liệu HTML cho các trang web lớn. XML giúp trao đổi thông tin giữa các trang web và hệ thống.

Khía cạnh tốt nhất của XML là bất kỳ loại dữ liệu nào cũng có thể được thể hiện thông qua nó.

Mã HTML (Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản)

Ngôn ngữ đánh dấu hay HTML là một ngôn ngữ đánh dấu tiêu chuẩn tương tự như XML. Tuy nhiên, nó hiển thị dữ liệu trên trình duyệt web so với XML, chỉ truyền dữ liệu.

HTML được các lập trình viên sử dụng để tạo các trang web và hiển thị hình ảnh hoặc văn bản trên màn hình với sự trợ giúp của các phần tử HTML.

Dữ liệu trong hình ảnh là không có cấu trúc. Đầu tiên, trình duyệt web nhận các tài liệu HTML từ máy chủ web và sau đó chuyển đổi chúng thành các trang web có thể hiển thị. HTML giúp xác định và tổ chức dữ liệu và làm cho nó có thể đọc được bởi người dùng.

SGML (Ngôn ngữ đánh dấu tổng quát tiêu chuẩn)

SGML là một tiêu chuẩn quốc tế để xác định các ngôn ngữ đánh dấu có nguồn gốc từ Ngôn ngữ Đánh dấu Tổng quát (GML) SGML được phát triển bởi Tổ chức Tiêu chuẩn Quốc tế (ISO) vào năm 1986. Về cơ bản, SGML cho phép người dùng làm việc trên các định dạng được tiêu chuẩn hóa. HTML là một ứng dụng của SGML.

CSV (Các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy)

Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy hoặc CSV là một tệp văn bản chứa dữ liệu được phân tách bằng dấu phẩy. CSV được sử dụng bởi các chương trình bảng tính như Excel. Mỗi dòng mới trong CSV đại diện cho một hàng cơ sở dữ liệu mới và mỗi hàng chứa một hoặc nhiều giá trị được phân tách bằng dấu phẩy.

CSV giúp chuyển dữ liệu có trong tệp XLSX sang các chương trình khác không hỗ trợ các định dạng như vậy. Ví dụ, bạn có thể chuyển. Dữ liệu XLSX vào tệp CSV và sau đó tải nó lên một phần mềm trực tuyến. Bạn cũng có thể nhập danh bạ vào tệp CSV và sau đó mở nó trên một nền tảng email khác. CSV được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng như Microsoft Excel, Apple Numbers, Google Sheets, Notepad, v.v.

JSON (Ký hiệu đối tượng JavaScript)

JSON là một định dạng văn bản nguồn mở độc lập với ngôn ngữ và trao đổi dữ liệu. JSON có nguồn gốc từ JavaScript và con người dễ đọc. Máy móc hoặc máy tính có thể dễ dàng phân tích cú pháp và tạo ra nó. JSON giống hệt về mặt cú pháp với mã, khiến nó trở nên quen thuộc với những ngôn ngữ thuộc họ ngôn ngữ, chẳng hạn như C ++, C #, JavaScript, Perl, Python, v.v.

Email

Avro

Avro là một mạng tuần tự hóa dữ liệu được tạo bởi Avro Apache cho Dự án Apache Hadoop của nó. Avro sử dụng định dạng JSON để sắp xếp và tuần tự hóa dữ liệu ở định dạng nhị phân. Avro sử dụng hai loại lược đồ để cấu trúc dữ liệu.

Một cái được tạo ra để chỉnh sửa con người, được gọi là Avro IDL và cái kia được tạo ra để chỉnh sửa máy dựa trên JSON. AVRO sử dụng JSON để xác định các kiểu dữ liệu và giao thức cũng như tuần tự hóa dữ liệu ở định dạng nhị phân nhỏ gọn.

ORC (Cột hàng được tối ưu hóa)

Định dạng tệp Cột Cột Hàng (ORC) được tối ưu hóa được sử dụng để lưu trữ dữ liệu Hive một cách hiệu quả. Nó tiên tiến hơn các định dạng tệp Hive khác và cải thiện hiệu suất khi Hive đang đọc, lưu trữ hoặc truyền dữ liệu.

Gói TCP / IP

Giao thức điều khiển truyền (TCP) là một tiêu chuẩn truyền thông cho phép các chương trình và phần mềm máy tính nhận và gửi tin nhắn qua mạng. Nó được thiết kế đặc biệt để gửi các gói tin và đảm bảo gửi thông điệp và dữ liệu một cách trơn tru và đáng tin cậy.

