非结构化数据知识
大数据重点知识点
大数据重点知识点一、引言大数据作为当下热门的话题，广泛应用于各个行业和领域。
它是指IT技术用于处理和分析海量、高速和多样化的数据，以实现信息的深度挖掘和价值的提取。
为了更好地理解大数据，本文将介绍大数据的重点知识点。
二、数据类型1. 结构化数据：指按照固定格式组织和存储的数据，如表格、关系数据库等。
2. 半结构化数据：指具有一定结构但不符合固定格式的数据，如XML文件、JSON等。
3. 非结构化数据：指没有固定格式和结构的数据，如文本、图片、音频、视频等。
三、数据采集与存储1. 传感器技术：通过各种传感器采集数据，如气温、湿度、压力等。
2. 云存储：使用云存储技术将大数据存储于云平台，提高数据的安全性和可扩展性。
3. 分布式文件系统：将大数据分散存储在多个节点上，提高数据的处理和访问效率。
四、数据清洗与预处理1. 数据去重：删除重复的数据，保证数据的唯一性和准确性。
2. 数据过滤：剔除噪声数据和异常数据，保留有效的数据样本。
3. 数据归一化：将不同数据的尺度统一，便于数据的比较和分析。
五、数据分析与挖掘1. 关联分析：发现数据之间的关联规则和关系，如购物篮分析、协同过滤推荐等。
2. 聚类分析：将相似的数据进行分组，挖掘数据的聚类模式。
3. 分类与预测：通过训练模型对数据进行分类和预测，如决策树、神经网络等。
六、数据可视化与展示1. 折线图：用于显示数据随时间变化的趋势和规律。
2. 柱状图：用于比较不同数据之间的数量或大小。
3. 饼图：用于展示不同数据的比例和占比。
4. 热力图：用于显示数据的空间分布和热点区域。
七、数据隐私与安全1. 数据加密：通过加密技术保护数据的机密性和完整性。
2. 访问控制：设置不同权限和角色，限制数据的访问和操作。
3. 数据备份和恢复：定期备份数据，以应对数据丢失或损坏的情况。
八、数据治理与规范1. 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性和一致性。
2. 数据规范化：制定数据标准和规范，统一数据的表达和格式。
非结构化数据文件的知识问答
非结构化数据文件的知识问答
1. 什么是非结构化数据文件？
非结构化数据文件是指那些没有固定格式、难以用传统的行和
列来组织的数据。
这些数据通常不适合存储在关系型数据库中，包
括但不限于文本文件、图像、音频、视频等。
2. 非结构化数据文件的特点有哪些？
非结构化数据文件的特点包括，缺乏明确定义的结构、数据分
布广泛、难以进行自动化处理和分析、数据量大且多样化、难以按
传统方式进行查询和分析等。
3. 非结构化数据文件的应用领域有哪些？
非结构化数据文件在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于，社交媒体分析、情感分析、文本挖掘、图像识别、语音识别、视频
内容分析、医学影像分析等。
4. 如何处理非结构化数据文件？
处理非结构化数据文件的方法包括，文本数据的分词和词频统计、图像数据的特征提取和分类、音频数据的信号处理和语音识别、视频数据的帧提取和内容识别等。
通常需要借助各种数据处理工具
和算法来进行处理和分析。
5. 非结构化数据文件与结构化数据文件有何区别？
非结构化数据文件与结构化数据文件的主要区别在于数据的组
织形式和处理方式。
结构化数据文件是以表格形式存储的数据，可
以通过行和列进行组织和查询；而非结构化数据文件则没有固定的
组织形式，需要通过特定的处理方法才能进行分析和查询。
总的来说，非结构化数据文件在当今信息化社会中占据着越来
越重要的地位，对于我们理解和利用各种类型的数据具有重要意义。
希望以上回答能够满足你的需求，如果还有其他问题，欢迎继续提问。
探索“冰山之下”的数据——中信证券非结构化数据处理平台知识产权布局及典型专利介绍
数据能力Data Capability——中信证券非结构化数据处理平台知识产权布局及典型 专利介绍探索“冰山之下”的数据中信证券股份有限公司 王哲 舒光斌 陈子怡 岳丰 方兴知识产权保护是金融科技创新的重要保障，不但可以确保企业创新成果的合法性和安全性，还可以激励内部技术创新、提升品牌形象和客户信任感，从而提高企业的影响力和竞争力。
中信证券股份有限公司（以下简称“中信证券”）高度重视知识产权布局与建设，建立了完善的知识产权管理制度和管理机制，鼓励员工开展发明创造并积极申请知识产权，同时重视知识产权成果的推广应用，维护公司合法权益。
一、非结构化数据处理平台概述有统计表明，企业内部数据的80%以上都是非结构化数据，例如，图片、扫描件、电子文档/表格、舆情新闻、对话/服务日志、元数据与源代码等，而且这一比例还在不断上升，因此，可以将非结构化数据形象地看作企业数据“冰山之下”的部分（如图1所示）。
为了满足公司各业务部门的众多非结构化数据处理需求，中信证券近年来自主研发了公司级非结构化数据处理平台，综合应用多种大数据、人工智能等技术手段，针对证券公司非结构化数据加工处理全生命周期的各个阶段，解决构化数据结构化数据图1 非结构化数据示意DATA一系列关键技术难题，从而使各项证券业务显著节约成本、提高工作效率。
非结构化数据处理平台蕴含着丰富的知识产权资源，例如，研发过程中广泛应用OCR、NLP、RPA、搜索引擎、知识图谱等前沿技术，并结合证券公司业务中非结构化数据特性，创新提出几十种算法模型和解决方案；自研上线数据管理系统、知识管理系统、文档智能系统等多个应用系统，既能够支持具体业务需求，又可以沉淀通用技术。
