大数据非结构化数据文本分析
大数据分析中的四大数据类型
大数据分析中的四大数据类型在大数据分析中，数据类型是分析过程中不可忽视的重要因素之一。
不同的数据类型包含着不同的信息，对于分析和挖掘数据具有重要意义。
在这篇文章中，将会介绍大数据分析中的四种主要数据类型，并分析它们在分析过程中的应用和局限性。
一、结构化数据结构化数据是指以表格或数据库形式存在的数据，它们具有明确的结构和规范的格式。
结构化数据常见的形式包括Excel表格数据、SQL数据库中的数据等。
结构化数据通过行和列的方式来组织信息，具有良好的可查询性和处理性能。
在大数据分析中，结构化数据可以被直接导入分析工具中，例如通过SQL查询语言来进行数据的筛选和整合。
不过，结构化数据的缺点是它只能表示具有固定结构的数据，对于非结构化或半结构化的数据难以适应。
二、半结构化数据半结构化数据是相对于结构化数据而言的一种数据形式。
半结构化数据没有明确的表格结构，但具有一定的组织方式和标签信息。
常见的半结构化数据包括HTML网页、XML文档、JSON格式数据等。
半结构化数据在大数据分析中具有一定的灵活性，能够适应不同数据源和数据格式的需求。
它可以通过解析和提取标签信息，将数据转化为结构化数据进行进一步分析。
然而，半结构化数据的处理过程相对复杂，需要借助特定的处理工具和技术来完成。
三、非结构化数据非结构化数据是指不具备明确结构和规范格式的数据，它们以自然语言、图像、音频、视频等形式存在。
非结构化数据的特点是信息量大、多样性高，其中包含了丰富的隐含信息和文本特征。
在大数据分析中，非结构化数据的挖掘和分析是一个具有挑战性的任务。
为了处理和分析非结构化数据，需要依赖于自然语言处理、图像识别、音频处理等专业技术和算法。
非结构化数据的广泛应用包括文本情感分析、图像识别、音频信号处理等领域。
四、半结构化数据半结构化数据是介于结构化数据与非结构化数据之间的一种数据类型。
它既包含了一定的结构信息，又存在一定的不规则性和灵活性。
半结构化数据常见的形式包括日志文件、电子邮件、推特消息等。
无需结构化数据的文本分析技术研究
无需结构化数据的文本分析技术研究第一章：引言近年来随着大数据的兴起，数据挖掘和机器学习等技术也得到了广泛应用。
在这些技术中，结构化数据往往受到了较多的关注，因为结构化数据有良好的格式和规范，方便数据的存储和处理。
然而，大量的数据也是以非结构化形式存在的，比如文本数据、图片数据、音频数据等。
其中，文本数据占据了很大的比例。
因此，文本分析技术成为了数据分析领域中的重要研究领域之一。
在文本分析中，无需结构化数据的文本分析技术是一个比较重要的分支。
这种技术可以帮助人们在处理大量非结构化的文本数据时，实现自动化的分析和处理。
但是，由于文本数据的特点，无需结构化数据的文本分析技术的研究和实现面临着一些挑战。
本文将结合实际应用场景，重点介绍无需结构化数据的文本分析技术的研究现状、技术原理和应用前景。
第二章：无需结构化数据的文本分类技术无需结构化数据的文本分类技术是文本分析中的一个关键技术。
该技术可以将大量的文本数据按照设定的类别进行分类，并为每个类别分配相应的标签。
一般而言，文本分类技术可以分为两类：有监督学习和无监督学习。
2.1 有监督学习有监督学习是指在分类过程中，使用已经标注好的数据作为学习数据，通过机器学习算法来训练分类器，并用分类器对新的文本数据进行分类。
由于有监督学习需要有大量已标注的数据，因此其数据的准确性和标注的质量是影响分类效果的关键因素。
常见的有监督学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等等。
对于大规模文本分类问题，朴素贝叶斯算法是目前应用最广泛的一种。
2.2 无监督学习与有监督学习不同，无监督学习是指不使用已经标注好的数据，而是直接对文本数据进行聚类分析或主题建模，来实现文本分类的目的。
相比于有监督学习，无监督学习更加具有灵活性，但其分类精度也更难以保证。
常见的无监督学习算法包括K-means、层次聚类、LDA等等。
其中，K-means算法是最为简单且容易实现的一种。
第三章：无需结构化数据的文本情感分析技术无需结构化数据的文本情感分析技术是文本分析领域的另一个重要技术。
非结构化数据分析与处理技术研究
非结构化数据分析与处理技术研究近年来，随着互联网和电子技术的飞速发展，数据已经成为了企业经营和科学研究的重要资源，其价值不断提高。
数据分析已经成为了企业决策和科学研究的重要手段。
然而，大数据时代的来临，使得数据的性质和规模都发生了很大的变化。
非结构化数据的分析和处理技术成为当前数据处理和分析的重要研究方向。
1. 非结构化数据的概念及类型非结构化数据指的是没有固定格式的数据，例如文本、图片、音频、视频等，因此非结构化数据难以用传统的关系型数据库进行存储和处理。
非结构化数据来源广泛，包括社交媒体、在线新闻、博客文章、视频和音频等。
2. 非结构化数据分析技术研究非结构化数据分析技术研究可以分为两个方向：文本分析和图像分析。
（1）文本分析文本分析技术是将非结构化文本数据中蕴含的信息进行自动提取、索引和语义理解的技术。
文本分析技术主要包括文本分类、文本聚类、情感分析、命名实体识别和知识图谱构建等。
（2）图像分析图像分析技术是将非结构化图像数据中蕴含的信息进行自动识别、分类和理解的技术。
图像分析技术主要包括图像分类、目标检测、图像分割、图像识别和图像语义理解等。
3. 非结构化数据处理技术研究非结构化数据处理技术研究主要包括如下几个方面：（1）文本预处理文本预处理是非结构化数据分析中的一个重要环节，主要包括分词、去停用词、词性标注、词向量化和tf-idf等。
分析方法的准确性和效率与文本预处理环节密不可分。
（2）数据挖掘和机器学习算法非结构化数据处理中，最常用的数据挖掘和机器学习算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、贝叶斯网络、决策树和深度学习等。
