发布日期:2024-11-04 08:58 点击次数:124
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什么是非结构化数据?非结构化数据是不遵循固定结构格式的数据。数据模型是无模式的,无法使用传统的数据处理方法。数据包括结构化数据(文本、日期、数字)中的所有数据格式,以及更复杂的非结构化数据,例如视频、音频和文档。非结构化数据格式非结构化数据的一些示例是:文档,例如 Word 文档、PDF 和其他基于文本的信息。JPEG 和 PNG 等格式的图像。各种格式的音频数据,例如 WAV 或 MP3。MP4、AVI 和其他格式的视频文件。来自物联网设备中传感器的传感器数据流。例如,来自智能手表和各种其他设备和传感器系统的数据。来自 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平台的社交媒体帖子。包含许多字段以及各种数据类型和附件的电子邮件。非结构化数据示例非结构化数据存在于各种应用程序和环境中。非结构化数据的一些示例包括:通讯记录。聊天记录、消息、聊天机器人和会议平台数据。这包括文本、图像、视频、音频和文档。从销售和营销的角度来看,通信数据非常有用。医疗数据。医疗记录包含机器生成的数据和人工输入的数据。医疗设备的记录包括图像和传感器数据。医务人员的信息有文件形式。两者都包含从医学角度来看有用的数据。安全系统。监控记录包含非结构化视频和音频数据的混合。其他一些示例包括闭路电视录像或 911 通话记录。社交媒体数据。社交媒体帖子具有非结构化形式。混合格式数据(文本、多媒体和用户信息)包含有价值的见解。数据来自特定于平台的API。非结构化数据的优点和缺点由于数据类型的多样性,非结构化数据提供了丰富的信息。数据由于其复杂性而难以管理和处理。以下列出了非结构化数据的所有优点和缺点。优点格式多样。非结构化数据包含具有有价值的上下文见解的信息。这种多样性是结构化数据所不具备的。体积大。大多数信息具有非结构化格式。大数据量为分析师提供了对某个主题的全面概述。实时可用性。非结构化数据通常是实时生成的。当前信息可以更快地洞察问题和高质量数据。灵活的。数据不符合架构或格式,这使得它能够适应变化。缺点不一致。非结构化数据的质量和格式各不相同。由于没有一致的标准,合并来自多个来源的数据变得很困难。难以加工。这些数据需要专门的技能来使用和解释。专用工具和专业知识很难建立。无结构。数据很难集成到现有的工作流程中。缺乏结构使得信息很难与不同的数据源结合起来。安全。非结构化数据通常包含机密信息。处理此类数据需要格外小心,以避免数据泄露。非结构化数据工具有多种工具可用于处理和分析非结构化数据。这些工具有助于从各种数据格式中提取信息。突出显示处理非结构化数据的工具的最简单方法是根据它们处理的数据类型。一些有用的工具包括:自然语言处理(NLP)。使用人工智能和机器学习从以人类语言编写的数据中提取信息。处理语言从任何文本数据中提取含义。自然语言格式包括聊天、社交媒体帖子和客户评论。示例工具包括 NLTK 和 GPT-3。数字图像处理。计算机视觉工具处理视觉数据(图像和视频)。任务包括对象识别、人脸检测和图像分割。执行此类任务的一些工具包括OpenCV、TensorFlow 和Keras。音频分析。音频工具使用信号处理和过滤来分析音频数据,例如语音或音乐。自动转录和语音识别是音频分析任务的一些示例。一些工具包括 IBM Watson 文本转语音和 Google Cloud Speech-to-Text。查询和索引。索引工具允许组织和搜索非结构化数据。这些工具有助于提供半结构化接口来查询数据。示例包括Elasticsearch、Apache Solr 和 Apache Lucene。可视化。数据可视化工具有助于创建仪表板并发现数据模式。一些示例软件包括 Kibana、Tableau 和 PowerBI。图片
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