在该平台建设过程中，中信证券研发团队高度重视知识产权布局和保护，对新算法、新方案、新系统功能等及时记录、整理、归纳，目前已取得20余项知识产权，涉及专利、软著、论文等多种成果类型。
二、非结构化数据处理平台知识产权布局围绕非结构化数据加工处理全生命周期，中信证券非结构化数据处理平台架构包括数字化、结构化、知识化、业务应用等四个层次（如图2所示），且在各层都布局了知识产权保护内容，具体包括数字化层知识产权、结构化层知识产权、知识化层知识产权、业务应用层知识产权等。
大数据知识点全面总结
大数据知识点全面总结目录一、什么是大数据1.1 大数据的定义1.2 大数据的特点1.3 大数据的价值二、大数据的应用场景2.1 金融领域2.2 零售领域2.3 医疗健康领域2.4 交通领域2.5 农业领域三、大数据的技术工具3.1 Hadoop3.2 Spark3.3 Flink3.4 Kafka3.5 Elasticsearch四、大数据的挑战与解决方案4.1 数据存储与管理4.2 数据处理与分析4.3 数据安全与隐私4.4 数据可视化与决策支持五、大数据未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合5.2 云计算与大数据的融合5.3 边缘计算与大数据的融合5.4 行业应用与大数据的融合六、结语一、什么是大数据1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合。
它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据；半结构化数据是具有一定组织结构但不符合传统关系数据库模式的数据，如XML、JSON格式的数据；非结构化数据是没有固定结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
1.2 大数据的特点大数据具有5V特征：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（种类繁多）、Veracity（真实性）、Value（价值高）。
Volume：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB计算，远超传统数据库能力。
Velocity：大数据的处理速度要求非常高，需要能够实时或近实时地处理数据。
Variety：大数据的数据种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
Veracity：大数据的真实性要求高，需要通过数据清洗、质量控制等手段保证数据的准确性和一致性。
Value：大数据的价值非常大，可以挖掘出隐藏在其中的商业洞见和价值。
1.3 大数据的价值大数据具有重要的商业价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以为企业带来以下益处：- 更好的决策支持- 更精准的市场营销- 更高效的运营管理- 更好的客户服务- 更快的产品创新二、大数据的应用场景2.1 金融领域在金融领域，大数据被广泛用于风险管理、信用评估、欺诈检测、投资决策等。
数据运用知识点归纳总结
数据运用知识点归纳总结数据在当今社会已经成为一种非常重要的资源，几乎所有的行业都在利用数据来做决策、分析和预测。
数据运用的知识点涵盖了数据的收集、清洗、存储、分析和可视化等方面。
本文将针对数据运用的知识点进行归纳总结，包括数据的基本概念、数据分析方法、数据存储技术、数据可视化等内容。
一、数据的基本概念1.1 数据的定义和类型数据是描述客观事物的符号，可以是文字、数字、图片、声音等形式。
根据数据的来源和特点，可以将数据分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指具有固定格式和结构的数据，比如数据库中的表格数据；非结构化数据是指没有固定格式和结构的数据，比如文本、图片、视频等。
1.2 数据的采集和清洗数据的采集是指从各种来源获取原始数据的过程，可以通过传感器、日志文件、调查问卷等方式进行采集。
数据清洗是指对原始数据进行处理，包括去除重复数据、填补缺失值、去除异常值等操作，以确保数据的质量和准确性。
1.3 数据的分析和应用数据的分析是指对数据进行挖掘和发现隐藏的规律和趋势的过程，可以使用统计分析、机器学习、深度学习等方法进行分析。
数据的应用是指将分析的结果应用到实际业务中，比如做决策、预测未来趋势、优化产品设计等。
二、数据分析方法2.1 统计分析统计分析是通过统计学方法对数据进行描述、分析和解释的过程，包括描述统计、推断统计等方法。
常用的统计分析方法包括平均值、中位数、标准差、相关系数、回归分析等。
2.2 机器学习机器学习是一种通过训练模型从数据中学习规律并做出预测的方法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
2.3 深度学习深度学习是一种通过多层神经网络学习特征并做出预测的方法，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络等。
三、数据存储技术3.1 数据库数据库是一种用于存储和管理数据的系统，可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
浙教版(2019)高中信息技术必修1 数据与计算 知识点大全
