您需要了解的有关半结构化数据的一切以及半结构化数据示例

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您需要了解的有关半结构化数据的所有信息以及半结构化数据示例

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数据通常以整洁有序的方式存储在电子表格或数据库中。随着云、移动应用程序、网页和物联网设备的出现，数据变得多样化。如果有效挖掘此类数据，可以证明对企业非常有效。

大数据包含大量和种类繁多的数据。大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三种。

半结构化数据是指不遵循严格或固定的表格结构并且不存储在常规数据模型中的数据类型。半结构化数据位于结构化和非结构化数据的中间。

结构化数据是可量化的，人类和机器都可以理解。另一方面，非结构化数据包含计算机无法理解的非数字数据。

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什么是半结构化数据？

半结构化数据，也称为部分结构化数据，在关系数据库中找不到。然而，由于元数据、语义元素和允许我们分析它的组织属性的存在，数据具有某种结构。

元数据是文件的一小部分，包含所有信息，例如数据创建、时间、文件大小、长度、发送方/接收方数据等等。可以使用其元数据搜索或分析半结构化数据。

半结构化数据的特点是什么？

半结构化数据的一些主要特征是：

数据库

数据不存储在数据库模型中，但仍然具有某种结构。半结构化数据不能作为行和列存储在数据库中。

元数据

数据按标签和元素（元数据）分组。半结构化数据难以管理，因为它包含的元数据不足。数据包含的元数据不足，这使得自动化变得困难。

分组

同一组内的实体的属性和属性可能不同。但是，属性可能在大小和类型方面有所不同。

相似的数据实体被组合在一起。

等级制度

半结构化数据缺乏层次结构，使计算机程序难以使用。

半结构化数据的来源是什么？

一些半结构化数据的来源是：

语言

XML（可扩展标记语言）

XML 用于以分层形式对数据进行排序。 XML 是一种由万维网联盟创建的标记语言，可作为开源软件使用。它使人类和机器都可以读取数据。

XML 允许我们创建与应用程序匹配的自定义自描述标签或语言。 XML 的一些应用包括：

XML 有助于简化大型网站的 HTML 文档的创建。 XML 有助于在网站和系统之间交换信息。

XML 最好的方面是可以通过它表达任何类型的数据。

HTML 代码（超文本标记语言）

标记语言或 HTML 是类似于 XML 的标准标记语言。但是，与仅传输数据的 XML 相比，它在 Web 浏览器上显示数据。

程序员使用 HTML 来创建网页，并借助 HTML 元素在屏幕上显示图像或文本。

图像中的数据是非结构化的。 Web 浏览器首先从 Web 服务器接收 HTML 文档，然后将它们转换为可显示的网页。 HTML 有助于定义和组织数据并使其可供用户阅读。

SGML（标准通用标记语言）

SGML 是用于定义从通用标记语言 (GML) 派生的标记语言的国际标准 SGML 由国际标准组织 (ISO) 于 1986 年开发。SGML 基本上允许用户使用标准化格式。 HTML 是 SGML 的一种应用。

CSV（逗号分隔值）

逗号分隔值或 CSV 是一个文本文件，其中包含用逗号分隔的数据。 CSV 被 Excel 等电子表格程序使用。 CSV 中的每一行代表一个新的数据库行，每一行包含一个或多个以逗号分隔的值。

CSV 有助于将 XLSX 文件中的数据传输到不支持此类格式的其他程序。例如，您可以转移。将 XLSX 数据转换为 CSV 文件，然后将其上传到在线软件。您还可以将联系人导入 CSV 文件，然后在另一个电子邮件平台上打开它。许多平台都支持 CSV，例如 Microsoft Excel、Apple Numbers、Google Sheets、Notepad 等。

JSON（JavaScript对象表示法）

JSON 是一种数据交换和独立于语言的开源文本格式。 JSON源自JavaScript，易于人类阅读。机器或计算机可以轻松解析和生成它。 JSON 在语法上与代码相同，因此对于属于 C++、C#、JavaScript、Perl、Python 等语言家族的人来说很熟悉。

电子邮件

阿夫罗

Avro 是 Avro Apache 为其 Apache Hadoop 项目创建的数据序列化网络。 Avro 使用 JSON 格式以二进制格式组织和序列化数据。 Avro 使用两种类型的模式来构造数据。