Tệp đã nén

Ngôn ngữ đánh dấu

trang web

Sàn gỗ

Tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau

Nhiều Ưu điểm và Nhược điểm của Việc Sử dụng Dữ liệu Bán Cấu trúc là gì?

Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu bán cấu trúc là:

Ưu điểm

Lược đồ cố định

Dữ liệu bán cấu trúc không bị giới hạn trong cơ sở dữ liệu cứng nhắc.

Linh hoạt

Dữ liệu rất linh hoạt vì có thể thay đổi lược đồ.

Chức năng

Dữ liệu bán cấu trúc hỗ trợ người dùng không thể sử dụng SQL.

Các khía cạnh cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc có thể được xem như dữ liệu có cấu trúc.

Khả năng sử dụng

Dữ liệu bán cấu trúc có thể dễ dàng đối phó với sự không đồng nhất của các nguồn.

sự phát triển

Bán cấu trúc có thể phát triển theo thời gian khi ngày càng có nhiều thuộc tính được thêm vào nó.

Điểm yếus

Không có cấu trúc

Bán cấu trúc thiếu cấu trúc gây khó khăn cho việc lưu trữ dữ liệu.

Phiên dịch không hiệu quả

Dữ liệu thiếu lược đồ, do đó, việc diễn giải các mối quan hệ giữa các dữ liệu trở nên khó khăn.

Truy vấn không hiệu quả

Các truy vấn trong dữ liệu bán cấu trúc kém hiệu quả hơn so với dữ liệu có cấu trúc.

Muốn trích xuất dữ liệu từ PDF tài liệu, chuyển đổi PDF sang XML or tự động hóa trích xuất bảng? Kiểm tra Nanonets ' Trình quét PDF or Trình phân tích cú pháp PDF để chuyển đổi PDF sang cơ sở dữ liệu mục!

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

Các vấn đề gặp phải khi lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Các vấn đề gặp phải khi lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc là:

  • Vì dữ liệu bán cấu trúc có cấu trúc không hợp lý, nên việc diễn giải các mối quan hệ giữa các dữ liệu trở nên khó khăn.
  • Vì lược đồ và dữ liệu phụ thuộc nhiều vào nhau, nên bất kỳ thay đổi nào trong truy vấn cũng sẽ thay đổi lược đồ.
  • Sự khác biệt giữa lược đồ và dữ liệu là rất khó nhận thấy, gây khó khăn cho việc thiết kế cấu trúc của dữ liệu.
  • Dữ liệu bán cấu trúc rất khó lưu trữ; do đó, chi phí lưu trữ của nó là cực kỳ cao.
  • Dữ liệu bán cấu trúc được tạo ra với khối lượng lớn, đòi hỏi phần mềm mạnh mẽ và hiệu quả.

Các giải pháp để lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Một số giải pháp hợp lý để giải quyết những khó khăn đó là:

  • Dữ liệu bán cấu trúc có thể được lưu trữ trong DBMS, được tạo đặc biệt cho nó.
  • Dữ liệu bán cấu trúc có thể được kết xuất bằng XML. XML cho phép người dùng thay đổi các thuộc tính, thẻ và phần tử và giúp lưu trữ dữ liệu ở dạng phân cấp.
  • Một cách khác để lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc là thông qua Mô hình trao đổi đối tượng (OEM).
  • RDBMS giúp lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc bằng cách ánh xạ nó vào lược đồ quan hệ.

Làm thế nào để trích xuất thông tin từ dữ liệu bán cấu trúc?

Dữ liệu bán cấu trúc thiếu cấu trúc thích hợp khiến việc lập chỉ mục dữ liệu trở nên phức tạp. Do đó, dữ liệu có thể được trích xuất bằng cách:

  • Sử dụng các mô hình dựa trên đồ thị như OEM để lập chỉ mục dữ liệu.
  • OEM sử dụng kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu giúp lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu trong mô hình dựa trên đồ thị. Ngoài ra, việc tìm dữ liệu trong mô hình tương đối dễ dàng hơn
  • XML lưu trữ dữ liệu ở dạng phân cấp cho phép nó được lập chỉ mục.
  • Nhiều công cụ khai thác khác nhau cũng có thể được sử dụng để lập chỉ mục dữ liệu.

Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc

Một số khác biệt hàng đầu giữa dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc là:

KHAI THÁC. Công nghệ

Dữ liệu có cấu trúc dựa trên các bảng cơ sở dữ liệu quan hệ, trong khi dữ liệu bán cấu trúc dựa trên XML / RDF (Khung mô tả tài nguyên)

2. Quản lý giao dịch

Dữ liệu có cấu trúc bao gồm các giao dịch đã đáo hạn và nhiều kỹ thuật đồng thời. Dữ liệu bán cấu trúc không chứa dữ liệu trưởng thành nhưng có nguồn gốc từ DBMS.

3. Quản lý phiên bản

Có thể tạo phiên bản trên các hàng và bảng trong dữ liệu có cấu trúc. Có thể tạo phiên bản trên đồ thị và bảng trong dữ liệu bán cấu trúc.

4. Tính linh hoạt

Dữ liệu có cấu trúc có một lược đồ cứng nhắc và phụ thuộc vào nó. Dữ liệu bán cấu trúc có một lược đồ ít phụ thuộc hơn và có tính linh hoạt cao.

XUẤT KHẨU. Khả năng mở rộng

Chia tỷ lệ dữ liệu có cấu trúc là rất phức tạp. Việc chia tỷ lệ dữ liệu bán cấu trúc rất dễ dàng.

6. Độ bền

Dữ liệu có cấu trúc rất mạnh mẽ, trong khi dữ liệu bán cấu trúc không mạnh mẽ lắm.

7. Truy vấn

Dữ liệu có cấu trúc cho phép kết hợp các truy vấn phức tạp. Dữ liệu bán cấu trúc bao gồm các truy vấn từ chế độ ẩn danh.

KHAI THÁC. Cơ quan

Dữ liệu có cấu trúc có thể được tổ chức dễ dàng, trong khi dữ liệu bán cấu trúc thiếu cấu trúc gây khó khăn cho việc tổ chức.

Bạn muốn tự động hóa các công việc thủ công lặp đi lặp lại? Kiểm tra phần mềm xử lý tài liệu dựa trên quy trình làm việc Nanonets của chúng tôi. Trích xuất dữ liệu từ hóa đơn, chứng minh thư hoặc bất kỳ tài liệu nào trên chế độ lái tự động!

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

Ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc

Một số ví dụ hàng đầu về dữ liệu bán cấu trúc là:

Hình ảnh / Video

Khi bạn chụp ảnh bằng điện thoại di động, hình ảnh được lưu trữ theo dấu thời gian, ngày tháng và thông tin trong thư viện. Sau đó, bạn có thể đổi tên hình ảnh hoặc phân loại hình ảnh thành một nhóm riêng biệt.

E-mail

Email bao gồm thông tin có cấu trúc về người gửi, người nhận, chủ đề và ngày tháng, những thông tin này được tự động phân loại thành Hộp thư đến, Thư rác hoặc Hộp thư đi. Dữ liệu trong email là không có cấu trúc và có thể được tìm kiếm thông qua các từ khóa.

Nền tảng truyền thông xã hội

Facebook sắp xếp dữ liệu thành các nhóm, trang hoặc Thị trường nhưng nhận xét, nội dung và lượt thích là bán cấu trúc. Tương tự, các tweet trên Twitter và hình ảnh / video trên Instagram, Pinterest và YouTube là dữ liệu bán cấu trúc.

Dữ liệu bán cấu trúc do máy tạo ra

Dữ liệu cảm quan như cập nhật thời tiết, dự báo, điều kiện giao thông, hình ảnh vệ tinh và cảnh quay video là những ví dụ về dữ liệu bán cấu trúc.

Trao đổi dữ liệu điện tử (EDI)

EDI là một phương thức truyền điện tử của các tài liệu kinh doanh mà trước đây đã được truyền qua các giấy tờ như hóa đơn hoặc đơn đặt hàng. EDI sử dụng nhiều định dạng tiêu chuẩn như ANSI, EDIFACT, TRADACOMS và ebXML. Để một doanh nghiệp sử dụng EDI, họ phải sử dụng định dạng chuẩn.

EDI cho phép truyền tải hiệu quả và các giải pháp tiết kiệm chi phí. Dữ liệu trong EDI là không có cấu trúc.

Cơ sở dữ liệu NoSQL

NoSQL (không chỉ ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) đề cập đến cơ sở dữ liệu không quan hệ được sử dụng để lưu trữ cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. NoSQL lý tưởng cho dữ liệu phi cấu trúc vì nó có khả năng mở rộng cao và giúp tìm kiếm dữ liệu phi cấu trúc dễ dàng hơn.