必修基本概念必修一一、数据与信息1.数据是对客观事物的符号表示，在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号总称，其表现形式可以是文字(数字)、图形、图像、音频、视频等。
2.信息的一般定义是数据所包含的意义。
在信息论中，香农给出的定义是用来消除随机不确定的东西。
3.信息的特征：(1)载体依附性：即信息必须依附于载体存在，不存没有载体的信息。
(2)时效性：信息(的内容或价值)会随着时间的推移发生变化。
(3)共享性：信息可以共享，且在传播的过程中不产生损耗。
(4)可加工处理性、真伪性：信息是可以进行加工的，加工后的信息具有真伪性。
(5)价值性：信息的价值包括显性价值和隐形价值两个方面，同时价值的高低具有相对性。
二、数字化1.数字化的定义：将模拟信号转换为数字信号的过程称为数字化。
其中用到的主要设备是模数转换器(ADC)。
2.模拟量：模拟信号以连续变化的物理量存在，自然界中大多数信号都以模拟量形式存在。
3.数字量：数字信号在取值上是离散的、不连续的信号。
4.将模拟信号转换成数字信号一般需要经过采样、量化与编码三个步骤。
(1)采样的参数是采样频率，单位是赫兹(Hz)。
根据采样定理：当采样频率大于或等于被采样信号最高频率的两倍时，得到的离散信号可以完整的保留原始信号的所有信息。
(2)量化指将信号的连续取值近似为有限个离散值的过程。
量化主要参数是量化位数，单位是比特(bit)；量化位数越多，划分的越精细，量化结果与实际数据也越接近。
三、数制四、编码UltraEdit软件字符内码ASCII码通常用来对拉丁字母进行编码（半角符号）。
该编码使用1个字节中的低7位编码，由128个代码组成（每个字节的开头0~7，即00~7F）。
1个ASCII码字符储存时占用1个字节的空间。
GB2312通常用来对汉字进行编码（全角符号）。
2个GB2312编码的字符存储时占用2个字节的空间，每个字节的开头均为8~F。
简述结构化数据、非结构化数据、半结构化数据
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。
这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。
在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。
首先我们说一下结构化数据，结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。
一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。
能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。
传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。
而结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。
然后我们说一下半结构化数据，半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。
因此，它也被称为自描述的结构。
半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。
所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。
它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
而不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。
有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？最后我们给大家介绍一下非结构化数据，非结构化数据顾名思义，就是没有固定结构的数据。
各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。
对于这类数据，我们一般直接整体进行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。
非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据而且更适合处理非结构化数据。
在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识，其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。
数据采集相关知识点总结
数据采集相关知识点总结1. 数据采集的定义和意义：数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。
数据源可以是互联网上的网页、数据库中的记录、传感器采集的信息等。
数据采集的意义在于为后续的数据分析和决策提供数据支持，是数据分析的第一步。
同时，数据采集也有助于发现新的数据资源，促进了数据的价值利用。
2. 数据采集的类型：数据采集可以分为结构化数据采集和非结构化数据采集。
结构化数据采集指的是获取已经固定格式和规范化的数据，比如数据库中的表格数据。
而非结构化数据采集则是获取不规范化和格式化的数据，比如网页上的文本、图像等。