这些算法可以用于非结构化数据的特征提取、分类、群组化和模式挖掘等。
（3）自然语言处理(NLP)自然语言处理(NLP)是处理自然语言文本和语音的分支学科，主要包括自动语音识别、机器翻译、自然语言生成和问答系统。
NLP可以应用于文本生成、文本语义分析、情感分析和智能问答等。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
5.常见的非结构化数据主要是文本类的文章,即自然语言数据。
摘要：1.引言2.非结构化数据的定义3.常见的非结构化数据类型4.非结构化数据的应用5.我国在非结构化数据处理方面的发展6.结语正文：【引言】随着互联网和大数据时代的到来，数据类型日趋多样化，其中非结构化数据作为一种重要的数据类型，越来越受到人们的关注。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等，其特点是数据结构不规则、难以用传统数据库表结构进行存储和管理。
本文将重点介绍常见的非结构化数据类型，并探讨我国在非结构化数据处理方面的发展。
【非结构化数据的定义】非结构化数据是指没有明确格式或结构的数据，其内容和形式多样，不易用传统的数据表结构进行表示和存储。
与结构化数据相比，非结构化数据更加灵活，但同时也增加了数据处理和分析的难度。
【常见的非结构化数据类型】常见的非结构化数据主要包括以下几种类型：1.文本类数据：如新闻、文章、社交媒体信息等，这类数据量庞大，且包含丰富的信息，对于文本挖掘和自然语言处理等领域具有很高的研究价值。
2.图片类数据：如图片、图像等，这类数据通常需要进行图像识别和处理，广泛应用于计算机视觉、遥感等领域。
3.音频类数据：如音乐、语音等，这类数据需要进行音频识别和处理，常用于语音识别、自动翻译等场景。
4.视频类数据：如电影、短视频等，这类数据涉及视频识别、行为分析等技术，广泛应用于安防、广告等领域。
【非结构化数据的应用】随着非结构化数据处理技术的不断发展，非结构化数据在各个领域的应用也越来越广泛，主要包括以下几个方面：1.搜索引擎：通过非结构化数据处理技术，搜索引擎可以更快速地索引和检索网页内容，提高搜索效果。
2.智能客服：通过自然语言处理技术，智能客服可以理解和回答用户的问题，提高客户服务水平。
3.舆情分析：通过对文本类数据的挖掘和分析，可以了解公众对某一事件或话题的态度和看法，为政府和企业决策提供参考。
4.个性化推荐：通过对用户行为的分析，可以为用户提供个性化的推荐服务，提高用户体验。
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析在当今信息爆炸的时代，大数据分析成为了一种重要的技术手段，帮助企业和组织从浩瀚的数据中提取有价值的信息。
而文本分析作为一种重要的数据分析方法，在这个过程中发挥着重要的作用。
本文将讨论大数据分析师如何运用文本分析进行数据分析的方法和技巧。
一、文本分析的概述文本分析是指将非结构化的文本数据转化为结构化数据，并通过分析和挖掘这些结构化数据来获取有用的信息。
文本分析可以分为三个主要的步骤：文本预处理、特征提取和模型构建。
在文本预处理阶段，分析师将文本数据进行清理、归一化和标准化，以便进一步的分析。
在特征提取阶段，分析师将从文本中提取出关键词、短语、主题等关键信息。
最后，在模型构建阶段，分析师将使用机器学习或者自然语言处理的技术来构建模型，对文本数据进行分类、情感分析等。
二、文本预处理文本预处理是文本分析中的关键步骤，它的目的是将文本数据转化为结构化数据。
首先，分析师需要对文本数据进行清洗，包括去除HTML标签、特殊字符、停用词等。
接下来，分析师可以使用分词工具将文本分割成一个个独立的词汇。
最后，分析师需要对分词后的结果进行去重和归一化处理，以便后续的特征提取和建模。
三、特征提取特征提取是文本分析中的关键步骤，它的目的是从文本中提取出具有重要意义的特征信息。
特征可以包括词频、逆文档频率、主题模型等。
其中，词频是指一个词在文本中出现的频率，逆文档频率是指一个词在整个文本集合中出现的频率。
通过计算词频和逆文档频率，可以得到TF-IDF值，从而衡量一个词对于某个文本的重要性。
除了词频和逆文档频率外，分析师还可以使用主题模型来提取文本中隐藏的主题信息，比如Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型。
四、模型构建模型构建是文本分析的最后一步，它的目的是使用机器学习或者自然语言处理的技术对文本数据进行分类、情感分析等。
常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
数据挖掘中的非结构化数据分析方法
数据挖掘中的非结构化数据分析方法在当今信息爆炸的时代，各行各业都面临着大量的非结构化数据。
这些数据包括文本、图像、音频、视频等形式，不同于结构化数据的明确格式和规则，非结构化数据的处理和分析一直是数据挖掘领域的难题。
本文将探讨数据挖掘中的非结构化数据分析方法。
一、文本挖掘文本挖掘是非结构化数据分析中的重要领域之一。
在大数据时代，海量的文本数据蕴含着丰富的信息，如何从中提取有用的知识成为了研究的热点。
文本挖掘技术主要包括文本预处理、特征提取和模型建立等步骤。
文本预处理是对文本数据进行清洗和归一化的过程，如去除标点符号、停用词等。
特征提取则是将文本数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有词袋模型、TF-IDF等。
模型建立阶段则是根据特征进行分类、聚类或关联规则挖掘等任务。
二、图像分析随着数字图像的广泛应用，图像分析成为非结构化数据分析的重要领域之一。
