Ustrukturyzowane kontra Ustrukturyzowane Dane

Niestrukturyzowane dane to dane, które nie są zorganizowane w sposób wcześniej określony lub nie posiadają określonego modelu danych. Z drugiej strony, ustrukturyzowane dane to dane, które mają wyraźne, określone relacje między punktami danych, z wcześniej określonym modelem, który je zawiera. To krótka odpowiedź na różnicę między ustrukturyzowanymi a niestrukturyzowanymi danymi, ale przyjrzyjmy się bliżej różnicom między tymi dwoma typami danych.

Co to są Ustrukturyzowane Dane?

Jeśli chodzi o naukę komputerową, struktury danych odnoszą się do konkretnych sposobów przechowywania i organizowania danych. Różne struktury danych posiadają różne relacje między punktami danych, ale dane mogą być również niestrukturyzowane. Co oznacza stwierdzenie, że dane są ustrukturyzowane? Aby wyjaśnić tę definicję, przyjrzyjmy się różnym sposobom strukturyzacji danych.

Ustrukturyzowane dane są często przechowywane w tabelach, takich jak pliki Excel lub bazy danych SQL. W tych przypadkach wiersze i kolumny danych zawierają różne zmienne lub cechy, i często można rozpoznać relację między punktami danych, sprawdzając, gdzie wiersze i kolumny danych się przecinają. Ustrukturyzowane dane można łatwo dopasować do relacyjnej bazy danych, a przykłady różnych cech w ustrukturyzowanym zestawie danych mogą obejmować elementy takie jak nazwy, adresy, daty, statystyki pogody, numery kart kredytowych itp. Chociaż ustrukturyzowane dane najczęściej są danymi tekstowymi, możliwe jest przechowywanie rzeczy takich jak obrazy i dźwięk jako ustrukturyzowane dane.

Typowymi źródłami ustrukturyzowanych danych są rzeczy takie jak dane zebrane z czujników, logi sieciowe, dane z sieci i dane detaliczne lub e-commerce. Ustrukturyzowane dane mogą być również generowane przez ludzi wypełniających arkusze kalkulacyjne lub bazy danych danymi zebranymi z komputerów i innych urządzeń. Na przykład, dane zebrane za pomocą formularzy online są często bezpośrednio wprowadzane do struktury danych.

Ustrukturyzowane dane mają długą historię przechowywania w relacyjnych bazach danych i SQL. Te metody przechowywania są popularne ze względu na łatwość odczytywania i zapisu w tych formatach, z większością platform i języków, które mogą interpretować te formaty danych.

W kontekście uczenia maszynowego, ustrukturyzowane dane są łatwiejsze do trenowania systemu uczenia maszynowego, ponieważ wzorce w danych są bardziej jawne. Określone cechy mogą być wprowadzone do klasyfikatora uczenia maszynowego i użyte do oznaczenia innych przypadków danych na podstawie tych wybranych cech. W przeciwieństwie, trenowanie systemu uczenia maszynowego na niestrukturyzowanych danych jest często trudniejsze, z powodów, które będą wyjaśnione później.

Co to są Niestrukturyzowane Dane?

Niestrukturyzowane dane to dane, które nie są zorganizowane zgodnie z wcześniej określonym modelem danych lub strukturą. Niestrukturyzowane dane są często nazywane danymi jakościowymi, ponieważ nie mogą być analizowane lub przetwarzane w tradycyjnych sposób przy użyciu standardowych metod stosowanych dla ustrukturyzowanych danych.

Ponieważ niestrukturyzowane dane nie mają określonych relacji między punktami danych, nie mogą być zorganizowane w relacyjnych bazach danych. W przeciwieństwie, sposób przechowywania niestrukturyzowanych danych jest zwykle bazą NoSQL lub nie-relacyjną bazą danych. Jeśli struktura bazy danych jest mniej istotna, jeziorno danych lub duży zbiór niestrukturyzowanych danych może być użyty do przechowywania danych zamiast bazy NoSQL.

Niestrukturyzowane dane są trudne do analizy, a zrozumienie niestrukturyzowanych danych często wymaga badania poszczególnych elementów danych w celu rozpoznania potencjalnych cech, a następnie sprawdzenia, czy te cechy występują w innych elementach danych w puli.

Olbrzymia większość danych jest w niestrukturyzowanych formatach, z szacunkami, że niestrukturyzowane dane stanowią około 80% wszystkich danych. Techniki wydobywania danych mogą być użyte, aby pomóc w strukturyzowaniu danych.

W odniesieniu do uczenia maszynowego, pewne techniki mogą pomóc w uporządkowaniu niestrukturyzowanych danych i przekształceniu ich w ustrukturyzowane dane. Popularnym narzędziem do przekształcania niestrukturyzowanych danych w ustrukturyzowane dane jest system zwany autoenkoderem.