Rumah Keuangan Pribadi Dasar-dasar data terstruktur dan tidak terstruktur dalam data prediktif - dummies

Dasar-dasar data terstruktur dan tidak terstruktur dalam data prediktif - dummies

Video: Webinar: Modern GIS sebagai Solusi Tantangan Masa Kini 2025

Video: Webinar: Modern GIS sebagai Solusi Tantangan Masa Kini 2025
Anonim

Data yang terdapat dalam database, dokumen, e-mail, dan file data lainnya untuk analisis prediktif dapat dikategorikan sebagai data terstruktur atau tidak terstruktur. Data terstruktur terorganisasi dengan baik, mengikuti urutan yang konsisten, relatif mudah untuk dicari dan query, dan dapat diakses dan dipahami dengan mudah oleh seseorang atau program komputer.

Contoh klasik dari data terstruktur adalah spreadsheet Excel dengan kolom berlabel. Data terstruktur semacam itu konsisten; tajuk kolom - biasanya deskripsi singkat dan akurat dari konten di setiap kolom - memberi tahu persis jenis konten yang Anda harapkan.

Data terstruktur biasanya disimpan dalam skema yang didefinisikan dengan baik seperti database. Biasanya tabular, dengan kolom dan baris yang secara jelas menentukan atributnya. Data yang tidak terstruktur, sebaliknya, cenderung berbentuk bebas, tidak berbentuk tabel, tersebar, dan tidak mudah ditemukan; Data semacam itu memerlukan intervensi yang disengaja untuk memahaminya. Miscellaneous e-mail, dokumen, halaman web, dan file (baik teks, audio, dan / atau video) di lokasi yang tersebar adalah contoh data tidak terstruktur.

Sulit untuk mengkategorikan isi data tidak terstruktur. Ini cenderung sebagian besar teks, biasanya dibuat dengan gado-gado gaya bebas, dan menemukan atribut yang dapat Anda gunakan untuk menggambarkan atau mengelompokkannya bukanlah tugas kecil.

Isi data tidak terstruktur sulit dilakukan dengan atau masuk akal secara pemrograman. Program komputer tidak dapat menganalisa atau menghasilkan laporan mengenai data semacam itu, hanya karena kekurangan struktur, tidak memiliki karakteristik dominan yang mendasari, dan setiap item data tidak memiliki kesamaan.

Secara umum, ada persentase data terstruktur yang lebih tinggi daripada data terstruktur di dunia. Data yang tidak terstruktur membutuhkan lebih banyak pekerjaan untuk membuatnya berguna, sehingga mendapat perhatian lebih - sehingga cenderung menghabiskan lebih banyak waktu.

Jangan meremehkan pentingnya data terstruktur dan kekuatan yang diberikannya pada analisis Anda. Ini jauh lebih efisien untuk menganalisis data terstruktur daripada menganalisis data tidak terstruktur. Data yang tidak terstruktur juga mahal untuk proses preprocess untuk analisis karena Anda sedang membangun proyek analisis prediktif. Pemilihan data yang relevan, pembersihannya, dan transformasi selanjutnya bisa berlangsung lama dan membosankan.

Data yang baru saja disusun dari langkah-langkah preprocessing yang diperlukan kemudian dapat digunakan dalam model analisis prediktif. Transformasi besar data terstruktur bagaimanapun, mungkin harus menunggu sampai Anda memiliki model analisis prediktif Anda dan berjalan.

Analisis data mining and text adalah dua pendekatan untuk menyusun dokumen teks, menghubungkan isinya, mengelompokkan dan meringkas data mereka, dan mengungkap pola dalam data tersebut. Kedua disiplin menyediakan kerangka algoritme dan teknik yang kaya untuk menambang teks yang tersebar di lautan dokumen.

Perlu dicatat juga bahwa platform mesin pencari menyediakan alat yang tersedia untuk mengindeks data dan membuatnya dapat ditelusuri.

Mari bandingkan data terstruktur dan tidak terstruktur.

Karakteristik

Terstruktur Tidak terstruktur Asosiasi
Terorganisir Tersebar dan terdispersi Penampilan
Secara formal didefinisikan Formulir Bebas Aksesibilitas
Mudah untuk akses dan permintaan Sulit untuk mengakses dan query Ketersediaan
Percentagewise lower Percentagewise higher Analisis
Efisien untuk menganalisis Preprocessing tambahan diperlukan Data tidak terstruktur tidak sepenuhnya Kurang struktur - Anda hanya perlu mencari tahu. Bahkan teks di dalam file digital masih memiliki beberapa struktur yang terkait dengannya, sering muncul dalam metadata - misalnya, judul dokumen, tanggal file terakhir diubah, dan nama pengarangnya.

Hal yang sama berlaku untuk e-mail: Isinya mungkin tidak terstruktur, namun data terstruktur dikaitkan dengan mereka - misalnya tanggal dan waktu pengiriman, nama pengirim dan penerima mereka, apakah itu berisi lampiran.

Garis pemisah antara kedua tipe data tidak selalu jelas. Secara umum, Anda selalu dapat menemukan beberapa atribut data tidak terstruktur yang dapat dianggap sebagai data terstruktur. Apakah struktur itu mencerminkan isi data itu - atau berguna dalam analisis data - tidak jelas.

Untuk itu, data terstruktur dapat menyimpan data tidak terstruktur di dalamnya. Dalam bentuk web, misalnya, pengguna mungkin diminta memberikan umpan balik mengenai produk dengan memilih jawaban dari banyak pilihan - namun juga dilengkapi dengan kotak komentar di mana mereka dapat memberikan masukan tambahan.