3. 数据采集的流程：数据采集的流程可以大致分为以下几个步骤：确定数据需求、确定数据源、确定采集方式、采集数据、清洗和整理数据、存储数据。
确定数据需求是指明确需要采集的数据内容和目的，是数据采集的基础。
确定数据源是指确定从哪些地方获取数据，可以是互联网、传感器、数据库等。
确定采集方式是指采用何种方法来获取数据，比如爬虫、API接口、人工录入等。
采集数据是指根据需求和数据源开始实际获取数据的过程。
清洗和整理数据是指对采集到的数据进行处理和加工，以提高数据的质量。
存储数据是指将清洗和整理好的数据存储到相应的数据库或者文件中，以备后续分析使用。
4. 数据采集的技术和工具：数据采集涉及到多种技术和工具，比较常见的有网络爬虫、API接口、数据仓库、ETL工具等。
网络爬虫是一种通过模拟浏览器行为从网页中获取数据的技术，可以用于大规模的数据采集。
API接口是一种通过调用公开的接口来获取数据的方式，往往是获取结构化数据的有效方式。
数据仓库是一种专门用于存储和管理数据的系统，可以帮助进行大规模和复杂的数据采集和管理。
ETL工具是一种专门用于数据抽取、转换和加载的工具，可以帮助实现数据采集和整理的自动化。
5. 数据采集的挑战和问题：在进行数据采集的过程中，常常会遇到一些挑战和问题。
比如数据源的多样性和不确定性导致了数据采集的困难度增加；数据的质量和准确性往往需要经过清洗和整理的处理；数据的隐私和安全问题也是需要重视的；同时，法律和道德规范对于一些数据的采集和使用也需要考虑。
非结构化数据的处理与分析方法研究
非结构化数据的处理与分析方法研究随着互联网技术的发展和应用范围的不断扩大，我们所面对的数据越来越复杂、庞大，其中非结构化数据成了占比最高的一部分。
非结构化数据是指没有固定格式和规则的数据，例如：社交媒体上的微博、新闻评论、电子邮件内容、音频和视频等内容，这些数据非常难以直接进行信息抽取、分类、检索和分析，因此如何处理和利用这些数据成为当前研究的热点之一。
在本文中，我们将探讨非结构化数据的处理与分析方法研究。
一、非结构化数据分析方法的发展对于非结构化数据，传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）不能很好地处理，因为传统RDBMS只能处理结构化数据，而且在处理非结构化数据中存在不少问题，例如文本分类、聚类、实体抽取、情感分析等。
因此，我们需要开发新的技术和工具来处理非结构化数据。
当前，非结构化数据分析方法主要包括：自然语言处理（NLP）、信息抽取、机器学习、语义分析等。
自然语言处理是一种以语音和文本为基础的技术，用于更好地理解人类语言和识别文本中的信息；信息抽取是一种从非结构化文本中提取结构化信息的技术；机器学习是一种计算机程序利用数据和模型自动改进性能的算法；语义分析是一种根据上下文理解词汇含义的方法。
二、非结构化数据分析方法的应用随着各种技术的不断成熟，非结构化数据分析方法在各个领域中得到广泛应用。
以下列举几个具体应用场景：1. 市场营销：通过对社交媒体中的用户评论、推荐等内容的分析，可以更好地了解消费者的需求，并调整营销策略，提高销售效率。
2. 金融领域：通过对新闻和公司公告等数据进行分析，可以发现潜在的金融风险，并及时采取措施，降低金融风险。
3. 医疗领域：对患者的病历、医疗报告等数据进行分析，可以更好地发现患者的疾病状况，并优化治疗方案，提高诊疗效果。
4. 政府管理：通过对社交媒体、新闻等数据的分析，可以了解人民群众关注的问题，并及时作出反应，提高政府的公信力。
三、致力于非结构化数据分析方法研究的挑战尽管非结构化数据分析方法在各个领域中得到了广泛的应用和研究，但是仍然存在一些挑战：1. 数据规模和速度：非结构化数据的处理和分析需要消耗大量的计算资源和时间，并且需要满足高频率的数据输入和输出要求。
结构化数据与非结构化数据的融合研究及应用
结构化数据与非结构化数据的融合研究及应用随着信息时代的迅速发展，数据的规模和数量呈现出了爆炸式增长，对于大多数企业而言，如何从这些海量数据中找到有价值的信息，从而为自己带来商业利润已成为一个挑战。
而在这个过程中，结构化数据和非结构化数据的融合与分析显得越来越重要。
本文将从结构化数据和非结构化数据的定义入手，探讨它们的融合研究及应用。
一、结构化数据和非结构化数据的定义结构化数据是指在固定范式下呈现的数据，通常被保存在数据库和电子制表工具中。
例如，数字、日期、地址、金额等数据是可以很容易被计算机识别和操纵的结构化数据。
非结构化数据，相对而言，是未经过组织和排列的、没有固定数据模板的数据。
例如文本、语音、图像和视频数据都属于非结构化数据。
有趣的是，研究表明非结构化数据所占的比例却高达80%以上。
二、结构化数据和非结构化数据的融合研究尽管不同类型的数据可以被存储和分析，但它们之间的不兼容性和差异性仍然是一个大问题。
为了充分发挥不同类型数据的优点，研究者们提出了许多融合研究策略，具体包括以下方面：1. 数据转换和标准化为了表现数据的一致性，可以通过将非结构化数据转换为结构化数据，或者通过对结构化数据应用标记语言和表格分隔符来规范化数据。
2. 数据挖掘和机器学习通过建立机器学习模型，可以在非结构化数据中直接发现相关性。
例如，利用文本分析技术，对海量文字资料进行快速分类和处理，以发现趋势和预测未来趋势的方法。
3. 自然语言处理自然语言处理是对语言技术、心理学、计算机科学等领域的研究结果应用的一种人机交互技术。
通过自然语言处理，可以抽取非结构化数据的更多信息和知识。