Ví dụ tốt nhất về dữ liệu bán cấu trúc là gì?

Ví dụ tốt nhất về email dữ liệu bán cấu trúc. Email doanh nghiệp được gửi đến khách hàng bao gồm các chi tiết cụ thể như thời gian, ngày tháng, chi tiết sản phẩm, kích thước tệp, v.v., được thuật toán nhận dạng. Tuy nhiên, các chi tiết cụ thể như thay đổi tên sản phẩm và thông số kỹ thuật có thể không được thuật toán nhận dạng.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu bán cấu trúc?

Trước khi kỹ thuật học máy ra đời, việc phân tích dữ liệu bán cấu trúc hơi phức tạp vì mọi người phải tìm kiếm và sắp xếp dữ liệu theo cách thủ công. Công nghệ học máy do AI hướng dẫn có thể chia nhỏ và phân tích dữ liệu bán cấu trúc một cách hiệu quả trong vòng vài giây.

Hiện nay có nhiều kỹ thuật khác nhau có thể dễ dàng phân tích dữ liệu bán cấu trúc. Ví dụ: phân tích chủ đề là một kỹ thuật máy học quét và đọc hiệu quả hàng nghìn tài liệu, email, bài đăng trên mạng xã hội, v.v. và phân loại chúng theo chủ đề, ngày tháng hoặc chủ đề.

Một kỹ thuật khác, phân tích tình cảm, cho phép bạn quét các tài liệu và phân tích chúng theo các cực của ý kiến ​​như tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.

Bạn muốn sử dụng tự động hóa quy trình bằng robot? Kiểm tra phần mềm xử lý tài liệu dựa trên quy trình làm việc Nanonets. Không có mã. Không có nền tảng phức tạp.

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

Excel có phải là dữ liệu bán cấu trúc không?

Excel là một nền tảng dữ liệu có cấu trúc vì dữ liệu được sắp xếp trong các ô xác định trước trong các hàng và cột được thuật toán nhận dạng. Vì dữ liệu có cấu trúc phụ thuộc vào mô hình dữ liệu do đó excel là một nền tảng có cấu trúc.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc là gì?

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không tuân theo một trình tự cấu trúc và không được sắp xếp thành hàng và cột. Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc bao gồm video, tệp âm thanh, hình ảnh hoặc bài đăng trên mạng xã hội.

CSV có cấu trúc hay bán cấu trúc?

CSV là một tệp văn bản bán cấu trúc có chứa các bảng phân cấp và không có cùng cấp độ tổ chức như dữ liệu có cấu trúc.

Ai sử dụng dữ liệu bán cấu trúc?

Nhiều doanh nghiệp sử dụng dữ liệu bán cấu trúc cho nhiều mục đích khác nhau. Ví dụ: một doanh nghiệp kinh doanh nhà hàng có thể yêu cầu khách hàng của mình đánh giá trực tuyến. Nội dung trong các bài đánh giá là dữ liệu không có cấu trúc, trong khi số lượng khách hàng đăng bài đánh giá là dữ liệu có cấu trúc. Kết hợp dữ liệu số và nội dung cung cấp cho các công ty dữ liệu bán cấu trúc, dữ liệu này họ có thể sử dụng để có được kiến ​​thức chuyên sâu.

Lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc ở đâu?

Dữ liệu bán cấu trúc có thể được lưu trữ qua:

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu

DBMS giúp bạn phân tích, lưu trữ, truyền và sửa đổi dữ liệu. Có một phần mềm DBMS đặc biệt được thiết kế để quản lý dữ liệu bán cấu trúc.

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ

RDBMS là một loại DBMS lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng.

Nếu bạn làm việc với hóa đơn và biên lai hoặc lo lắng về xác minh ID, hãy xem Nanonets OCR trực tuyến or Công cụ giải nén văn bản PDF để trích xuất văn bản từ tài liệu PDF miễn phí. Nhấp vào bên dưới để tìm hiểu thêm về Giải pháp tự động hóa doanh nghiệp Nanonets.

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

PDF có phải là một loại dữ liệu bán cấu trúc không?

PDF là một loại dữ liệu bán cấu trúc vì nó là một hình ảnh. Nội dung trong đó có thể không có cấu trúc, nhưng vì pdf là hình ảnh nên nó chứa thông tin có cấu trúc như ngày tháng, dấu thời gian hoặc tên người dùng làm cho tệp pdf có cấu trúc bán phần.

