分析非结构化数据的10个步骤
如今,数据分析正在成为企业发展的重要组成部分。企业必须对结构化和非结构化数据有所了解,才能更好地为业务发展做出正确决策。以下是帮助企业分析非结构化数据的10个步骤:
0 1
确定一个数据源
了解有利于小型企业的数据来源非常重要。企业可以使用一个或多个数据源来收集与其业务相关的信息。而从随机数据源收集数据并不是一个好办法,因为这可能会破坏数据,甚至丢失一些数据。因此,建议企业在开始收集数据之前调查相关数据源。企业可以采用一些在线大数据开发工具收集数据。
0 2
管理非结构化数据搜索工具
收集到的结构化或非结构化的数据在使用上会有所不同。查找和收集数据只是一个步骤,构建非结构化数据搜索并使其有用是另一回事。第二步与收集数据同样重要,但如果管理不当,可能会对客户和自己的企业产生负面影响。因此,企业在拥有太多非结构化数据之前,先找到一个良好的业务管理工具。
0 3
消除无用的数据
在收集数据并实现结构化之后,消除无用的数据是第三个步骤。虽然大多数数据会进一步促进业务的发展,但有时候也可能是有害的。如果企业的非结构化数据在企业的硬盘驱动器中存储或在备份上占用太多空间,这可能会影响企业的业务发展。消除无用的数据可以进一步减少混淆,避免浪费时间。
0 4
存储数据准备
数据准备意味着要处理在数据中删除所有的空白,格式化等问题。现在,当企业拥有所有的数据时,不管是否对业务有用,一旦准备好数据,就可以开始整理一堆有用的数据,并索引非结构化数据。
0 5
采用数据堆栈和存储技术
消除无用的数据后,堆叠数据是理想的下一步。请务必使用最新的技术来保存和堆叠数据,以便企业和正在使用数据的员工能够轻松获取最重要的数据。另外,需要确保有一个维护和更新的数据备份和恢复服务。
0 6
保存所有数据直到被存储
在删除任何东西之前,无论是结构化的还是非结构化的数据,请务必保存。近期频发的自然灾害已经证明,拥有一个更新的数据备份恢复系统是必不可少的,尤其是在危机时刻。企业可能不知道其所有数据都将被删除。所以,提前做好准备,要经常保存其数据。
0 7
检索有用的信息
在正确进行数据备份之后,企业可以恢复数据。这一步很有用,因为在转换非结构化信息之后,企业还需要检索数据。
0 8
本体评估
如果可以显示信息来源与提取的数据之间的关系,那就最好不过了。这将有助于企业提供有关数据组织的有用信息,企业需要能够解释其所采取的步骤和流程,因此请记录下来,以便识别模式,并与流程保持一致。
0 9
记录统计
通过上述所有步骤将非结构化数据变成结构化数据后,就可以创建统计信息了。对数据进行分类和分段以便于使用和学习,并为将来的使用创造一个良好的流程。
0 10
分析数据
这是索引非结构化数据的最后一步。在所有的原始数据实现结构化之后,就应该分析和做出与业务相关且有益的决策。索引还可帮助小型企业为将来的使用制定一致的模式。
这些不是数据实现结构化的唯一步骤。但是,它们被证明是可以工作并且创建一致的模式。非结构化的数据可能会给小型企业带来很多垃圾邮件,所以希望可以帮助缓解因存储数据混淆而造成的一些压力。
End
阅读排行榜/精华推荐1 入门学习
如果有人质疑大数据?不妨把这两个视频转给他
视频:大数据到底是什么 都说干大数据挣钱 1分钟告诉你都在干什么
人人都需要知道 关于大数据最常见的10个问题
2 进阶修炼
从底层到应用,那些数据人的必备技能
如何高效地学好 R?
一个程序员怎样才算精通Python?
3 数据源爬取/收集
排名前50的开源Web爬虫用于数据挖掘
33款可用来抓数据的开源爬虫软件工具
在中国我们如何收集数据?全球数据收集大教程
4 干货教程
PPT:数据可视化,到底该用什么软件来展示数据?
干货|电信运营商数据价值跨行业运营的现状与思考
大数据分析的集中化之路 建设银行大数据应用实践PPT
【实战PPT】看工商银行如何利用大数据洞察客户心声?
