Dane strukturalne a dane nieustrukturyzowane

Dane nieustrukturyzowane to dane, które nie są zorganizowane w z góry zdefiniowany sposób lub nie mają określonego modelu danych. Tymczasem, uporządkowane dane to dane, które mają jasne, definiowalne relacje między punktami danych i zawierają je wstępnie zdefiniowany model. To krótka odpowiedź na temat różnicy między danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, ale przyjrzyjmy się bliżej różnicom między tymi dwoma typami danych.

Co to są dane strukturalne?

W informatyce struktury danych odnoszą się do konkretnych sposobów przechowywania i organizowania danych. Różne struktury danych mają różne relacje między punktami danych, ale dane mogą być również nieustrukturyzowane. Co to znaczy, że dane mają strukturę? Aby uczynić tę definicję jaśniejszą, przyjrzyjmy się różnym sposobom strukturyzacji danych.

Dane strukturalne są często przechowywane w tabelach, takich jak pliki Excel lub Bazy danych SQL. W takich przypadkach wiersze i kolumny danych zawierają różne zmienne lub cechy i często można rozpoznać związek między punktami danych, sprawdzając, gdzie przecinają się wiersze i kolumny danych. Ustrukturyzowane dane można łatwo dopasować do relacyjnej bazy danych, a przykłady różnych funkcji ustrukturyzowanego zbioru danych mogą obejmować elementy takie jak nazwiska, adresy, daty, statystyki pogodowe, numery kart kredytowych itp. Chociaż dane strukturalne to najczęściej dane tekstowe, jest to możliwe jest przechowywanie obrazów i dźwięku również jako danych strukturalnych.

Typowe źródła danych strukturalnych obejmują dane zebrane z czujników, blogów internetowych, danych sieciowych oraz danych dotyczących handlu detalicznego lub e-commerce. Dane strukturalne mogą być również generowane przez osoby wypełniające arkusze kalkulacyjne lub bazy danych danymi zebranymi z komputerów i innych urządzeń. Na przykład dane zebrane za pośrednictwem formularzy internetowych są często natychmiast wprowadzane do struktury danych.

Dane strukturalne mają długą historię przechowywania relacyjne bazy danych i SQL'a. Te metody przechowywania są popularne ze względu na łatwość odczytu i zapisu w tych formatach, a większość platform i języków jest w stanie interpretować te formaty danych.

W kontekście uczenia maszynowego dane strukturalne są łatwiejsze do nauczenia systemu uczenia maszynowego, ponieważ wzorce zawarte w danych są bardziej wyraźne. Niektóre funkcje można wprowadzić do klasyfikatora uczenia maszynowego i użyć do etykietowania innych instancji danych w oparciu o wybrane funkcje. Z kolei szkolenie systemu uczenia maszynowego na danych nieustrukturyzowanych jest zwykle trudniejsze z powodów, które staną się jasne.

Co to są dane nieustrukturyzowane?

Dane nieustrukturyzowane to dane, które nie są zorganizowane zgodnie ze wstępnie zdefiniowanym modelem lub strukturą danych. Dane nieustrukturyzowane są często nazywane danymi jakościowymi, ponieważ nie można ich analizować ani przetwarzać w tradycyjny sposób przy użyciu zwykłych metod stosowanych w przypadku danych ustrukturyzowanych.

Ponieważ dane nieustrukturyzowane nie mają żadnych zdefiniowanych relacji między punktami danych, nie można ich organizować w relacyjnych bazach danych. Natomiast sposób przechowywania nieustrukturyzowanych danych jest zazwyczaj taki baza danych NoSQLlub nierelacyjną bazę danych. Jeśli struktura bazy danych nie budzi większych zastrzeżeń, zamiast bazy danych NoSQL można użyć jeziora danych lub dużej puli danych nieustrukturyzowanych do przechowywania danych.

Dane nieustrukturyzowane są trudne do analizy, a zrozumienie nieustrukturyzowanych danych często wymaga zbadania poszczególnych fragmentów danych w celu rozpoznania potencjalnych cech, a następnie sprawdzenia, czy te cechy występują w innych fragmentach danych w puli.

Zdecydowana większość danych jest w formatach nieustrukturyzowanych. Szacuje się, że dane nieustrukturyzowane obejmują około 80% wszystkich danych. Techniki eksploracji danych można wykorzystać do ustrukturyzowania danych.

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe, pewne techniki mogą pomóc w uporządkowaniu nieustrukturyzowanych danych i przekształceniu ich w dane ustrukturyzowane. Popularnym narzędziem do przekształcania danych nieustrukturyzowanych w dane ustrukturyzowane jest system zwany autoenkoderem.