一种用于人工编辑，称为 Avro IDL，另一种用于基于 JSON 的机器编辑。 AVRO 使用 JSON 来定义数据类型和协议，并以紧凑的二进制格式序列化数据。

ORC（优化行列）

优化的行列式 (ORC) 文件格式用于有效地存储 Hive 数据。它比其他 Hive 文件格式更先进，并在 Hive 读取、存储或传输数据时提高了性能。

TCP/IP 数据包

传输控制协议 (TCP) 是一种通信标准，它允许计算机程序和软件通过网络接收和发送消息。它专门设计用于发送数据包并确保消息和数据的平稳可靠传递。

压缩文件

标记语言

Web页面

实木复合地板

不同来源的数据整合

使用半结构化数据的多重优缺点是什么？

半结构化数据的优缺点是：

优势

固定架构

半结构化数据不限于刚性数据库。

高度灵活

由于架构可以更改，因此数据非常灵活。

Functionality

半结构化数据支持无法使用 SQL 的用户。

结构方面

半结构化数据可以被视为结构化数据。

可用性

半结构化数据可以轻松处理来源的异质性。

进化

随着越来越多的属性被添加到半结构化，它会随着时间的推移而发展。

缺点

无结构

半结构化缺乏结构，难以存储数据。

无效的解释

数据缺乏模式，因此很难解释数据之间的关系。

低效查询

与结构化数据相比，半结构化数据中的查询效率较低。

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存储半结构化数据面临哪些问题？

存储半结构化数据面临的问题是：

由于半结构化数据具有不合理的结构，因此很难解释数据之间的关系。
由于模式和数据相互高度依赖，因此查询中的任何更改也会更改模式。
架构和数据之间的差异很难注意到，从而难以设计数据的结构。
半结构化数据难以存储；因此，其存储成本极高。
半结构化数据是海量生成的，这需要强大而有效的软件。

存储半结构化数据的解决方案是什么？

针对这些困难的一些看似合理的解决方案是：

半结构化数据可以存储在专门为其创建的 DBMS 中。
半结构化数据可以通过 XML 呈现。 XML 允许用户更改属性、标签和元素，并帮助以分层形式存储数据。
另一种存储半结构化数据的方法是通过对象交换模型 (OEM)。
RDBMS 通过将半结构化数据映射到关系模式来帮助存储它。

如何从半结构化数据中提取信息？

半结构化数据缺乏适当的结构，使得索引数据变得复杂。因此，可以通过以下方式提取数据：

使用基于图形的模型（例如 OEM）来索引数据。
OEM 使用数据建模技术帮助在基于图形的模型中存储和索引数据。此外，在模型中查找数据相对容易
XML 以允许对其进行索引的分层形式存储数据。
各种挖掘工具也可用于索引数据。

结构化数据和半结构化数据之间的区别

结构化数据和半结构化数据之间的一些主要区别是：

1。技术

结构化数据基于关系数据库表，而半结构化数据基于 XML/RDF（资源描述框架）

2. 交易管理

结构化数据包括成熟的事务和多种并发技术。半结构化数据不包含成熟数据，而是源自 DBMS。

3.版本管理

在结构化数据中可以对行和表进行版本控制。在半结构化数据中可以对图形和表格进行版本控制。

4。灵活性

结构化数据具有严格的模式并依赖于它。半结构化数据具有较少依赖的模式并且高度灵活。

5。可扩展性

扩展结构化数据非常复杂。扩展半结构化数据很容易。

6。稳健性

结构化数据非常健壮，而半结构化数据不是很健壮。

7. 查询

结构化数据允许查询的复杂连接。半结构化数据包括来自匿名模式的查询。

8。组织

结构化数据可以轻松组织，而半结构化数据缺乏结构，因此难以组织。

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半结构化数据示例

半结构化数据的一些一流示例是：

图片/视频

当您使用手机拍照时，图像会按时间戳、日期和图库中的信息存储。之后，您可以重命名图像或将图像分类到单独的组中。

电子邮件

电子邮件包含有关发件人、收件人、主题和日期的结构化信息，这些信息被自动分类为收件箱、垃圾邮件或发件箱。电子邮件中的数据是非结构化的，可以通过关键字进行搜索。

Facebook 将数据组织成组、页面或市场，但评论、内容和喜欢是半结构化的。同样，Twitter 上的推文和 Instagram、Pinterest 和 YouTube 上的图像/视频是半结构化数据。