六步,让你用Excel做出强大漂亮的数据地图
数据商业的崛起 解密中国大数据第一股——国双
双11剁手幕后的阿里“黑科技” OceanBase/金融云架构/ODPS/dataV
金融行业大数据用户画像实践
“讲述大数据在金融、电信、工业、商业、电子商务、网络游戏、移动互联网等多个领域的应用,以中立、客观、专业、可信赖的态度,多层次、多维度地影响着最广泛的大数据人群
36大数据
长按识别二维码,关注36大数据
搜索「36大数据」或输入36dsj.com查看更多内容。
投稿/商务/合作:dashuju36@qq.com
点击下方“阅读原文”查看更多
↓↓↓
分析非结构化数据的10个步骤相关推荐
- 分析非结构化数据和非结构化处理
文章目录 一.非结构化数据的定义 二.非结构化处理的重要性 三.数据类型 四.非结构化处理的方法和手段 1. 采集 2. 查询 3. 存储 4. 前景 一.非结构化数据的定义 非结构化数据是数据结构不 ...
- 结构化数据和非结构化数据的分析
结构化数据和非结构化数据的分析 一. 什么是数据 二. 数据的分类 1. 按性质分为 2. 按表现形式分为 3. 按表现形式分为 三. 结构化数据和非结构化数据 1. 什么是结构化数据 2. 什么是非 ...
- 结构化数据和非结构化数据的区别_中国天辰携手爱数AnyShare,共同探索非结构化数据治理...
近日,天辰公司智能数据中台-内容管理平台项目上线会圆满举行.基于爱数 AnyShare Family搭建的天辰内容管理平台,将帮助天辰统一管理并处理.分析非结构化数据,让数据赋能业务,进行数字资产管理 ...
- 非结构化数据定义、处理方法及重要性
一.非结构化数据定义 不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档. 文本.图片. 标准通用标记语言下的子集 XML. HTML.各类报表.图像和音频/视频信息等等. ...
- 技术20期:结构化数据与非结构化数据:有什么区别?
查看结构化和非结构化数据.它们的主要区别以及哪种形式最能满足您的业务需求. 并非所有数据都是平等的.有些数据是结构化的,但大部分是非结构化的.结构化和非结构化数据以不同的方式获取.收集和扩展,并且每一 ...
- 结构化数据和非结构化数据的区别
结构化数据:结构化数据也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理. (什么是关系型数据库:关系型数据库,是指采用了关系模型来组 ...
- 夺权!非结构化数据制霸大数据
结构化 数据与非结构化数据之争已经见到了眉目,而我国的 大数据 产业也正处在由结构化为主到非结构化为主的过程中.那么非结构化数据为何可以取代结构化数据制霸大数据市场呢? 一朝天子一朝臣,一个时代一尊神 ...
- 浅述非结构化数据与非结构化处理
文章目录 一.非结构化数据的定义 二.非结构化处理的重要性 1. 有大量的非结构化数据需要处理 2. 非结构化数据蕴藏着大量的价值 3. 非结构化处理不需要依靠数据科学家团队 4. 终端用户授权 三. ...
- 独家 | 使用机器学习对非结构化数据加速查询-第2部分(具有统计保证的近似选择查询)...
作者:Daniel Kang, Edward Gan, Peter Bailis, Tatsunori Hashimoto, and Matei Zaharia 翻译:殷之涵 校对:方星轩 本文约28 ...
最新文章
- docker安装Mysql5.7以及远程登陆链接配置
- 白话讲山寨SOA,少一些迷惑、多一些理解,你的程序架构SOA了吗?
- HDU2515 Yanghee 的算术
- LAMP环境安装1之php编译报错
- [html] xml与html有什么区别?
- Maven之搭建本地私服(nexus)仓库
- 机器学习十大经典算法之岭回归和LASSO回归
- Oracle用imp和exp实现数据的导入和导出
- 39套漂亮的后台模板
- 5.5 tensorflow2实现多项式回归与神经网络、未来一个月购买量预测——python实战
- Android Baseline小tip
- 安卓控件显示等宽字体的办法
- 20200827 plecs blockset更新版本
- win10任务栏透明_手把手教你把win10桌面变得逼格满满(任务栏可以透明哦)
- PDF	全部转为图片再用百度AI接口识别表格
- 智能家居之远程视频监控
- python影评_用Python分析18万条《八佰》影评,看看观众怎么说?
- 程序员如何找对象(1)
- 想要彻底掌握placement各种技巧,这个一定可以如你所愿
- 一步一步学Silverlight 2系列(1):创建一个基本的Silverlight应用
热门文章
- 电脑麦克风可以录音但总有沙沙的声音如何解决
- win10系统ipv6服务器地址,Win10关闭iPv6地址方法
- Docker学习(八):Docker可视化与监控
- AtCoder Regular Contest 154 题解
- WIN 10 初体验:期待越多失望越大
- layout_centerVertical=true用法
- Android SDK介绍
- LDPC译码原理(公式推导)及其matlab代码实现(超详细)
- [Word]:Microsoft word中插入代码 PlanetB, 批量上标
- React项目中裁剪图片组件使用