图像分析技术主要包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像预处理是对图像数据进行去噪、增强和分割等操作，以提高后续分析的准确性。
特征提取则是将图像数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有颜色直方图、纹理特征等。
模式识别阶段则是根据特征进行目标检测、图像分类等任务。
三、音频处理音频处理是非结构化数据分析中的重要领域之一。
音频数据广泛存在于语音识别、音乐分析等领域，如何从音频数据中提取有用的信息是音频处理的核心任务。
音频处理技术主要包括音频预处理、特征提取和模型建立等步骤。
音频预处理是对音频数据进行去噪、降噪和音频分割等操作，以提高后续分析的准确性。
特征提取则是将音频数据转化为可用于分析的数值特征，常用的方法有MFCC、功率谱等。
模型建立阶段则是根据特征进行语音识别、情感分析等任务。
四、视频分析视频分析是非结构化数据分析中的重要领域之一。
随着视频数据的快速增长，如何从视频数据中提取有用的信息成为了研究的热点。
视频分析技术主要包括视频预处理、特征提取和目标跟踪等步骤。
非结构化数据分析与信息提取
非结构化数据分析与信息提取随着互联网的迅猛发展和大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，其中很大一部分是非结构化数据。
非结构化数据是指那些不具有固定格式和组织结构的数据，包括文本、音频、图片、视频等形式的数据。
与结构化数据相比，非结构化数据更复杂、更难处理，但却蕴含着巨大的信息价值。
因此，非结构化数据分析与信息提取成为了当前数据科学领域的重要研究方向。
一、非结构化数据分析的挑战与意义非结构化数据的特点在于数据量庞大、内容复杂且难以直接利用。
这对传统的数据分析方法提出了很大的挑战。
传统的结构化数据分析方法主要基于关系型数据库和SQL查询语言，但这些方法往往不能直接应用于非结构化数据。
非结构化数据分析需要从庞杂的数据中提取有效的信息，这对算法和模型的创新提出了更高的要求。
非结构化数据分析的意义在于：首先，非结构化数据包含了大量的文本信息，如网页、社交媒体、新闻文献等，通过分析这些数据可以获取对人类社会和自然环境的深入理解；其次，非结构化数据中蕴含了各种知识和经验，通过分析这些数据可以挖掘出隐藏的规律和趋势，对决策和创新提供支持；最后，非结构化数据分析还可以应用于舆情监测、垃圾信息过滤、情感分析等领域，提供有关公共舆论和市场需求的实时信息。
二、非结构化数据分析的方法与技术为了有效地分析和提取非结构化数据中的信息，研究者们提出了许多方法和技术。
下面介绍几种常见的非结构化数据分析方法：1. 自然语言处理（NLP）：NLP是一种研究如何让计算机能够理解和处理人类自然语言的方法。
通过NLP技术，可以从文本中提取关键词、识别实体、进行情感分析等。
2. 文本挖掘（Text Mining）：文本挖掘是一种通过自动或半自动的方式从文本中提取隐含的、先前未知的、有用的信息的技术。
文本挖掘可以识别出文本中的主题、发现文本间的关联等。
3. 信息抽取（Information Extraction）：信息抽取是从非结构化文本中提取结构化信息的过程。
非结构化大数据分析
非结构化大数据分析
近年来，随着技术的发展，互联网的普及，及计算机处理能力的提高，信息的生成量和流通量越来越大。
大量信息要求系统能够收集、存储和挖掘，以及提供各种数据统计分析和预测，以期能挖掘和发掘数据中隐含的信息和洞察趋势。
但是，因为这些数据经常是“非结构化”数据，传统的基于关系型数据库的方法就无法满足需求，因此，近几年来，非结构化大数据分析已经成为一个热门的主题，越来越多的公司和组织也在尝试和使用这项技术。
首先，非结构化大数据分析涉及大量数据的收集、存储和分析，通常指的是海量的结构化数据和非结构化数据的混合使用。
结构化数据是表示特定概念的数据，通常可以放在表格中，如账单内容、商品信息等，而非结构化数据则是指如文本、图片、视频等多种不同形式的信息，它们多数无法用表格形式表示。
因此，处理混合的结构化与非结构化数据需要一种能够收集、存储、管理、搜索、分析等一系列技术，这一系列技术被称为非结构化数据分析。
其次，非结构化数据分析的目的是发现大数据中的挖掘和发现信息的趋势。
它需要从海量的数据中找出有价值的细节，以驱动出合适的行动或决策，比如下一步发展策略、产品优化方案等。
与传统结构化数据分析不同，这种分析技术需要解决的问题往往要更深入，而且更加灵活，能够帮助管理者快速识别有意义的信息。
最后，实施非结构化数据分析的关键是技术。
非结构化数据分析的技术涉及收集数据、存储数据、搜索数据、分析数据、建模数据和
可视化等等。
非结构化数据挖掘和分析研究
非结构化数据挖掘和分析研究在数字化时代，数据已经成为企业和组织最为重要的资产之一。
每天，我们都会产生海量的数据，包括文本、图像、音频和视频等各种形式，这些数据被称为非结构化数据。
相对于结构化数据，如数据库或表格形式的数据，非结构化数据难以被处理和分析。
但是，挖掘和利用非结构化数据对于企业和组织的创新和业务发展至关重要，因为这些数据中蕴含着大量的商业价值和信息。
一、非结构化数据的挖掘和分析方法非结构化数据的挖掘和分析需要使用先进的技术和方法。
其中，文本挖掘、图像处理、语音识别和视频分析是四种主要的技术。
文本挖掘可以帮助我们从大量的文本数据中抽取出关键词、主题和情感等信息，如情感分析、主题建模和实体识别等。
图像处理则可以识别和分析图片中的对象、场景和情感，如人脸识别、目标检测和图像分类等。
语音识别则可以将语音信号转换成文本数据，并进行分析和处理，如语音识别、文本转换和情感识别等。
视频分析则可以识别视频中的对象、场景和情感，如动作识别、目标跟踪和人脸识别等。