机器生成的半结构化数据

天气更新、预报、交通状况、卫星图像和视频片段等感官数据是半结构化数据的示例。

电子数据交换（EDI）

EDI 是以前通过发票或采购订单等文件传输的商业文件的电子传输。 EDI 使用多种标准格式，例如 ANSI、EDIFACT、TRADACOMS 和 ebXML。对于使用 EDI 的企业，他们必须使用标准格式。

EDI 允许高效的传输和具有成本效益的解决方案。 EDI 中的数据是非结构化的。

NoSQL 数据库

NoSQL（不仅仅是结构化查询语言）是指用于存储结构化和非结构化数据的非关系型数据库。 NoSQL 是非结构化数据的理想选择，因为它具有很高的可扩展性，并且可以更轻松地搜索非结构化数据。

半结构化数据的最佳示例是什么？

半结构化数据电子邮件的最佳示例。发给客户的商务电子邮件包含特定的详细信息，例如时间、日期、产品详细信息、文件大小等，这些信息可以被算法识别。但是，算法可能无法识别更改产品名称和规格等特定细节。

如何分析半结构化数据？

在机器学习技术出现之前，分析半结构化数据有点复杂，因为人们必须手动搜索和排序数据。人工智能引导的机器学习技术可以在几秒钟内有效地分解和分析半结构化数据。

现在有多种技术可以轻松分析半结构化数据。例如，主题分析是一种机器学习技术，可以有效地扫描和阅读数千份文档、电子邮件、社交媒体帖子等，并按主题、日期或主题对其进行分类。

另一种技术，情绪分析，允许您扫描文档并分析它们的意见极性，例如正面、负面或中立。

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Excel是半结构化数据吗？

Excel 是一个结构化数据平台，因为数据在算法识别的行和列中的预定义单元格中进行排序。由于结构化数据依赖于数据模型，因此 Excel 是一个结构化平台。

什么是非结构化数据示例？

非结构化数据是一种不遵循结构化顺序且不按行和列排序的数据。非结构化数据的示例包括视频、音频文件、图像或社交媒体帖子。

CSV 是结构化的还是半结构化的？

CSV 是一种半结构化文本文件，其中包含分层表，并且与结构化数据的组织级别不同。

谁使用半结构化数据？

许多企业将半结构化数据用于各种目的。例如，一家餐馆企业可能会要求其客户提供在线评论。评论中的内容是非结构化数据，而发布评论的客户数量是结构化数据。将数字数据和内容相结合，为公司提供了半结构化数据，他们可以使用这些数据来获得深入的知识。

在哪里存储半结构化数据？

半结构化数据可以通过以下方式存储：

数据库管理系统

DBMS 帮助您分析、存储、传输和修改数据。有专门的 DBMS 软件设计用于管理半结构化数据。

关系数据库管理系统

RDBMS 是一种以表格形式存储数据的 DBMS。

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PDF是一种半结构化数据吗？

PDF是一种半结构化数据，因为它是图像。其中的内容可能是非结构化的，但由于 pdf 是图像，它包含结构化信息，例如日期、时间戳或用户名，这使得 pdf 文件具有半结构化。