4. 知识图谱本体构建知识图谱是一种用于存储图形信息、语义网络、实体和属性之间关系的信息模型。
知识图谱与非结构化数据融合可以有效提取出两种数据之间的关系。
三、结构化数据和非结构化数据的融合应用在现实应用中，已有越来越多的领域使用结构化数据和非结构化数据的融合技术，例如金融、医疗、物联网等。
大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化
• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类 的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型 无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育 一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典 型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、 文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数 据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它 不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据 都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能 和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、 日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可 以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表 达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由 可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法 用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。
CDA LEVEL1 第二章 数据结构知识点整理
CDA LEVEL1 第二章数据结构知识点整理考试占比：数据结构（占比 15%）a.表格结构数据特征（占比 2%）b.表格结构数据获取、引用、查询与计算（占比 3%）c.表结构数据特征（占比 5%）d.表结构数据获取、加工与使用（占比 5%）考试内容：总体要求：理解表格结构与表结构的数据特征、理解表结构与表结构数据获取操作方法、理解表结构数据连接及汇总的逻辑、能够应用表结构连接及汇总逻辑关联多表进行汇总求值计算、能够制作 ER 关系图。
◆ 1、表格结构数据特征【领会】表格结构数据概念表格结构数据处理工具【熟知】表格结构数据特征◆ 2、表格结构数据获取、引用、查询与计算【领会】表格结构数据获取方法【熟知】单元格区域的特征【应用】表格结构数据的引用方法表格结构数据的查询方法表格结构数据的常用函数◆ 3、表结构数据特征【熟知】理解主键的意义理解维度及度量的意义理解缺失值表结构数据特征表结构数据与表格结构数据差异◆ 4、表结构数据获取、加工与使用【领会】表结构数据获取渠道及方法【熟知】表结构数据连接逻辑表结构数据汇总逻辑 ETL 作用、特征【应用】应用 E-R 图计算两表连接汇总值知识点：1.数据的两种类别：结构化数据和非结构化数据。
2.结构化数据：数据结构规范、完整的数据。
它主要产生于企业的业务系统及客户端应用程序，如CRM（客户关系管理）系统、ERP（企业资源计划）系统、电商App等。
3.非结构化数据：数据结构不规范、不完整、格式多样、难以理解、难以进行标准化处理的数据。
来自企业系统之外的数据，大部分都属于非结构化数据。
4.结构化数据分类：表格结构数据和表结构数据。
5.表格结构数据概念：表格结构数据是指应用在电子表格工具上的数据。
6.表格结构数据处理工具：主流电子表格工具有微软公司的Excel、苹果公司的Numbers及金山办公的WPS表格等。
7.表格结构数据特征：（1）用于对表格结构数据进行识别、引用、计算的基本单位叫作单元格，单元格的集合叫作单元格区域，单元格区域的集合叫作工作表，工作表的集合叫作工作簿，一个工作簿就是一个独立的电子表格文件。
知识表示方法
知识表示方法
知识表示是一种用以描述实体、属性的语言，它的目的是提供一种通用的语言用于表示知识。
它可以帮助知识工程师更简洁有效地表达和利用网络中的所有数据。
知识表示包括自然语言处理（NLP）、结构化知识表示和非结构化表示等多种方法，将知识以计算机可读
的形式展示出来，以帮助人们更好的理解知识的意义。
在自然语言处理（NLP）中，文本是用来表示知识的基本单位，它们主要通过语义和语法
分析来表示知识。
NLP技术的发展让知识表示更加可靠，能够把语义、语法等细节进行精
确表达，以便被计算机处理。
结构化表示知识主要是通过形式化语言进行，它能够把经过归纳抽象的实体和关系整合在一起，形成一个完整的结构。
结构化表示知识有助于系统化推理，它能够明确和便捷地定义实体和关系，帮助人们更好地管理和理解知识。
非结构化数据表示是知识表示的另一种重要形式，它可以表达属性和关系，但不形成一个