二、非结构化数据的应用领域非结构化数据的应用领域很广，包括金融、保险、电商、医疗、机器人等各行各业。
在金融领域，文本挖掘可以帮助分析新闻和社交媒体中的事件，以及预测市场的趋势和风险。
图像处理和视频分析则能够帮助银行进行面部识别、人群计数、账号风险评估等。
在保险领域，文本、图像和语音识别可以帮助理赔操作自动化，提高效率和服务质量。
在电商领域，文本和图像处理技术可以用于搜索、推荐和广告等方面。
医疗领域，则可以利用图像处理和语音识别技术进行疾病预测和分析。
机器人则是最近几年兴起的行业，在其中，非结构化数据的应用也非常广泛，例如使用图像处理和语音识别来进行人机交互，识别环境等。
三、非结构化数据的未来趋势随着技术不断的发展，非结构化数据的挖掘和分析也在不断地创新和进化。
其中，深度学习和大数据分析是当前非结构化数据领域的关键发展方向。
在深度学习中，神经网络被广泛应用于图像、语音和文本等非结构化数据的处理和分析中。
大数据分析中的结构化与非结构化数据处理技术研究
大数据分析中的结构化与非结构化数据处理技术研究随着信息时代的发展，大数据已成为各行各业的重要资源。
为了从庞大的数据集中提取有价值的信息，大数据分析技术应运而生。
在大数据分析中，数据的处理是至关重要的一步。
本文将重点讨论大数据分析中的结构化与非结构化数据处理技术。
结构化数据通常以表格或数据库的形式存在，具有明确定义的列和行。
这些数据往往易于处理和分析，因为它们具有一致的格式和结构。
在大数据分析中，结构化数据可以通过传统的关系数据库管理系统（RDBMS）进行管理和处理。
其中，SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）被广泛应用于结构化数据处理。
通过SQL查询语言，用户可以轻松地从数据库中检索、过滤和汇总数据。
除了SQL，还有一些用于结构化数据处理的编程语言和工具，例如Python和R语言，它们提供了丰富的数据分析库和函数。
然而，大数据分析不仅涉及到结构化数据，还需要处理非结构化数据。
非结构化数据是指不符合传统表格格式的数据，例如文本、图像、音频和视频等。
这些数据通常无规则、无结构，以自然语言或多媒体形式存在，给数据分析带来了挑战。
处理非结构化数据需要采用特定的方法和技术，以提取其中的有用信息。
文本挖掘是处理非结构化文本数据的一种重要技术。
它使用自然语言处理（NLP）和机器学习算法，将文本数据转化为结构化的数据形式，以便进行进一步的分析。
NLP技术主要包括词语分割、词性标注、实体识别和情感分析等。
这些技术可以帮助分析人员从大量的文本数据中提取出关键词、关键短语和情感倾向等信息。
在大数据分析中，文本挖掘可应用于社交媒体数据分析、用户评论分析、舆情监测等领域。
除了文本挖掘，图像处理和音频处理也是非结构化数据处理的重要技术领域。
图像处理通过识别、分类和分割图像来提取出有用的特征和模式。
音频处理则主要涉及音频信号的分析、降噪、语音识别和情感识别等方面。
这些技术在人工智能、自动驾驶和安防等领域有着广泛的应用。
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法高效处理结构化和非结构化数据是数据分析和数据科学领域的关键技能之一。
在大数据时代，我们面临着数量庞大、多样化的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
有效地处理这些数据，提取有价值的信息和洞察力，对于业务决策和创新至关重要。
下面是一些高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法。
一、处理结构化数据的技巧和方法：1.数据清洗和预处理：结构化数据通常以表格形式存在，但往往包含缺失值、错误值、异常值等问题。
进行数据清洗和预处理是确保数据质量的关键步骤。
这包括处理缺失值、去除重复值、纠正错误值和异常值等。
2.数据合并和连接：在实际应用中，有时需要将多个表格中的数据合并或连接起来以获得更全面的信息。
这可以通过使用关系型数据库的JOIN操作或者数据处理工具（如Pandas）中的合并函数来实现。
3.数据转换和重塑：有时候，结构化数据需要转换为与分析目的相适应的形式。
这可能包括将数据从长格式转换为宽格式，进行数据透视操作，或者进行数据归一化处理等。
4.特征提取和构建：结构化数据中存在很多有用的信息，但有时需要将其提取出来以支持进一步的分析。
这包括选择和构建合适的特征变量，以支持模型构建和预测。
5.数据可视化：通过可视化结构化数据，可以更直观地理解数据的特征和模式。
这有助于发现数据中的隐藏信息和趋势，以及支持业务决策。
二、处理非结构化数据的技巧和方法：1.文本处理和分析：非结构化数据中常见的类型是文本数据。
对于文本数据的处理，可以采用自然语言处理（NLP）技术，如分词、词干提取、词频统计、情感分析等。
2.图像和视频处理：对于图像和视频数据，可以使用计算机视觉算法进行特征提取和图像分类。
例如，使用卷积神经网络（CNN）可以实现图像分类和目标检测等任务。
3.音频处理：音频数据的处理可以包括音频信号处理、音频识别和语音情感分析等。
这些技术可以应用于语音识别、语音合成、音乐推荐等领域。
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析
大数据分析师如何进行数据分析的文本分析在当今数字时代，大数据分析已经成为各行各业的重要组成部分。
作为大数据分析中的重要技术之一，文本分析能够从非结构化的文本数据中挖掘有价值的信息，为企业决策提供支持。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据分析的文本分析，包括常用的文本分析方法和技术以及应用案例。
一、文本分析方法和技术1. 数据准备在进行文本分析之前，大数据分析师首先需要对文本数据进行准备。
