什么是非结构化数据 非结构化数据是什么

来源:分享网    更新日期:2019-03-26

什么是结构化数据和非结构化数据?什么是数据清洗?

  相对于结构化数据(即行数据,存储在数据Ku里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数Ju)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现De数据即称为非结构化数据,包括所有格式的Ban公文档、文本、图片、XML、HTML、Ge类报表、图像和音频/视频信息等等。  Zi段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称Wei半结构化数据,例如Exchange存储De数据。  非结构化数据库  Zai信息社会,信息可以划分为两大类。一类信Xi能够用数据或统一的结构加以表示,我们称Zhi为结构化数据,如数字、符号;而另一类信Xi无法用数字或统一的结构表示,如文本、图Xiang、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。Jie构化数据属于非结构化数据,是非结构化数Ju的特例  数据清洗从名字上也看De出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库Zhong的数据是面向某一主题的数据的集合,这些Shu据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史Shu据,这样就避免不了有的数据是错误数据、You的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲Tu的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。Wo们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,Zhe就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那Xie不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务Zhu管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修Zheng之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是You不完整的数据、错误的数据、重复的数据三Da类。  (1)不完整的数据  Zhe一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如Gong应商的名称、分公司的名称、客户的区域信Xi缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。Dui于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别Xie入不同Excel文件向客户提交,要求在Gui定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。  (2)Cuo误的数据  这一类错误产生的原因是Ye务系统不够健全,在接收输入后没有进行判Duan直接写入后台数据库造成的,比如数值数据Shu成全角数字字符、字符串数据后面有一个回Che操作、日期格式不正确、日期越界等。这一Lei数据也要分类,对于类似于全角字符、数据Qian后有不可见字符的问题,只能通过写SQLYu句的方式找出来,然后要求客户在业务系统Xiu正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期Yue界的这一类错误会导致ETL运行失败,这Yi类错误需要去业务系统数据库用SQL的方Shi挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,Xiu正之后再抽取。  (3)重复的数据  Dui于这一类数据——特别是维表中会出现这种Qing况——将重复数据记录的所有字段导出来,Rang客户确认并整理。  数据清洗是一个Fan复的过程,不可能在几天内完成,只有不断De发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否Xiu正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,Xie入Excel文件或者将过滤数据写入数据Biao,在ETL开发的初期可以每天向业务单位Fa送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错Wu,同时也可以做为将来验证数据的依据。数Ju清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,Dui于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确Ren。  随着网络技术的发展,特别ShiInternet和Intranet技术De飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增Da。这时,主要用于管理结构化数据的关系数Ju库的局限性暴露地越来越明显。因而,数据Ku技术相应地进入了“后关系数据库时代”,Fa展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。Suo谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录You若干不可重复和可重复的字段组成,而每个Zi段又可由若干不可重复和可重复的子字段组Cheng。简单地说,非结构化数据库就是字段可变De数据库。  我国非结构化数据库Yi北京国信贝斯(iBase)软件有限公司DeiBase数据库为代表。IBase数https://www.wenku1.net/list/流行病学这门课几个学分/Ku是一种面向最终用户......余下全文>>

什么叫结构化数据,什么叫非结构化数据?能举例说明下吗?--ITJOB

  概念可以百度下,用食品举例子。    Ba一堆水果的种类、颜色、名称等属性按照一Ding的格式记录下来,这部分数据就是结构化数Ju,可以通过固定的模板读取某一条记录的某Yi个属性值。    现在给水果们拍照,用Yu言描述水果的口感,甚至给每个水果做一个Wang页,这些数据都是非结构化数据,这些数据Bu直接对应某个属性,需要相对复杂的方式来Fen析才能知道其含义。

什么是结构化数据,非结构化数据

  在信息社会,信息可以划分为两大类.一类Xin息能够用数据或统一的结构加以表示,我们Cheng之为结构化数据,如数字、符号;而另一类Xin息无法用数字或统一的结构表示,如文本、Tu像、声音、网页等,我们称之为非结构化数Ju.结构化数据属于非结构化数据,是非结构Hua数据的特例.  随着网络技术的发Zhan,特别是Internet和IntranetJi术的飞快发展,使得非结构化数据的数量日Qu增大.这时,主要用于管理结构化数据的关Xi数据库的局限性暴露地越来越明显.因而,Shu据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”,Fa展进入基于网络应用的非结构化数据库时代.Suo谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录You若干不可重复和可重复的字段组成,而每个Zi段又可由若干不可重复和可重复的子字段组Cheng.简单地说,非结构化数据库就是字段可变De数据库.

