Ongestruktureerde data word tans ontleed deur onttrekking … Oor die algemeen gebruik die meeste ongestruktureerde data onttrekking, teksanalise en teksabstraksie met 'n relasionele databasis om 'n geïntegreerde aansig van die data te skep, wat dit moontlik maak die organisasie om slimmer besigheidsbesluite te neem.
Wat is ongestruktureerde data-analise?
Ongestruktureerde data-analise is die proses om data-analise-nutsmiddels te gebruik om outomaties te organiseer, te struktureer en waarde uit ongestruktureerde data te kry (inligting wat nie op 'n voorafbepaalde manier georganiseer is nie). … Ongestruktureerde teksdata gaan verder as net numeriese waardes en feite, in gedagtes, opinies en emosies.
Hoe ontleed jy gestruktureerde en ongestruktureerde data?
Gestruktureerde data is kwantitatief, terwyl ongestruktureerde data kwalitatief is. Gestruktureerde data word dikwels in datapakhuise gestoor, terwyl ongestruktureerde data in datamere gestoor word. Gestruktureerde data is maklik om te soek en te ontleed, terwyl ongestruktureerde data meer werk verg om te verwerk en te verstaan.
Watter gereedskap word gebruik om ongestruktureerde data te ontleed?
Ongestruktureerde Data-analisenutsgoed
- MonkeyLearn | Alles-in-een data-analise- en visualiseringnutsding.
- Excel en Google Blaaie | Organiseer data en voer basiese ontledings uit.
- RapidMinder | All-round platform vir voorspellende datamodelle.
- KNIME | Oopbronplatform vir gevorderde, persoonlike ontwerp.
Hoe word ongestruktureerde data ingesamel?
Elke keer as jy terugvoer van jou kliënte kry, samel jy ongestruktureerde data in. Byvoorbeeld, opnames met teksantwoorde is ongestruktureerde data. Alhoewel hierdie data nie in 'n databasis versamel kan word nie, is dit steeds waardevolle inligting wat jy kan gebruik om sakebesluite in te lig.