这包括数据清洗、预处理和标准化等过程。
数据清洗主要是去除噪声和无用信息，例如删除HTML标签、去除特殊字符等。
预处理包括分词、词性标注、命名实体识别等，将文本数据转化为可处理的结构化形式。
标准化可以统一文本数据的格式，便于后续分析。
2. 文本分类文本分类是文本分析的基础任务之一，主要是将文本数据按照一定的分类标准进行分类。
常见的文本分类方法包括朴素贝叶斯分类、支持向量机和深度学习等。
大数据分析师可以根据具体的需求选择适合的文本分类方法，并根据训练数据进行模型训练和评估，最终得到一个准确的文本分类模型。
3. 情感分析情感分析是文本分析的重要应用之一，能够识别文本中所表达的情感倾向或情感极性。
情感分析可以帮助企业了解消费者的情感态度，进而调整市场策略。
在进行情感分析时，大数据分析师可以使用基于词典的方法、机器学习方法或深度学习方法等。
这些方法可以自动分析文本中的情感词汇、情感强度和情感倾向，得出情感分析的结果。
4. 主题建模主题建模是一种从大规模文本数据中挖掘主题的方法。
主题建模可以将文本数据聚类为若干主题，并找出每个主题的关键词。
大数据分析师可以使用概率主题模型（如LDA）或神经网络模型（如BERT）等来实现主题建模。
通过主题建模，企业可以了解用户对某一特定主题或话题的关注程度，从而指导产品设计和市场营销。
二、文本分析应用案例1. 社交媒体情感分析社交媒体是用户表达情感的重要平台，大数据分析师可以通过文本分析方法对社交媒体上的文本进行情感分析。
大数据处理中的非结构化数据分析技术研究
大数据处理中的非结构化数据分析技术研究随着时代的进步和科技的发展，数据量也慢慢地增大了，大数据处理技术也逐渐受到人们的关注。
传统的数据处理方法已经无法满足现代社会对数据分析的需求，所以大数据处理技术应运而生。
大数据处理中的非结构化数据分析技术是其中的一个重要部分，本文将对其进行深入探讨。
一、大数据中的非结构化数据随着社交网络和互联网的迅速发展，人们从网络中获取的数据已不仅仅是结构化数据，更多的是一些非结构化的数据。
那么什么是非结构化数据呢？非结构化数据指的是人们日常生活、工作、学习中产生的一些数据，这些数据没有结构化的形式，也不是传统意义上的数字、文本数据等。
例如照片、视频、PDF文档、语音等所产生的数据都是非结构化数据。
由于非结构化数据种类繁多、数据量大、异构性高，所以对这类数据进行分析处理是非常具有挑战性的。
二、大数据分析技术的发展为了更好地利用这些非结构化的数据，大数据分析技术也日益成熟。
从以前的数据仓库架构、OLAP分析，到后来的数据挖掘技术、机器学习技术，再到现在的大数据分析技术，如Hadoop、Spark、Storm等分布式计算框架，这些技术都为大数据处理提供了不同的解决方案。
不同的技术可以处理不同的数据类型，也有助于处理不同规模的数据量。
通过这样的技术演进，大数据处理技术逐渐丰富，让我们不再是只能从少量数据中获得统计结果，而是从海量数据中可以得出更准确的答案。
这些技术的出现让我们看到了人工智能、物联网和互联网智能化的发展趋势。
三、非结构化数据分析技术的重要性对于非结构化数据处理，机器学习的技术可以有所作为，因为它很擅长处理无序的数据。
相比之下，关系型数据库管理系统(RDBMS)和传统的操作系统并不擅长对非结构化数据的处理。
由于非结构化数据的类型繁多，如何对这些数据进行分类、提取有效信息是个很大的挑战。
现在已经有大量的技术和算法被开发出来，可以有效地从非结构化数据中获取有价值的信息。
大数据分析中的四大数据类型
大数据分析中的四大数据类型在大数据时代，数据正成为各行各业的重要资源，而大数据分析则成为了解数据的关键。
在进行大数据分析时，了解和理解不同的数据类型是至关重要的。
本文将介绍大数据分析中的四大数据类型，分别是结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和时序数据。
一、结构化数据结构化数据是指具有明确定义和固定格式的数据，通常以表格形式存储在数据库中，比如关系型数据库。
这类数据可以通过行和列来组织、访问和分析。
结构化数据通常具有清晰的模式和预定义的数据类型，例如数字、日期、字符串等。
结构化数据的例子包括销售数据、客户信息、金融数据等。
大数据分析师可以通过使用SQL等编程语言和工具来处理和分析结构化数据。
二、半结构化数据半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统结构化数据定义的数据。
这类数据通常以标记语言（如XML和JSON）或类似格式存储，并具有自描述性。
半结构化数据适用于描述层次结构较复杂的数据，可以用于表示文档、日志、配置文件等。
与结构化数据不同，半结构化数据的模式和类型并不完全预定义，需要在分析过程中动态解析和处理。
三、非结构化数据非结构化数据是指没有明确定义和固定格式的数据，它们可以是文本、音频、视频、图像等形式的信息。
这类数据通常无法直接用于传统数据库中，需要使用文本分析、图像识别等技术来处理和分析。
非结构化数据广泛存在于社交媒体、新闻报道、用户评论等各种场景中，对于大数据分析师来说，挖掘和分析非结构化数据能够揭示潜在的见解和洞察力。
四、时序数据时序数据是指按照时间顺序记录和组织的数据，比如传感器数据、股票价格、天气预报等。
时序数据的特点是具有时间维度，可以用于分析趋势、周期性和关联性等。
在大数据分析中，通过对时序数据的处理和建模，可以预测未来趋势、优化资源分配等。
在实际的大数据分析中，以上四种数据类型通常会同时存在，相互关联。
数据分析师需要根据具体任务和问题，综合应用各种数据处理、挖掘和建模技术，从不同数据类型中提取有用的信息和洞察，为决策和业务提供支持。
面向非结构化数据的大数据处理技术研究