结构化数据和非结构化数据是什么意思

  结构化数据,简单来说就是数据库。结合到Dian型场景中更容易理解,比如企业ERP、财Wu系统;医疗HIS数据库;教育一卡通;政Fu行政审批;其他核心数据库等。这些应用需Yao哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需Qiu、数据备份需求、数据共享需求以及数据容Zai需求。  非结构化数据,包括视频、Yin频、图片、图像、文档、文本等形式。具体Dao典型案例中,像是医疗影像系统、教育视频Dian播、视频监控、国土GIS、设计院、文件Fu务器(PDM/FTP)、媒体资源管理等Ju体应用,这些行业对于存储需求包括数据存Chu、数据备份以及数据共享等。

什么是结构化数据,非结构化数据

  相对于结构化数据(即行数据,存储在数据Ku里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数Ju)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现De数据即称为非结构化数据,包括所有格式的Ban公文档、文本、图片、XML、HTML、Ge类报表、图像和音频/视频信息等等。  Zi段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称Wei半结构化数据,例如Exchange存储De数据。  非结构化数据库    在信息She会,信息可以划分为两大类。一类信息能够Yong数据或统一的结构加以表示,我们称之为结Gou化数据,如数字、符号;而另一类信息无法Yong数字或统一的结构表示,如文本、图像、声Yin、网页等,我们称之为非结构化数据。结构Hua数据属于非结构化数据,是非结构化数据的Te

结构化数据和非结构化数据是什么意思

  像对象存储这种,比如对象序列化,jsonZhuan换,这样的数据有自己的结构层级关系,这Yang是结构化数据,msql保存的数据没有这Yang具体的层级关系,他的关系通过外键构建,Zhe样的数据是关系型数据,也就是我只有你的Yi个引用,没有你具体的数据!

什么是结构化数据,非结构化数据和半结构化数据

  相对于结构化数据(即行数据,存储在数据Ku里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数Ju)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现De数据即称为非结构化数据,包括所有格式的Ban公文档、文本、图片、XML、HTML、Ge类报表、图像和音频/视频信息等等。  Zi段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称Wei半结构化数据,例如Exchange存储De数据。  非结构化数据库  Zai信息社会,信息可以划分为两大类。一类信Xi能够用数据或统一的结构加以表示,我们称Zhi为结构化数据,如数字、符号;而另一类信Xi无法用数字或统一的结构表示,如文本、图Xiang、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。Jie构化数据属于非结构化数据,是非结构化数Ju的特例  数据清洗从名字上也看De出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库Zhong的数据是面向某一主题的数据的集合,这些Shu据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史Shu据,这样就避免不了有的数据是错误数据、You的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲Tu的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。Wo们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,Zhe就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那Xie不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务Zhu管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修Zheng之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是You不完整的数据、错误的数据、重复的数据三Da类。  (1)不完整的数据  Zhe一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如Gong应商的名称、分公司的名称、客户的区域信Xi缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。Dui于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别Xie入不同Excel文件向客户提交,要求在Gui定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。  (2)Cuo误的数据  这一类错误产生的原因是Ye务系统不够健全,在接收输入后没有进行判Duan直接写入后台数据库造成的,比如数值数据Shu成全角数字字符、字符串数据后面有一个回Che操作、日期格式不正确、日期越界等。这一Lei数据也要分类,对于类似于全角字符、数据Qian后有不可见字符的问题,只能通过写SQLYu句的方式找出来,然后要求客户在业务系统Xiu正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期Yue界的这一类错误会导致ETL运行失败,这Yi类错误需要去业务系统数据库用SQL的方Shi挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,Xiu正之后再抽取。  (3)重复的数据  Dui于这一类数据——特别是维表中会出现这种Qing况——将重复数据记录的所有字段导出来,Rang客户确认并整理。  数据清洗是一个Fan复的过程,不可能在几天内完成,只有不断De发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否Xiu正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,Xie入Excel文件或者将过滤数据写入数据Biao,在ETL开发的初期可以每天向业务单位Fa送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错Wu,同时也可以做为将来验证数据的依据。数Ju清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,Dui于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确Ren。  随着网络技术的发展,特别ShiInternet和Intranet技术De飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增Da。这时,主要用于管理结构化数据的关系数Ju库的局限性暴露地越来越明显。因而,数据Ku技术相应地进入了“后关系数据库时代”,Fa展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。Suo谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录You若干不可重复和可重复的字段组成,而每个Zi段又可由若干不可重复和可重复的子字段组Cheng。简单地说,非结构化数据库就是字段可变De数据库。  我国非结构化数据库Yi北京国信贝斯(iBase)软件有限公司DeiBase数据库为代表。IBase数https://www.wenku1.net/list/给予的感想/Ku是......余下全文>>

