構造化データと非構造化データ

非構造化データ 事前定義された方法で編成されていないデータ、または特定のデータ モデルが欠如しているデータです。 その間、 構造化データ データ ポイント間に明確で定義可能な関係があり、それを含む事前定義されたモデルを持つデータです。これが構造化データと非構造化データの違いに関する簡単な答えですが、2 つのタイプのデータの違いを詳しく見てみましょう。

構造化データとは何ですか？

コンピューター サイエンスに関して言えば、データ構造とは、データを保存および編成する特定の方法を指します。 データ構造が異なれば、データ ポイント間の関係も異なりますが、データが構造化されていない場合もあります。 データが構造化されているとはどういう意味ですか? この定義を明確にするために、データを構造化するさまざまな方法のいくつかを見てみましょう。

構造化データは、多くの場合、Excel ファイルや SQLデータベース。 このような場合、データの行と列は異なる変数または特徴を保持しており、多くの場合、データの行と列が交差する場所を確認することでデータ ポイント間の関係を識別できます。 構造化データはリレーショナル データベースに簡単に組み込むことができ、構造化データセットのさまざまな特徴の例には、名前、住所、日付、気象統計、クレジット カード番号などの項目が含まれます。構造化データはほとんどの場合テキスト データですが、画像や音声なども構造化データとして保存することが可能です。

構造化データの一般的なソースには、センサー、ウェブログ、ネットワーク データ、小売または電子商取引データから収集されたデータなどが含まれます。 構造化データは、コンピューターやその他のデバイスから収集したデータをスプレッドシートやデータベースに入力することによっても生成できます。 たとえば、オンライン フォームを通じて収集されたデータは、多くの場合、すぐにデータ構造に入力されます。

構造化データには長い保存の歴史があります。 リレーショナルデータベース そしてSQL。 これらの保存方法は、これらの形式での読み取りと書き込みが容易であり、ほとんどのプラットフォームと言語でこれらのデータ形式を解釈できるため、人気があります。

機械学習のコンテキストでは、データ内のパターンがより明確であるため、構造化データは機械学習システムのトレーニングが容易です。特定の特徴を機械学習分類器に入力し、それらの選択された特徴に基づいて他のデータ インスタンスにラベルを付けるために使用できます。対照的に、非構造化データでの機械学習システムのトレーニングはより困難になる傾向がありますが、その理由は今後明らかになります。

非構造化データとは何ですか？

非構造化データは、事前定義されたデータ モデルまたは構造に従って編成されていないデータです。 非構造化データは、構造化データに使用される通常の方法を使用した従来の方法では分析または処理できないため、定性データと呼ばれることがあります。

非構造化データにはデータ ポイント間の関係が定義されていないため、リレーショナル データベースで整理できません。 対照的に、非構造化データの保存方法は通常、 NoSQLデータベース、または非リレーショナル データベース。 データベースの構造があまり重要でない場合は、NoSQL データベースの代わりにデータ レイク、または非構造化データの大規模なプールを使用してデータを保存できます。

非構造化データは分析が難しく、非構造化データを理解するには、多くの場合、個々のデータを調べて潜在的な特徴を識別し、それらの特徴がプール内の他のデータに出現するかどうかを確認する必要があります。

データの大部分は非構造化フォーマットであり、非構造化データは全データの約 80% を占めると推定されています。 データ マイニング技術を使用すると、データを構造化することができます。

機械学習に関しては、特定の手法を使用すると、非構造化データを順序付けして構造化データに変換できます。 非構造化データを構造化データに変換するための一般的なツールは、オートエンコーダーと呼ばれるシステムです。