Jawaban dari banyak pilihan disusun; bidang komentar tidak terstruktur karena bentuknya yang bebas. Kasus seperti ini paling baik dipahami sebagai gabungan data terstruktur dan tidak terstruktur. Sebagian besar data merupakan komposit keduanya.

Untuk proyek analisis prediktif yang sukses, data terstruktur dan tidak terstruktur Anda harus digabungkan dalam format logis yang dapat dianalisis.

Dasar-dasar data terstruktur dan tidak terstruktur dalam data prediktif - dummies

Pilihan Editor

Bagaimana Mengelola Komentar di WordPress Anda. com Blog - dummies

Bagaimana Mengelola Komentar di WordPress Anda. com Blog - dummies

Buka halaman Komentar dengan mengklik link Komentar di menu navigasi Dashboard WordPress. Halaman Komentar menunjukkan semua komentar di blog Anda sejak hari pertama Anda memulai. Di sini Anda bisa melihat komentar, mengeditnya, menandai mereka sebagai spam, atau flat-out menghapusnya. Jika Anda menetapkan pilihan Komentar Anda jadi ...

Bagaimana Mengelola Pengguna dan Penulis di Blog WordPress Anda - dummies

Bagaimana Mengelola Pengguna dan Penulis di Blog WordPress Anda - dummies

Pengguna WordPress halaman memberitahu Anda tentang semua pengguna di blog Anda. Ini mencantumkan nama pengguna, nama, alamat e-mail, peran di blog Anda, dan jumlah posting yang dibuat ke blog Anda. Untuk mengelola peran pengguna, Anda perlu memahami jenis akses yang diberikan masing-masing peran: Pengikut: Peran default ini ditugaskan untuk ...

Cara Membuat Permalinks WordPress Bekerja dengan Server Anda - dummies

Cara Membuat Permalinks WordPress Bekerja dengan Server Anda - dummies

Setelah Anda mengatur format untuk permalinks untuk situs WordPress Anda dengan menggunakan opsi selain default, WordPress menulis peraturan, atau arahan tertentu ke. htaccess file di server web anda Itu. htaccess file pada gilirannya mengkomunikasikan ke server web Anda bagaimana seharusnya menyajikan permalinks, sesuai dengan permalink ...

Pilihan Editor

Bagaimana cara Log In ke Layanan Cloud - dummies

Bagaimana cara Log In ke Layanan Cloud - dummies

Karena Cloud Service sepenuhnya berbasis di awan, semua Anda benar-benar Kebutuhan untuk mengaksesnya adalah koneksi internet. (Nah, Anda juga memerlukan nama pengguna dan kata sandi.) Anda dapat masuk dari kantor Anda dan kemudian mengambil tempat Anda tinggalkan di hotel saat bepergian di Tokyo. Salesforce memiliki banyak tindakan pengamanan ...

Bagaimana Bergerak di sekitar MYOB - dummies

Bagaimana Bergerak di sekitar MYOB - dummies

Di MYOB, Anda dapat melangkah maju dan mundur melalui setiap jendela pembelajaran saya. untuk mencintai kunci Tab komputer Anda. Ini jauh lebih mudah dan lebih cepat daripada menggunakan mouse anda. Keystrokes Shortcut Result Shift + Tab Bergerak ke belakang ke kolom sebelumnya Enter atau Tab Bergerak ke depan ke kolom berikutnya Alt + F4 Berhenti dan mengemas Esc Membawa ...

Bagaimana Membuka Kasus untuk Pelanggan di Salesforce. Kasus com - dummies

Bagaimana Membuka Kasus untuk Pelanggan di Salesforce. Kasus com - dummies

Adalah dasar Salesforce. com Layanan Cloud. Mereka adalah titik pusat kontak Anda dan apa yang agen hidup dan hirup setiap hari. Kasus adalah catatan penyelidikan layanan atau dukungan untuk pelanggan yang merinci masalah dan semua informasi yang mengelilinginya, seperti yang ditunjukkan. Kasus ...

Pilihan Editor

Menghitung Persen Tujuan di Excel - dummies

Menghitung Persen Tujuan di Excel - dummies

Ketika seseorang meminta Anda untuk menghitung satu persen Tujuannya, dia hanya mengatakan untuk membandingkan kinerja aktual dengan tujuan yang dinyatakan. Matematika yang terlibat dalam perhitungan ini sederhana: Bagilah tujuannya dengan aktual. Ini memberi Anda nilai persentase yang menunjukkan berapa banyak pencapaian yang telah dicapai. Misalnya, jika ...

Menghitung Persentase Varian di Excel - dummies

Menghitung Persentase Varian di Excel - dummies

Varians adalah indikator perbedaan antara satu angka dengan angka lainnya. Untuk memahami hal ini, bayangkan bahwa Anda menjual 120 widget pada suatu hari, dan keesokan harinya, Anda menjual 150. Perbedaan dalam penjualan sebenarnya sangat mudah dilihat; Anda menjual 30 widget lagi. Mengurangkan 120 widget dari 150 widget memberi ...

Menghitung Persentase Varian dengan Nilai Negatif di Excel - dummies

Menghitung Persentase Varian dengan Nilai Negatif di Excel - dummies

Rumus untuk menghitung varian persen dalam Excel bekerja dengan indah dalam banyak kasus. Namun, bila nilai benchmark adalah nilai negatif, rumusnya akan turun. Misalnya, bayangkan Anda memulai bisnis dan berharap bisa kehilangan tahun pertama. Jadi, Anda memberi anggaran sebesar negatif $ 10.000. Sekarang bayangkan itu ...