Noções básicas de dados estruturados e não estruturados em análise preditiva

Os dados contidos em bancos de dados, documentos, e-mails e outros arquivos de dados para análise preditiva podem ser classificados como dados estruturados ou não estruturados. Estruturada

dados é bem organizado, segue uma ordem consistente, é relativamente fácil de pesquisar e consulta, e pode ser facilmente acessado e compreendido por uma pessoa ou um programa de computador.

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Um exemplo clássico de dados estruturado é uma folha de cálculo do Excel com colunas rotuladas. Tais dados estruturados é cabeçalhos de coluna consistent- - geralmente breves, descrições precisas de conteúdo em cada coluna - dizer exatamente que tipo de conteúdo que esperar.

Os dados estruturados é geralmente armazenado em esquemas bem definidos, tais como bases de dados. É geralmente tabular, com colunas e linhas que definem claramente seus atributos.

Unstructured de dados, por outro lado, tende a ser de forma livre, não-tabular, dispersos, e não é facilmente retrievable- tais dados requer intervenção deliberada de fazer sentido. e-mails diversos, documentos, páginas da web e arquivos (se o texto, áudio e / ou vídeo) em locais dispersos são exemplos de dados não estruturados.

É difícil categorizar o conteúdo de dados não estruturados. Ela tende a ser principalmente texto, geralmente é criado em uma mistura de estilos de forma livre, e encontrar todos os atributos que você pode usar para descrever ou grupo que não é tarefa fácil.

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O conteúdo dos dados não estruturados é difícil trabalhar com ou fazer sentido de forma programática. Os programas de computador não pode analisar ou gerar relatórios sobre esses dados, simplesmente porque ela não tem estrutura, não tem nenhuma característica dominante subjacente, e os itens individuais de dados não têm um terreno comum.

Em geral, há uma percentagem mais elevada de dados não estruturados do que os dados estruturados no mundo. dados não estruturados requer mais trabalho para torná-lo útil, por isso fica mais atenção -, portanto, tende a consumir mais tempo.

Não subestime a importância de dados estruturados e o poder que ela traz para sua análise. É muito mais eficiente para analisar dados estruturados do que para analisar dados não estruturados. dados não estruturados também pode ser caro para preprocess para análise como você está construindo um projeto de análise preditiva. A selecção de dados relevante, a sua limpeza, e as transformações subsequentes podem ser demorado e fastidioso.

Os dados resultantes recém-organizadas a partir desses passos de pré-processamento necessários pode, então, ser utilizado em um modelo de análise preditiva. A transformação de atacado de dados não estruturados no entanto, pode ter que esperar até que você tenha a sua análise preditiva do modelo instalado e funcionando.

mineração de dados e texto de análise de duas abordagens para documentos de texto estruturação, vinculando seu conteúdo, agrupamento e resumindo os seus dados e descobrir padrões em que os dados. Ambas as disciplinas fornecer um quadro rico de algoritmos e técnicas para minar o texto espalhados por um mar de documentos.

É importante notar também que as plataformas de motores de busca fornecer ferramentas prontamente disponíveis para a indexação de dados e torná-lo pesquisável.

Vamos comparar os dados estruturados e não estruturados.

Características	Estruturada	Unstructured
Associação	Organizado	Espalhadas e dispersas
Aparência	formalmente definida	Forma livre
Acessibilidade	De fácil acesso e consulta	De difícil acesso e consulta
Disponibilidade	percentualmente menor	percentualmente maior
Análise	Eficiente para analisar	pré-processamento adicional é necessária

dados não estruturados não falta completamente estrutura - você apenas tem que ferret para fora. Mesmo o texto dentro de arquivos digitais ainda tem alguma estrutura associada, muitas vezes aparecendo nos metadados - por exemplo, documentar títulos, data os arquivos foram modificados pela última vez, e os nomes de seus autores.

A mesma coisa se aplica para os e-mails: O conteúdo pode ser desestruturado, mas dados estruturados é associado com eles - por exemplo, a data ea hora em que foram enviados, os nomes de seus remetentes e destinatários, se eles contêm anexos.

A linha de separação entre os dois tipos de dados nem sempre é clara. Em geral, você sempre pode encontrar alguns atributos de dados não estruturados que podem ser considerados dados estruturados. Se essa estrutura é o reflexo do conteúdo desses dados - ou útil na análise de dados - não é clara na melhor das hipóteses.

Para essa matéria, os dados estruturados podem armazenar dados não estruturados dentro dele. Em um formulário web, por exemplo, os usuários podem ser convidados a dar feedback sobre um produto, escolhendo uma resposta de escolha múltipla - mas também presenteado com uma caixa de comentário onde eles podem fornecer feedback adicional.

As respostas de múltiplas escolhas são structured- o campo de comentário é desestruturado devido à sua natureza de forma livre. Tais casos são melhor entendidas como uma mistura de dados estruturados e não estruturados. A maior parte dos dados é um composto de ambas.

Para um projeto de análise preditiva bem sucedido, ambos os seus dados estruturados e não estruturados devem ser combinados em um formato lógico que pode ser analisado.