什么是结构化数据,非结构化数据和半结构化数据

  结构化数据(即行数据,存储在数据库里,Ke以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)  Fei结构化数据,包括所有格式的办公文档、文Ben、图片、XML、HTML、各类报表、图Xiang和音频/视频信息等等。  对于结构Hua数据(即行数据,存储在数据库里,可以用Er维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不Fang便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为Fei结构化数据,包括所有格式的办公文档、文Ben、图片、XML、HTML、各类报表、图Xiang和音频/视频信息等等。  非结构化Shu据库是指其字段长度可变,并且每个字段的Ji录又可以由可重复或不可重复的子字段构成De数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如Shu字、符号等信息)而且更适合处理非结构化Shu据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体Deng信息)。  非结构化WEB数据库主Yao是针对非结构化数据而产生的,与以往

企业中80%的数据都是非结构化数据 什么是非结构化数据

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如何处理非结构化数据

  非结构化数据已经存在相当长一段时间了,Ta出现的时间比计算机诞生的时间还要早。像Gu埃及的象形文字(升体书)、流传已久的各Da宗教经文等等,都早在芯片出现以前就有了。Er搜索引擎同样也存在了相当长一段,虽然没You印刷文字的历史那么久远。不过,要说揭开Bao存在这些非结构化数据里的宝贵信息的秘密,Jiu算是用现在已经非常成熟的搜索引擎,也还Mei有得到什么理想效果。为什么会这样呢?  Jin去的是垃圾,出来的必是废物(Garbage In, Garbage Out)  Dui搜索引擎而言,要解开非结构化数据中真正You用的东西,还缺乏一个重要的因素。为了让Da家容易理解这个欠缺的因素,这里引用一下ITJie里的一句明言“Garbage锭In, Garbage Out”,Jian称GIGO,类似于“种瓜得瓜,种豆得豆”De意思,也就是说如果你输入到计算机里的是Yi些乱七八糟的无用信息,那么计算机输出的Jie果也是无用的废品,也代表了信息技术最难Jie决的问题之一,体现了对数据质量的要求。Dang我们用一个强大的搜索引擎来对基本上未经Jing化、未经清洗、未经集成的文本数据进行搜Suo时,会出现什么结果呢?就如上面的明言所Shi,搜索引擎最后返回给终端用户的结果也是Wei经清洗和集成的。  为了使文本搜索变得Zhen正有意义,在执行搜索操作之前,必须把需Yao对其进行搜索的文本进行集成。如果完成了Ji成的步骤,那么你输进去的就不再是“垃圾”,Er出来的也就不再是“废物”了。  互联网Dui垒企业数据  在互联网上搜索信息的时候,Yao进行数据清洗(data scrubbing)Hen难。试图清洗和集成遍布在互联网上的数据Ji本上是徒劳无益之举,就跟要把整个太平洋De水倒出来的难度差不多。  但对于企业数Ju来说,又是另一回事了,原因有二。首先,She及到企业数据的话,数据量就很有限了——Xiang对于几乎无限的互联网数据而言。其二,和Hu联网数据不同,几乎所有的企业数据都是和Qi业的业务相关的。保守而言,互联网上只有Hen小一部分数据是和任一企业的业务相关的,Ji使是像IBM这样的规模庞大,经营业务繁Za的企业。  因此,集成企业的文本数据,Huo者说为了搜索和分析而对这些数据进行预处Li,其实现的可能性就非常大。  1)客户Zi料——与客户沟通有关的数据  2)安全Shu据——与事故、检修、维护、授权及其他安Quan相关的数据  3)合同数据——与企业具Ti的合同相关的数据  4)举证数据——与Su讼过程相关的数据  5)法规数据——与Min感的企业事件和交易等相关的描述  数据Ji成的好处  集成企业文本数据的重要好处Zhi一就是,这些数据一旦被集成了,就可以输Ru到数据库被重复使用。换言之,只需要对企Ye文本数据进行一次集成,就可以被重复用于Sou索和分析操作,不管重复利用多好次都没问Ti

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