Nền tảng truyền thông xã hội có cấu trúc hay không có cấu trúc?

Các nền tảng truyền thông xã hội bao gồm các bài đăng và hình ảnh / video do người dùng tải lên khiến máy tính khó giải mã chúng. Các nền tảng mạng xã hội chỉ định siêu dữ liệu cho từng bài đăng tương ứng của người dùng, trong đó chứa thông tin liên quan đến bài đăng đó khiến máy tính có thể đọc được.

Dữ liệu có cấu trúc là gì?

Dữ liệu có cấu trúc là một loại Dữ liệu lớn có định dạng được xác định trước và tuân theo cơ cấu tổ chức. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu định lượng phù hợp với các hàng và cột của cơ sở dữ liệu quan hệ và bảng tính. Ví dụ: số thẻ tín dụng, ngày tháng, địa chỉ, vị trí địa lý, v.v.

Dữ liệu có cấu trúc được máy đọc dễ dàng và những người làm việc với hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ hiểu nhanh chóng. Ngôn ngữ được sử dụng để quản lý dữ liệu có cấu trúc được gọi là

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL. SQL được IBM phát triển vào những năm 1970, rất hữu ích cho việc xử lý các mối quan hệ của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc

Một số lợi thế hàng đầu của dữ liệu có cấu trúc là:

Dễ đọc

Ưu điểm tốt nhất của dữ liệu có cấu trúc là nó dễ dàng được máy móc và thuật toán nhận ra. Tính chất có tổ chức của dữ liệu có cấu trúc giúp việc phân tích và quản lý các truy vấn trở nên dễ dàng hơn.

Sử dụng hiệu quả

Dữ liệu có cấu trúc có thể được các doanh nghiệp dễ dàng hiểu và sử dụng. Họ không cần phải hiểu biết sâu và kiến ​​thức về các mối quan hệ khác nhau của dữ liệu.

Thêm công cụ

Vì dữ liệu có cấu trúc đã xuất hiện trong nhiều năm, nên hầu như có nhiều nền tảng và công cụ khác nhau có thể phân tích và truy cập dữ liệu có cấu trúc.

Nhược điểm của dữ liệu có cấu trúc

Một số nhược điểm của dữ liệu có cấu trúc là:

Ít linh hoạt hơn

Vì dữ liệu có cấu trúc có định dạng được xác định trước và có tổ chức, nên việc sử dụng dữ liệu vào nhiều trường hợp khác nhau trở nên khó khăn, hạn chế tính linh hoạt của nó.

Bộ nhớ giới hạn

Dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong các kho dữ liệu. Bất kỳ thay đổi nào trong dữ liệu sẽ cập nhật tất cả dữ liệu có cấu trúc. Điều này cần thời gian, chi phí và nguồn lực để sửa đổi.

Bạn muốn tự động hóa các công việc thủ công lặp đi lặp lại? Tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc đồng thời nâng cao hiệu quả!

Dùng thử Nanonets miễn phí

.cta-first-blue {chuyển tiếp: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: # 546fff; màu trắng; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-first-blue: hover {color: # 546fff; nền: trắng; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 546fff! important; } .cta-second-black {chuyển tiếp: all 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; bán kính đường viền: 0px; font-weight: bold; font-size: 16px; chiều cao dòng: 24px; đệm: 12px 24px; nền: trắng; màu: # 333; chiều cao: 56px; text-align: left; hiển thị: inline-flex; flex-hướng: hàng; -moz-box-align: trung tâm; align-các mục: trung tâm; khoảng cách giữa các chữ cái: 0px; box-sizing: border-box; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .cta-second-black: hover {color: white; nền: # 333; quá trình chuyển đổi: tất cả 0.1s khối-bezier (0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width: 2px! important; border: solid # 333! important; } .column1 {min-width: 240px; max-width: vừa với nội dung; padding-right: 4%; } .column2 {min-width: 200px; max-width: vừa với nội dung; } .cta-main {display: flex; }

Dữ liệu phi cấu trúc là gì?

Dữ liệu phi cấu trúc là một loại Dữ liệu lớn định tính không tuân theo một mô hình cấu trúc hoặc có bất kỳ tổ chức nào. Quản lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc là một chút khó khăn với các phương pháp học máy truyền thống.

Ví dụ: tệp âm thanh, hoạt động, bài đăng trên mạng xã hội và hình ảnh vệ tinh, v.v., là các loại dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được quản lý bởi ngôn ngữ truy vấn tìm kiếm phi quan hệ Cơ sở dữ liệu NoSQL.