面向非结构化数据的大数据处理技术研究一、介绍大数据处理技术一直是数据科学家们关注的焦点，随着非结构化数据数量的不断增加，如何高效处理非结构化数据对于大数据处理的研究变得越来越重要。
本文将介绍面向非结构化数据的大数据处理技术的研究现状与进展。
二、非结构化数据的概念与种类非结构化数据是指那些缺乏明确结构和规范的数据，例如文本、图片、视频等等。
与之相对的是结构化数据，它们具有固定的格式和明确的描述，数据类型有数字、时间戳、布尔型、字符等等。
在非结构化数据中，文本数据和图像数据是大量存在的，因此我们着重介绍这两种非结构化数据。
1. 文本数据文本数据是指文章、博客、微博、邮件等电子文本的形式。
由于文本数据没有明确的结构，因此对于大批量的文本数据，针对特定的信息进行搜索、分类和挖掘是文本处理的关键。
2. 图像数据图像数据指的是包含图像信息的非结构化数据，如照片、视频帧等。
不同于文本数据的是，图像数据具有很高的维度和复杂的数据结构，因此针对图像的处理需要更高级的技术支持。
三、面向非结构化数据的大数据处理技术方法对于非结构化数据的处理，需要进行预处理、特征提取及分类等任务。
以下是几种常见的处理技术。
1. 文本数据处理技术（1）文本预处理文本预处理的目的是将原始文本转换为便于计算机处理的形式，包括文本平滑、分词、去停用词等步骤。
（2）文本特征提取文本特征提取的目的是将文本数据转换为数值型数据，使得其可以应用于机器学习分类算法。
包括词袋模型、TF-IDF模型等方法。
（3）文本分类文本分类是针对文本数据进行标记和归类的任务。
分类算法包括Naïve Bayes、支持向量机、决策树等方法。
2. 图像数据处理技术（1）图像预处理图像预处理目的是将原始图像数据进行处理，使得其便于计算机进行处理。
包括尺寸调整、图像平滑、去噪等步骤。
（2）特征提取特征提取是将图像数据转换为数值型数据，以便应用于机器学习分类算法。
如SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）等方法。
大数据分析中的四大数据类型
大数据分析中的四大数据类型在大数据分析领域，数据类型是一个非常重要的概念。
了解和掌握不同的数据类型对于进行准确的数据分析和决策具有关键性作用。
在本文中，我们将介绍大数据分析中的四大数据类型：数值型数据、分类型数据、序列型数据和文本型数据。
通过对这些数据类型的了解，我们将能够更好地理解和应用大数据分析技术。
一、数值型数据数值型数据是指用数值进行度量和表示的数据。
在大数据分析中，数值型数据常常用于量化和比较不同对象之间的特征和关系。
数值型数据可以进一步分为连续型数据和离散型数据。
连续型数据是指可以连续取值的数据类型，例如身高、温度等。
连续型数据可以通过测量或观察获得，可以进行精确的计算和分析。
离散型数据是指只能取特定值的数据类型，例如人口数量、产品销售量等。
离散型数据通常是通过计数或统计得到的，可以进行频数分析和比例分析等。
二、分类型数据分类型数据是指用于描述类别或标签的数据类型。
在大数据分析中，分类型数据常常用于将对象划分到不同的组别中，并对不同组别进行比较和分析。
分类型数据可以进一步分为有序分类和无序分类。
有序分类是指具有一定顺序或等级的分类型数据，例如学历的分类（小学、初中、高中、大专、本科、研究生等）。
有序分类数据可以进行排序和比较，可以通过计算中位数、百分位数等统计量来描述数据的分布和趋势。
无序分类是指没有明确顺序或等级的分类型数据，例如性别（男、女）、颜色（红、黄、蓝）等。
无序分类数据通常用于对不同类别进行频数分析和比例分析等。
三、序列型数据序列型数据是指按照时间顺序排列的数据类型。
在大数据分析中，序列型数据常常用于分析和预测时间序列的趋势和模式。
序列型数据可以进一步分为离散型序列和连续型序列。
离散型序列是指以离散时间点为单位的序列型数据，例如每天的天气情况、每个月的销售额等。
离散型序列数据可以通过统计和图表分析来描述数据的变化和趋势。
连续型序列是指时间上连续的序列型数据，例如股票价格、传感器数据等。
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。
非结构化大数据分析
非结构化大数据分析随着现代信息技术的发展，“非结构化大数据”日益成为社会的必备要素，使得对这类大数据的分析变得非常重要。
本文分析和探讨了关于非结构化大数据分析方法的若干内容。
首先，介绍了非结构化大数据的概念，其次，分析了目前国内外的最新进展和成功应用案例，着重介绍了非结构化大数据分析技术的发展趋势及其应用。
最后，指出了今后非结构化大数据分析面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。
关键词：非结构化大数据；分析；进展；成功应用1.言近年来，社会经济发展和信息技术发达，给我们提供了大量非结构化的数据，如图像、语音、视频等。
这些大量的非结构化的数据称为“非结构化大数据“，它的发展对我们的生活和社会管理有着越来越重要的影响。
对非结构化大数据的分析和处理，不仅有助于改善传统数据分析技术，而且在未来会产生重要的积极影响。
2.结构化大数据分析的内容2.1结构化大数据的定义及其特点“非结构化大数据”是非结构化的数据和信息的总称，它指的是大量的、半结构化的、不统一的、易变的、非系统的大数据，包括文本、语音、视频、图像等。
这类数据既可以是机器可以理解的，也可以是机器不能理解的。
它具有大小不定、形式多样、分布分散和更新频繁等多种特点，通常是由众多人或终端设备产生，大部分来源于互联网、社交媒体和手机等具有普及性的信息设备。
2.2前非结构化大数据分析的技术非结构化大数据分析技术经历了从传统的自然语言处理、网络挖掘和社团发现等技术到如今的深度学习、机器学习、分布式存储和处理等技术的发展。
目前，非结构化大数据分析技术已被广泛应用于社会管理、健康医疗、环境管理、新闻舆情分析、智能安防等领域。