社交媒体平台包含用户上传的帖子和图片/视频，使得计算机难以破译它们。社交媒体平台将元数据分配给每个用户各自的帖子，其中包含有关该帖子的信息，使其可供计算机读取。

什么是结构化数据？

结构化数据是一种具有预定义格式并遵循组织结构的大数据。结构化数据是适合关系数据库和电子表格的行和列的定量数据。例如，信用卡号、日期、地址、地理位置等。

结构化数据很容易被机器读取，并且可以被使用关系数据库管理系统的人快速理解。用于管理结构化数据的语言被称为

结构化查询语言或 SQL。 SQL 是 IBM 在 1970 年代开发的，有助于处理数据库内数据的关系。

结构化数据的优势

结构化数据的一些一流优势包括：

易于阅读

结构化数据的最大优势在于它很容易被机器和算法识别。结构化数据的组织性使其更易于分析和管理查询。

有效使用

结构化数据可以很容易被企业理解和使用。他们不需要对数据的不同关系有深入的理解和了解。

结构化数据的缺点

结构化数据的一些缺点是：

灵活性较差

由于结构化数据具有预定义和组织的格式，因此难以在各种场合使用数据，从而限制了其灵活性。

有限的存储空间

结构化数据存储在数据仓库中。数据中的任何更改都会更新所有结构化数据。这需要时间、成本和资源来弥补。

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什么是非结构化数据？

非结构化数据是一种不遵循结构化模式或具有任何组织的定性大数据。使用传统的机器学习方法管理和分析非结构化数据有点困难。

例如，音频文件、活动、社交媒体帖子和卫星图像等都是非结构化数据类型。非结构化数据由非关系搜索查询语言 NoSQL 数据库管理。

非结构化数据的优势

非结构化数据的一些优点是：

快速积累

与结构化或半结构化数据相比，非结构化数据可以轻松收集和管理。

数据湖存储

非结构化数据可以存储在云数据湖中，从而实现海量存储选项。云数据湖具有成本效益，因为它们提供按使用付费的方法。

非结构化数据的缺点

非结构化数据的一些缺点是：

需要专业知识

非结构化数据最显着的缺点是普通业务用户无法理解或分析非结构化数据。这是因为非结构化数据不遵循固定模式。专家数据科学家可以管理非结构化数据。

专用工具

除了专业知识外，非结构化数据还需要专门为非结构化数据设计的专用工具。这些工具的种类有限，因此用户可以考虑的选项有限。

结构化数据和非结构化数据之间的区别

用法

结构化数据可以由企业主管理。非结构化数据由数据科学家管理。

架构

结构化数据具有写入模式。非结构化数据具有正在读取的模式。

存储

结构化或量化数据通常存储在数据仓库中。非结构化数据存储在云数据湖中。

格式

结构化数据具有预定义的格式。非结构化数据具有原生格式。

数据类型

结构化数据具有选择的数据类型。非结构化数据有许多聚合类型。

定量

结构化数据是包含数字和值的定量数据。非结构化数据是定性数据，包括传感器、音频和视频。

语言

结构化数据用于机器学习。非结构化数据用于数据挖掘和自然语言处理。

来源

结构化数据来源于 Web 服务器、日志、在线表格等。非结构化数据来源于电子邮件、消息或 Word 文档。

存储空间

结构化数据需要更少的存储空间。非结构化数据需要更多的存储空间。

可扩展性

结构化数据具有高度可扩展性。非结构化数据的可扩展性较差。

结论

如果人们试图理解半结构化数据，它会给企业带来一连串的好处。它可能缺乏结构和组织，但提供有价值的客户反馈和见解。公司可以使用半结构化数据来跟踪客户的评论、参与度和在线行为。

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时间戳记： 2022 年 6 月 15 日

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什么是半结构化数据？

半结构化数据的特点是什么？

数据库

元数据

分组

等级制度

半结构化数据的来源是什么？

语言

XML（可扩展标记语言）

HTML 代码（超文本标记语言）

SGML（标准通用标记语言）

CSV（逗号分隔值）

JSON（JavaScript对象表示法）

电子邮件

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TCP/IP 数据包

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标记语言

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使用半结构化数据的多重优缺点是什么？

优势

固定架构

高度灵活

Functionality

结构方面

可用性

进化

缺点

无结构

无效的解释

低效查询

存储半结构化数据面临哪些问题？

存储半结构化数据的解决方案是什么？

如何从半结构化数据中提取信息？

结构化数据和半结构化数据之间的区别

1。 技术

2. 交易管理

3.版本管理

4。 灵活性

5。 可扩展性

6。 稳健性

7. 查询

8。 组织

半结构化数据示例

图片/视频

电子邮件

社会化媒体平台

机器生成的半结构化数据

电子数据交换（EDI）

NoSQL 数据库

半结构化数据的最佳示例是什么？

如何分析半结构化数据？

Excel是半结构化数据吗？

什么是非结构化数据示例？

CSV 是结构化的还是半结构化的？

谁使用半结构化数据？

在哪里存储半结构化数据？

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关系数据库管理系统

PDF是一种半结构化数据吗？

社交媒体平台是结构化的还是非结构化的？

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结构化数据的优势

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结构化数据的缺点

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有限的存储空间

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