Ưu điểm của dữ liệu phi cấu trúc

Một số ưu điểm của dữ liệu phi cấu trúc là:

Tích lũy nhanh

Dữ liệu phi cấu trúc có thể dễ dàng được thu thập và quản lý so với dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

Lưu trữ hồ dữ liệu

Dữ liệu phi cấu trúc có thể được lưu trữ trong các hồ dữ liệu đám mây cho phép các tùy chọn lưu trữ lớn. Các hồ dữ liệu đám mây tiết kiệm chi phí vì chúng cung cấp phương thức trả tiền cho mỗi lần sử dụng.

Nhược điểm của Dữ liệu Phi cấu trúc

Một số nhược điểm của dữ liệu phi cấu trúc là:

Yêu cầu chuyên môn

Nhược điểm đáng kể nhất của dữ liệu phi cấu trúc là người dùng doanh nghiệp bình thường không thể hiểu hoặc phân tích dữ liệu phi cấu trúc. Điều này là do dữ liệu phi cấu trúc không tuân theo một mẫu thiết lập. Một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp có thể quản lý dữ liệu phi cấu trúc.

Dụng cụ chuyên dụng

Ngoài kiến ​​thức chuyên môn, dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu các công cụ chuyên biệt được thiết kế dành riêng cho dữ liệu phi cấu trúc. Các công cụ này có giới hạn về chủng loại, vì vậy người dùng có các tùy chọn hạn chế để xem xét.

Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc

Sử dụng

Dữ liệu có cấu trúc có thể được quản lý bởi chủ sở hữu doanh nghiệp. Dữ liệu phi cấu trúc được quản lý bởi một nhà khoa học dữ liệu.

Schema

Dữ liệu có cấu trúc có ghi giản đồ. Dữ liệu phi cấu trúc có lược đồ được đọc.

Kho

Dữ liệu có cấu trúc hoặc định lượng thường được lưu trữ trong các kho dữ liệu. Dữ liệu phi cấu trúc được lưu trữ trên các hồ dữ liệu đám mây.

Định dạng

Dữ liệu có cấu trúc có định dạng được xác định trước. Dữ liệu phi cấu trúc có định dạng gốc.

Loại dữ liệu

Dữ liệu có cấu trúc có các kiểu dữ liệu được chọn. Dữ liệu phi cấu trúc có nhiều kiểu tập hợp.

Định lượng

Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu định lượng bao gồm các số và giá trị. Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu định tính, bao gồm cảm biến, âm thanh và video.

Ngôn ngữ

Dữ liệu có cấu trúc được sử dụng trong học máy. Dữ liệu phi cấu trúc được sử dụng trong khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

nguồn

Dữ liệu có cấu trúc được lấy từ máy chủ web, nhật ký, biểu mẫu trực tuyến, v.v. Dữ liệu phi cấu trúc được lấy từ email, tin nhắn hoặc tài liệu từ.

Không gian lưu trữ

Dữ liệu có cấu trúc yêu cầu ít dung lượng lưu trữ hơn. Dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu nhiều không gian lưu trữ hơn.

khả năng mở rộng

Dữ liệu có cấu trúc có khả năng mở rộng cao. Dữ liệu phi cấu trúc ít có khả năng mở rộng hơn.

Kết luận

Dữ liệu bán cấu trúc có nhiều lợi ích cho doanh nghiệp nếu người ta cố gắng hiểu nó. Nó có thể thiếu cấu trúc và tổ chức nhưng cung cấp thông tin phản hồi và thông tin chi tiết có giá trị của khách hàng. Các công ty có thể sử dụng dữ liệu bán cấu trúc để theo dõi các đánh giá, mức độ tương tác và hành vi trực tuyến của khách hàng.

var contentTitle = “Mục lục”; // Đặt tiêu đề của bạn ở đây, để tránh tạo tiêu đề cho nó sau này var ToC = “

“+ ContentTitle +”

“; ToC + = “

“; var tocDiv = document.getElementById ('dynamicictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Ống nano API OCR & OCR trực tuyến có nhiều điều thú vị trường hợp sử dụng that có thể tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh của bạn, tiết kiệm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng. Tìm ra cách các trường hợp sử dụng của Nanonets có thể áp dụng cho sản phẩm của bạn.

Dấu thời gian:

Thêm từ AI & Máy học