2.3结构化大数据分析的应用非结构化大数据分析可以帮助企业更好地理解用户行为、业务趋势，帮助企业调整商业策略，以更加准确快速的方式分析大量的非结构化数据，从而有效提升组织的运营效率和效率，提升企业的竞争力。
此外，非结构化大数据分析还可以帮助财务公司精准收取税收、政府管理机构更快地做出思维判断等。
大数据时代的非结构化文本信息提取与分析
大数据时代的非结构化文本信息提取与分析在当今大数据时代，信息的爆炸式增长给人们的信息获取和处理带来了极大的挑战。
而非结构化文本信息，指的是没有固定格式和规范的文本数据，如电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章等。
它们是无序的、混乱的，对于传统的数据处理方法来说，非结构化文本信息非常难以处理和分析。
然而，随着大数据技术的发展和应用，非结构化文本信息的提取和分析变得越来越重要。
这是因为非结构化文本信息携带了丰富的语义和情感信息，并且其中蕴含着大量有价值的知识。
通过准确地提取和分析非结构化文本信息，我们可以从中发现有价值的信息、洞察用户需求、预测市场趋势，进而为决策和业务提供支持。
提取非结构化文本信息的关键在于利用自然语言处理（NLP）技术进行文本的语义理解和实体识别。
NLP技术包括词法分析、句法分析、语义角色标注、命名实体识别等多种技术，可以解决非结构化文本信息中存在的歧义、模糊和复杂性等问题。
通过NLP技术，可以将非结构化文本信息转化为结构化的、可计算的形式，便于后续的存储、检索和分析。
在非结构化文本信息提取方面，关键任务之一是实体识别。
实体是非结构化文本信息中具有特殊意义的标识，可以是人名、地名、组织机构、日期时间等。
实体识别的目标是从文本中准确地识别出这些实体，并对其进行分类。
例如，在社交媒体数据中进行实体识别，可以帮助我们了解用户对某一品牌或产品的评价和关注度。
通过大规模的数据分析和挖掘，我们可以从中发现用户的购买意向、市场偏好等有价值的信息。
除了实体识别之外，另一个重要的任务是情感分析。
情感分析旨在识别非结构化文本信息中表达的情感倾向，如正面、负面或中性。
通过情感分析可以了解用户对某一产品、事件或话题的态度和情感倾向，从而帮助企业改进产品和服务、调整营销策略。
例如，通过分析社交媒体上用户对某一品牌的评论，我们可以了解用户对该品牌的满意度和不满意度，进而针对性地改进产品设计和服务。
此外，非结构化文本信息的提取和分析还可以应用于舆情监测和热点预测。
大数据时代下的非结构化文本挖掘
大数据时代下的非结构化文本挖掘随着社会信息化的发展，互联网上数据规模急速增长，而数据中的文本数据占据了很大一部分。
在这样的大数据时代下，如何从其中提取有效信息成为了一个重要问题，而文本挖掘技术的应用则成为了解决这个问题的有效手段之一。
而在非结构化文本的挖掘方面，文本挖掘技术的应用将会更加重要。
一、什么是非结构化文本非结构化文本数据指的是无固定格式和固定形式的文本数据，其形式多样，如新闻报道、社交媒体评论、电子邮件、博客文章等，信息存在于大量、复杂的文本内容之中。
相对于结构化数据，非结构化数据更难以进行有效的处理和分析。
因此，如何从这样的文本数据中提取有价值的信息是非常具有挑战性的。
二、非结构化文本挖掘技术1. 文本预处理在进行非结构化文本挖掘前，我们需要对文本数据进行预处理，包括文本的清理、分词、去除停用词等操作。
其中，文本的清理目的是要去除文本中的噪声，例如HTML标签、标点符号、数字等。
分词操作则是将长篇的文本内容拆分为较小的文本单元，常用的一些分词算法有中文分词、英文分词和全角分词。
去除停用词操作则是指删除一些对文本分析没有实际意义的无用词汇，如“的、是、在、等”等词汇。
2. 实体识别在进行文本内容分析时，我们需要将文本中的实体进行识别和提取。
实体是指特定类型的对象或物品，例如人名、公司名、地址、日期等。
对于非结构化的文本数据，我们需要进行实体识别，以便更好地理解文本的内容，例如判断文本涉及的人物、公司或者地点等。
3. 关键词提取关键词提取是一种从文本数据中提取关键词的方法，它可以为文本分类、搜索引擎、知识图谱等领域提供支持。
在非结构化文本挖掘中，关键词提取可以帮助我们准确地了解文本内容和主题，提取出文本中最具有代表性的关键词。
4. 情感分析情感分析是非结构化文本挖掘中一种常见的应用技术，它可以分析文本内容中所包含的情绪类型，例如喜怒哀乐等。
情感分析可以用于社交网络分析、广告分析、市场营销等领域，它可以帮助企业了解消费者对其产品、服务或品牌的情绪反应，进而优化其市场策略。
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18
人口属性分析
更换不同的图形类型
品质
速度
创新
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19
通过数据指向的文本来理解数据
同样，可以点击图形里的编码点，能看到这些编码的具体发言，编码高亮显示。
品质
速度
创新
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1.0
1-Cluster 2-Cluster 3-Cluster 4-Cluster 5-Cluster 6-Cluster
LL BIC(LL) AIC(LL) AIC3(LL) CAIC(LL) Npar -338.0 721.9 696.0 706.0 731.9 10 -306.1 708.7 654.2 675.2 729.7 21 -296.2 739.4 656.4 688.4 771.4 32 -286.6 770.7 659.1 702.1 813.7 43 -280.3 808.8 668.7 722.7 862.8 54 -275.8 850.4 681.7 746.7 915.4 65
