Nestrukturirani podaci se trenutno analiziraju ekstrakcijom … Sve u svemu, većina nestrukturiranih podataka koristi ekstrakciju, analizu teksta i apstrakciju teksta s relacijskom bazom podataka kako bi se stvorio integrirani prikaz podataka, omogućavajući organizacija za donošenje pametnijih poslovnih odluka.
Šta je nestrukturirana analiza podataka?
Analiza nestrukturiranih podataka je proces korištenja alata za analizu podataka za automatsko organiziranje, strukturiranje i dobivanje vrijednosti iz nestrukturiranih podataka (informacije koje nisu organizirane na unaprijed definiran način). … Nestrukturirani tekstualni podaci idu dalje od samo numeričkih vrijednosti i činjenica, u misli, mišljenja i emocije.
Kako analizirate strukturirane i nestrukturirane podatke?
Strukturirani podaci su kvantitativni, dok su nestrukturirani podaci kvalitativni. Strukturirani podaci se često pohranjuju u skladišta podataka, dok se nestrukturirani podaci pohranjuju u jezerima podataka. Strukturirani podaci su laki za pretraživanje i analiziranje, dok nestrukturirani podaci zahtijevaju više rada za obradu i razumijevanje.
Koji se alati koriste za analizu nestrukturiranih podataka?
Alati za analizu nestrukturiranih podataka
- MonkeyLearn | All-in-one alat za analizu i vizualizaciju podataka.
- Excel i Google tabele | Organizirajte podatke i izvršite osnovne analize.
- RapidMinder | Sveobuhvatna platforma za prediktivne modele podataka.
- KNIME | Platforma otvorenog koda za napredni, personalizirani dizajn.
Kako se prikupljaju nestrukturirani podaci?
Svaki put kada prikupite povratne informacije od svojih kupaca, prikupljate nestrukturirane podatke. Na primjer, ankete s tekstualnim odgovorima su nestrukturirani podaci. Iako se ovi podaci ne mogu prikupiti u bazi podataka, oni su i dalje vrijedne informacije koje možete koristiti za donošenje poslovnih odluka.
