정형 데이터와 비정형 데이터

비정형 데이터 미리 정의된 방식으로 구성되지 않았거나 특정 데이터 모델이 없는 데이터입니다. 그 동안에, 구조화 된 데이터 데이터 포인트 사이에 명확하고 정의 가능한 관계가 있고 이를 포함하는 사전 정의된 모델이 있는 데이터입니다. 이는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 차이점에 대한 짧은 답변이지만, 두 가지 유형의 데이터 간의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

구조화된 데이터란 무엇입니까?

컴퓨터 공학에서 데이터 구조는 데이터를 저장하고 구성하는 특정 방법을 의미합니다. 서로 다른 데이터 구조는 데이터 요소 간의 서로 다른 관계를 갖지만 데이터는 구조화되지 않을 수도 있습니다. 데이터가 구조화된다는 것은 무엇을 의미합니까? 이 정의를 더 명확하게 하기 위해 데이터를 구조화하는 다양한 방법 중 일부를 살펴보겠습니다.

구조화된 데이터는 종종 Excel 파일이나 SQL 데이터베이스. 이러한 경우 데이터의 행과 열은 서로 다른 변수 또는 기능을 보유하며 데이터 행과 열이 교차하는 위치를 확인하여 데이터 요소 간의 관계를 식별할 수 있는 경우가 많습니다. 구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스에 쉽게 들어갈 수 있으며 구조화된 데이터세트의 다양한 기능의 예에는 이름, 주소, 날짜, 날씨 통계, 신용 카드 번호 등과 같은 항목이 포함될 수 있습니다. 구조화된 데이터는 대부분 텍스트 데이터이지만 이미지 및 오디오와 같은 것을 구조화된 데이터로 저장할 수도 있습니다.

구조화된 데이터의 일반적인 소스에는 센서, 웹로그, 네트워크 데이터, 소매 또는 전자상거래 데이터에서 수집된 데이터가 포함됩니다. 구조화된 데이터는 컴퓨터 및 기타 장치에서 수집한 데이터로 스프레드시트나 데이터베이스를 채우는 사람들에 의해 생성될 수도 있습니다. 예를 들어 온라인 양식을 통해 수집된 데이터는 종종 데이터 구조에 즉시 입력됩니다.

구조화된 데이터는 오랫동안 저장되어 왔습니다. 관계형 데이터베이스 그리고 SQL. 이러한 저장 방법은 대부분의 플랫폼과 언어가 이러한 데이터 형식을 해석할 수 있는 이러한 형식으로 읽고 쓰기가 쉽기 때문에 널리 사용됩니다.

기계 학습 맥락에서 구조화된 데이터는 데이터 내의 패턴이 더 명확하기 때문에 기계 학습 시스템을 훈련하기가 더 쉽습니다. 특정 기능은 기계 학습 분류기에 공급될 수 있으며 선택한 기능을 기반으로 다른 데이터 인스턴스에 레이블을 지정하는 데 사용될 수 있습니다. 대조적으로, 구조화되지 않은 데이터에 대한 기계 학습 시스템을 교육하는 것은 더 어려운 경향이 있으며 그 이유는 분명할 것입니다.

비정형 데이터란 무엇입니까?

구조화되지 않은 데이터는 미리 정의된 데이터 모델 또는 구조에 따라 구성되지 않은 데이터입니다. 구조화되지 않은 데이터는 구조화 데이터에 사용되는 일반적인 방법을 사용하여 기존 방식으로 분석하거나 처리할 수 없기 때문에 종종 정성적 데이터라고 합니다.

구조화되지 않은 데이터는 데이터 요소 간에 정의된 관계가 없기 때문에 관계형 데이터베이스에서 구성할 수 없습니다. 반대로 구조화되지 않은 데이터가 저장되는 방식은 일반적으로 다음과 같습니다. NoSQL 데이터베이스, 또는 비관계형 데이터베이스. 데이터베이스의 구조가 거의 중요하지 않은 경우 데이터 레이크 또는 구조화되지 않은 대규모 데이터 풀을 사용하여 NoSQL 데이터베이스 대신 데이터를 저장할 수 있습니다.

구조화되지 않은 데이터는 분석하기 어려우며 구조화되지 않은 데이터를 이해하려면 개별 데이터 조각을 검사하여 잠재적 기능을 식별한 다음 이러한 기능이 풀 내의 다른 데이터 조각에서 발생하는지 확인해야 합니다.

대부분의 데이터는 구조화되지 않은 형식이며 구조화되지 않은 데이터가 전체 데이터의 약 80%를 차지하는 것으로 추산됩니다. 데이터 마이닝 기술을 사용하여 데이터를 구조화할 수 있습니다.

기계 학습 측면에서 특정 기술은 비정형 데이터를 주문하고 이를 정형 데이터로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터를 구조화 데이터로 바꾸는 데 널리 사용되는 도구는 오토인코더라는 시스템입니다.