固定的数据结构，而是把信息分散在多个不同的地方，以便更有效地获取信息、提取知识
和进行分析。
知识表示是当今信息时代的重要任务，它结合了自然语言处理（NLP）、结构化知识表示、非结构化数据表示等各种技术，可以通过文书、语义和逻辑来准确表达、存储和组织知识，为系统推理和信息检索提供可靠和有效的技术支持。
非结构化数据知识精品PPT课件
随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet
技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增 大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库 的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相 应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于 网络应用的非结构化数据库时代。
层次数据库
网状数据库
关系数据库
云存储的好处：
企业能大幅减少存储基础架构成本，在减少人工管理非 结构化数据所需时间的同时增加了存储的灵活性；
定价都是根据实际使用了多少存储容量而决定的。支付 多少钱就享用多少容量。因此不再需要存储架构师，也 不再需要安装和管理存储设备；
保障不出现有害的物理访问，还保护任何自然和人为操 作所产生的灾难；
描、识别、录入等许多人工处理工序，费时费力而 且成本高昂。如果能够自动化地直接转换，则可以 直接输入到企业内容管理系统中，并有效提取价值 信息和索引，企业的工作效率将会大为提高，而成 本也会相应降低。
学习并没有结束，希望继续努力
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2013年2月19日
结构化数据：行数据，存储在数据库里，可以用二 维表结构来逻辑表达实现的数据。
非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、 XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
非结构化数据库：其字段长度可变，并且每个字段 的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的 数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、 符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文 文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。
非结构化数据的处理技术和应用
非结构化数据的处理技术和应用第一章：引言随着互联网的普及和云计算、大数据等技术的发展，数据已经成为日常生活中不可或缺的一部分。
以往结构化的数据处理已经无法满足现在越来越多的数据处理需求，非结构化数据的处理技术也越来越受到重视。
本文主要介绍非结构化数据的处理技术和应用，以及其在实际业务中的应用情况。
第二章：非结构化数据的定义和特点非结构化数据指拥有高度自由度的数据形式，通常不符合任何预定义的数据模式，没有明显的结构和格式，因此难以被传统的关系数据库等系统所处理。
非结构化数据的类型包括文本、图片、音频、视频等形式，其特点在于数据来源广泛、数量大、复杂度高、维护难度大。
第三章：非结构化数据的处理技术3.1 文本分析文本分析是非结构化数据处理的一种重要技术，可用于从文本数据中提取有用的信息和知识。
文本分析可以分为三个步骤：文本预处理、特征提取和建模分析。
文本预处理包括分词、去除停用词、文本归一化等步骤；特征提取包括词袋模型、TF-IDF等方法；建模分析包括聚类、分类、情感分析等方法。
文本分析的应用场景包括社交媒体的舆情分析、网站评论的情感分析等。
3.2 图片分析图片分析是通过计算机视觉技术，从非结构化的图片数据中提取信息的技术。
图片分析可以分为特征提取和图像识别两个部分。
特征提取从图片中提取特征向量，图像识别通过训练模型实现对图像的分类或者对象的检测等。
图片分析的应用场景包括安防监控、智能家居等。
3.3 音频分析音频分析是通过对非结构化的音频数据进行数字信号处理和分析的技术。
音频分析包括去除噪声、特征提取、信号分类等步骤。
音频分析的应用场景包括语音识别、声纹识别等。
3.4 视频分析视频分析是通过对非结构化的视频数据进行分析，从中提取有用信息的技术。
视频分析包括视频处理、特征提取、行为分析等步骤。
视频分析的应用场景包括视频监控、人脸识别等。
第四章：非结构化数据的应用4.1 社交媒体分析社交媒体中包含着大量的非结构化数据，对于企业而言，社交媒体分析可以了解用户需求和品牌知名度。
非结构化数据管理
非结构化数据管理概述随着互联网的迅猛发展，海量的数据不断产生和积累，其中一大部分是非结构化数据。
非结构化数据是指没有固定格式和组织结构的数据，例如电子邮件、社交媒体帖子、音频和视频文件等。
这些非结构化数据对于企业来说具有巨大的商业价值，然而，由于其难以处理和利用，使得非结构化数据管理成为组织面临的一大挑战。
什么是非结构化数据管理？非结构化数据管理是指对非结构化数据进行有效的收集、存储、处理和分析的过程。
