Неструктурированные данные в настоящее время анализируются путем извлечения … В целом, большинство неструктурированных данных используют извлечение, текстовый анализ и текстовую абстракцию с реляционной базой данных для создания интегрированного представления данных, что позволяет организация для принятия более разумных бизнес-решений.
Что такое анализ неструктурированных данных?
Анализ неструктурированных данных - это процесс использования инструментов анализа данных для автоматической организации, структурирования и извлечения ценности из неструктурированных данных (информация, которая не организована заранее определенным образом). … Неструктурированные текстовые данные - это не просто числовые значения и факты, а мысли, мнения и эмоции.
Как вы анализируете структурированные и неструктурированные данные?
Структурированные данные являются количественными, а неструктурированные – качественными. Структурированные данные часто хранятся в хранилищах данных, а неструктурированные - в озерах данных. Структурированные данные легко искать и анализировать, в то время как неструктурированные данные требуют больше усилий для обработки и понимания.
Какие инструменты используются для анализа неструктурированных данных?
Инструменты анализа неструктурированных данных
- MonkeyLearn | Универсальный инструмент для анализа и визуализации данных.
- Excel и Google Таблицы | Систематизируйте данные и выполняйте базовый анализ.
- RapidMinder | Универсальная платформа для прогнозных моделей данных.
- НОЖ | Платформа с открытым исходным кодом для расширенного персонализированного дизайна.
Как собираются неструктурированные данные?
Каждый раз, когда вы собираете отзывы от своих клиентов, вы собираете неструктурированные данные. Например, опросы с текстовыми ответами - это неструктурированные данные. Хотя эти данные нельзя собрать в базе данных, они по-прежнему представляют собой ценную информацию, которую вы можете использовать для принятия бизнес-решений.
