Data Terstruktur vs Teu Terstruktur

Data teu terstruktur nyaéta data anu henteu diatur dina cara anu tos ditetepkeun atanapi henteu gaduh modél data anu khusus. Samentara éta, data terstruktur nyaeta data anu jelas, hubungan definable antara titik data, kalawan model pre-diartikeun ngandung eta. Éta jawaban pondok ngeunaan bédana antara data terstruktur sareng henteu terstruktur, tapi hayu urang tingali bédana antara dua jinis data éta.

Naon Data Terstruktur?

Lamun datang ka elmu komputer, struktur data nujul kana cara husus pikeun nyimpen jeung ngatur data. Struktur data anu béda gaduh hubungan anu béda antara titik data, tapi data ogé tiasa henteu terstruktur. Naon hartosna yén data terstruktur? Sangkan harti ieu leuwih écés, hayu urang tingali sababaraha rupa cara nyusun data.

Data terstruktur sering diayakeun dina tabel sapertos file Excel atanapi database SQL. Dina kasus ieu, baris jeung kolom data nahan variabel atawa fitur béda, sarta mindeng mungkin pikeun discern hubungan antara titik data ku mariksa ningali dimana baris data jeung kolom motong. Data terstruktur tiasa gampang pas kana database relasional, sareng conto fitur anu béda dina susunan data terstruktur tiasa kalebet barang sapertos nami, alamat, tanggal, statistik cuaca, nomer kartu kiridit, jsb. mungkin pikeun nyimpen hal-hal sapertos gambar sareng audio salaku data terstruktur ogé.

Sumber umum data terstruktur kalebet hal-hal sapertos data anu dikumpulkeun tina sensor, weblog, data jaringan, sareng data ritel atanapi e-commerce. Data terstruktur ogé tiasa dihasilkeun ku jalma anu ngeusian hamparan atanapi pangkalan data sareng data anu dikumpulkeun tina komputer sareng alat anu sanés. Contona, data dikumpulkeun ngaliwatan formulir online mindeng langsung fed kana struktur data.

Data terstruktur ngagaduhan sajarah anu panjang pikeun disimpen basis data hubungan jeung SQL. Métode panyimpen ieu populer kusabab betah maca sareng nyerat dina format ieu, sareng kalolobaan platform sareng basa tiasa napsirkeun format data ieu.

Dina kontéks pembelajaran mesin, data terstruktur langkung gampang pikeun ngalatih sistem pembelajaran mesin, sabab pola dina data langkung eksplisit. Fitur-fitur anu tangtu tiasa diasupkeun kana klasifikasi mesin learning sareng dianggo pikeun labél instansi data sanés dumasar kana fitur anu dipilih. Sabalikna, ngalatih sistem pembelajaran mesin dina data anu henteu terstruktur langkung hese, kusabab alesan anu bakal jelas.

Naon Data Teu Terstruktur?

Data henteu terstruktur nyaéta data anu henteu disusun dumasar kana modél atanapi struktur data anu tos ditetepkeun. Data anu henteu terstruktur sering disebut data kualitatif sabab henteu tiasa dianalisis atanapi diolah ku cara tradisional nganggo metode biasa anu dianggo pikeun data terstruktur.

Kusabab data anu henteu terstruktur henteu ngagaduhan hubungan anu ditetepkeun antara titik data, éta henteu tiasa diatur dina pangkalan data relasional. Kontras, cara data teu terstruktur disimpen ilaharna kalawan database NoSQL, atawa database non-relasional. Upami struktur pangkalan data sakedik prihatin, danau data, atanapi sakumpulan data anu teu terstruktur, tiasa dianggo pikeun nyimpen data tibatan database NoSQL.

Data anu henteu terstruktur hese dianalisis, sareng ngartos data anu henteu terstruktur sering ngalibatkeun mariksa potongan data individu pikeun ngabédakeun fitur poténsial teras ningali naha fitur-fitur éta aya dina potongan data anu sanés dina kolam renang.

Seuseueurna data aya dina format anu henteu terstruktur, kalayan perkiraan yén data anu henteu terstruktur ngandung sakitar 80% tina sadaya data. Téhnik data mining bisa dipaké pikeun mantuan struktur data.

Dina hal pembelajaran mesin, téknik-téknik anu tangtu tiasa ngabantosan pesenan data anu henteu terstruktur sareng janten data terstruktur. Alat anu populér pikeun ngarobah data anu henteu terstruktur kana data terstruktur nyaéta sistem anu disebut autoencoder.