它涉及到从非结构化数据源中提取有用的信息，并将其转化为结构化数据的过程，以支持组织的业务决策和创新。
非结构化数据管理包括以下几个关键方面：1. 数据采集：非结构化数据来自不同的渠道和来源，例如电子邮件、社交媒体、网页内容等。
数据采集是指从这些不同的源中获取非结构化数据并进行整理和清洗的过程。
2. 数据存储：非结构化数据通常以文本、音频和视频等形式存在，因此需要选择合适的存储方式。
常见的存储方式包括传统的关系数据库、分布式文件系统和云存储服务。
3. 数据处理：非结构化数据的特点是多样性和复杂性，需要通过各种技术和方法进行处理。
其中，文本分析、语音识别和图像处理是处理非结构化数据的常见技术。
4. 数据分析：非结构化数据的分析可以帮助组织发现潜在的商业机会和风险。
数据科学家和分析师使用各种算法和工具来挖掘非结构化数据中的有价值的信息。
挑战与解决方案管理非结构化数据面临一些挑战，主要包括以下几个方面：1. 数据量的增长：随着互联网的普及和数字化转型的加速推进，非结构化数据的产生呈指数级增长。
如何有效管理和利用这些海量数据成为重要的问题。
解决方案：组织应该优先考虑制定合适的数据管理策略，包括数据采集、存储和处理等方面。
同时，采用先进的数据存储和处理技术，例如分布式存储和云计算等，可以提高非结构化数据的处理效率。
2. 数据质量的保证：非结构化数据通常来自不同的渠道和来源，其质量参差不齐。
如何从海量的非结构化数据中筛选出有价值的信息，并保证数据的准确性和一致性是一个挑战。
采取非结构化询问方式获取数据的方法
文章标题：探讨采取非结构化询问方式获取数据的方法1. 引言在当今信息爆炸的时代，数据的获取变得越来越重要。
而采取非结构化询问方式获取数据的方法，正在成为一种备受关注的趋势。
本文将探讨这种方法的重要性、应用范围以及实施步骤，并结合个人观点进行深入阐述。
2. 什么是非结构化询问方式获取数据的方法非结构化询问方式是指在获取数据时不依赖于预先建立的固定查询模式，而是通过自由探索的方式来发现和获取数据。
这种方法不仅可以获取到传统结构化数据所不能涵盖的信息，还能够发现更深层次的数据价值。
在信息化和数据化的今天，非结构化询问方式的重要性日益突显。
3. 为什么采取非结构化询问方式在传统的结构化查询方式中，往往只能发现显而易见的数据信息，而很难触及隐藏在数据背后的更深层次的知识。
而采取非结构化询问方式可以帮助我们打破传统的思维定势，发现更多可能性，更加全面地理解数据所蕴含的内容。
采取非结构化询问方式获取数据的方法成为了重要手段。
4. 如何采取非结构化询问方式获取数据需要建立一种开放的思维方式，放下对数据的先验偏见，准备接收各种可能的数据形式。
需要充分利用各种数据源，包括社交媒体、新闻信息、网络论坛等，通过多方渠道获取数据。
需要运用数据挖掘和分析的技术手段，对所获取的数据进行加工和整合，以发掘数据背后的深层信息。
需要灵活运用各种数据可视化工具，将数据呈现出来，以便更加直观地理解数据。
5. 个人观点在我看来，采取非结构化询问方式获取数据的方法是十分重要的。
这种方法能够帮助我们获取更全面、更深入的数据信息，帮助我们更好地理解世界。
而且，随着人工智能和大数据技术的发展，非结构化询问方式将成为未来数据获取的一个重要趋势。
6. 总结回顾通过本文的探讨，我们可以看到，采取非结构化询问方式获取数据的方法在当前信息化时代具有重要的意义。
它能帮助我们突破传统数据获取的思维定势，发现更多可能性，更全面地理解数据。
个人认为，未来这种获取数据的方法将更加重要，并且将在更多领域得到广泛应用。
大数据会计知识点总结
大数据会计知识点总结随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了会计行业的新趋势。
大数据会计是利用大数据技术与会计知识结合，通过分析大量的数据来提供财务决策支持和管理信息，以帮助企业更好地理解和利用财务信息。
本文将从大数据概念、大数据在会计中的应用、大数据技术的发展趋势三个方面对大数据会计知识点进行总结。
一、大数据概念大数据是指规模巨大（Volume）、种类繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）的数据集合，通常包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指可以在数据库中进行存储和处理的数据，比如企业的财务报表数据、交易记录等；非结构化数据则是指无法轻易用传统数据库存储和处理的数据，如文档、音频、视频等。
大数据的概念主要包括5V：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据种类多）、Veracity（数据的准确性）、Value（数据价值）。
二、大数据在会计中的应用1. 财务报表分析大数据技术可用于财务报表的分析以及对企业财务状况和经营绩效的评价。
通过大数据技术分析财务报表，可以更准确地发现企业的财务风险和经营状况，为投资者、管理者等提供更全面的决策信息。
2. 预测性会计大数据技术可以帮助企业进行预测性会计分析，通过挖掘企业的大量历史数据和外部环境数据，利用数据挖掘、模型分析等方法，对企业未来的财务和经营状况进行预测，为企业决策提供科学依据。
3. 风险管理大数据技术可以帮助企业更好地进行风险管理。
通过大数据分析，可以更准确地识别企业内部和外部的风险，为企业提供更有效的风险预警和管理决策支持。
4. 成本管理大数据技术可以帮助企业更好地进行成本管理。
通过大数据分析，企业可以更准确地掌握成本的构成和分布，为企业提供更有效的成本控制和管理方案。
5. 决策支持大数据技术可以为企业的决策提供更全面的支持。
通过大数据分析，可以更深入地了解市场、竞争、客户等因素，为企业决策提供更科学的依据。
数据资源 术语定义
数据资源术语定义数据资源是指各种形式的数据资料，包括文本、图像、音频、视频等。
这些数据资源广泛存在于各个领域和行业中，对于企业和组织来说，数据资源是非常重要的资产之一。
在现代社会中，数据资源已经成为推动经济发展和社会进步的重要力量。
数据资源包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指以表格、数据库等形式存储的数据，具有明确的数据模式和关系，易于处理和分析。
例如，企业的销售数据、客户信息等都属于结构化数据。
而非结构化数据则是指没有明确结构和关系的数据，如文档、图片、音频、视频等。
这些数据资源需要借助技术手段进行处理和分析，以提取有价值的信息。
数据资源具有多样性和复杂性。
数据资源的多样性体现在不同领域和行业中的数据具有不同的特点和属性。
例如，医疗领域的数据资源包括病历、检查报告等，而金融领域的数据资源则包括交易记录、市场行情等。
此外，数据资源的复杂性体现在数据的规模庞大、数据的质量参差不齐、数据的更新速度快等方面。
因此，对于数据资源的管理和利用需要借助先进的数据技术和算法。
数据资源具有价值和潜力。
数据资源蕴含着丰富的信息和知识，对于企业和组织来说具有重要的价值和潜力。
通过对数据资源的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为决策提供科学依据。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的销售情况和市场需求，从而调整营销策略。
此外，数据资源还可以用于创新和创造，为企业带来新的商业模式和增长点。
数据资源的管理和利用需要注重隐私和安全保护。
随着数据资源的增多和使用的普及，数据隐私和安全问题也日益突出。
企业和组织在管理和利用数据资源时需要遵守相关的法律法规，保护用户的隐私和数据安全。
同时，采取有效的技术手段和措施，防范数据泄露、篡改和滥用的风险。
只有做好数据隐私和安全保护，才能建立可信赖的数据资源基础，推动数据资源的有效利用。
数据资源是现代社会不可或缺的重要资产，它包括结构化数据和非结构化数据，具有多样性和复杂性，蕴含着丰富的价值和潜力。
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2013年2月19日
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结构化数据：行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。
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非结构化数据：不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML 、HTML 、各类报表、图像和音频/视频信息等。
❝非结构化数据库：其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。
随着网络技术的发展，特别是Internet 和Intranet 技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。
这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。
因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。
层次数据库网状数据库关系数据库
非结构化
数据库
❝
据一项调查报告中指出：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
❝
如今，这种迅猛增长的从不使用的数据在企业里消耗着复杂而昂贵的一级存储的存储容量。
如何更好的保留那些在全球范围内具有潜在价值的不同类型的文件，而不是因为处理它们却干扰日常的工作？❝当然你可以采购更多的就地存储设备，但这总会有局限性的。
云存储是越来越多的IT 公司正在使用的存储技术。
云存储的好处：
❝企业能大幅减少存储基础架构成本，在减少人工管理非结构化数据所需时间的同时增加了存储的灵活性；❝定价都是根据实际使用了多少存储容量而决定的。
支付多少钱就享用多少容量。
因此不再需要存储架构师，也不再需要安装和管理存储设备；
❝保障不出现有害的物理访问，还保护任何自然和人为操作所产生的灾难；
❝
随着备份和灾难恢复的处理和要求变得日益复杂、昂贵以及耗费时间，云存储能够大大减少这种复杂性和成本。
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1、计算机的存储结构决定了其处理结构化数据具有很大优势，例如关系数据库已发展得非常成熟，将大量的非结构化数据进行转换就能利用计算机处理结构化数据的优势及数据库成熟技术；❝
2、若非结构化数据无法自动转换，就需要通过扫描、识别、录入等许多人工处理工序，费时费力而且成本高昂。
如果能够自动化地直接转换，则可以直接输入到企业内容管理系统中，并有效提取价值信息和索引，企业的工作效率将会大为提高，而成本也会相应降低。