招
审
转
企业方
募
核
化
调 查 应 用
会 员 管 理
调研公司
益派在线调研社区（Market Research Online Community ）是将指符合身份 要求的消费者招募到一个独立的线上社
区，在较长一段时间内参加特定主题的
活动，为企业市场调查研究问题提供整 体解决方案。
品质 速度 创新 Copyright © ePanel All rights reserved.
0.0
A1 手 0-1 Mean
A2 油大才用洗碗布 0-1 Mean
A3 洗碗布 0-1 Mean
A4 抹布 0-1 Mean
A5 小毛巾 0-1 Mean
A6 钢丝球、清洁球 0-1 Mean
A7 海绵 0-1 Mean
A8 丝瓜络 0-1 Mean
A9 洗碗刷、炊厨 0-1 Mean
A10 纸巾 0-1 Mean
9
设定语义编码条件
支持复杂的查询条件：例如“油多”的查询条件是： “油”和“重”“多”“腻”“大”等词出现在同一单元格或邻近的文字中。
品质
速度
创新
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10
子查询之间条件
性别 男 男 女
年龄 32 35 22
属性x … … …
品质
速度
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16
人口属性信息
通过与定性文档发言人的姓名可以关联发言人的人口属性。
品质
速度
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5
数据处理分析步骤
设定语义
编码条件
自动编码
关联分析
人口属性
分析
细分分析
品质
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6
定性资料分析工具
支持文档、数据库、PDF、视频、图片和网页的分析。
品质
速度
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7
定性资料分析关键是建立树状结构的语义编码
品质
速度
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8
通过查询的方式建立编码
通过查询的方式建立编码。
品质
速度
创新
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L2 151.3 87.6 67.7 48.5 36.1 27.1
df 89 78 67 56 45 34
p-value Class.Err. 0.00 0 0.21 0.0242 0.45 0.0291 0.75 0.0563 0.83 0.0583 0.80 0.0494
0.8
0.6
0.4
0.2
非结构化数据的文本分析
演讲人：陈鸿
品质
速度
创新
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从大量社会化、碎片化信息中洞察消费者
客服记录
意见信箱
微博 论坛
非结构化数据 数据量大
社交网站 留言
博客 购物网站
口头化行文方式
聊天记录
品质
品质
速度
创新
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15
编码与人口属性的关联方式
编码素材和人口属性信息单独导入，两者通过用户名关联。
用户名 A B A C
编码1 1 1 0 0
编码2 0 1 1 1
编码x 0 0 0 0
用户名 A B C
17
人口属性分析
话题1编码与发言者的性别属性进行交叉分析，该图统计的是不同性别的发言者提到编码 的次数（注：一个发言者在一个发言里虽然提到多次编码，但仍可以计为一次）。
品质
速度
创新
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11
子查询条件
点击子查询条件，设置子查询特性：关键词+逻辑关系
12
对后期的资料自动编码
前期建立的语义编码查询，可以看做“知识库”，用于后期资料的自动编码，大 大提高了资料处理效率。
品质
速度
创新
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很难支持数据量较大的信息 分析工作
优点
软件统计分析
1. 2. 利用软件导入分析素材，可进行 词频分析、词性分析、关联分析 对规范化的行文数据分析速度快 支持数据量较大的分析工作 1. 2.
缺点
对数据形式要求高，对口头 化行文数据分析效果差 无法结合语境对语义进行分 析与快速查询
品质
速度
创新
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Loadings Clusters R2 A1手 0.44 A2油大才用洗碗布 0.37 A3洗碗布 0.93 A4抹布 0.33 A5小毛巾 0.17 A6钢丝球、清洁球 0.07 A7海绵 0.34 A8丝瓜络 0.18 A9洗碗刷、炊厨 0.17 A10纸巾 0.03
0.19 0.14 0.86 0.11 0.03 0.01 0.12 0.03 0.03 0.00
20
用户细分——潜在类别模型
利用语义编码可以进行用户细分。
品质
速度
创新
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21
用户细分——分析结果
Model1 Model2 Model3 Model4 Model5 Model6
速度
创新
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2
当前分析非结构化数据信息的方式
优点
人工编码分析
1. 2. 能根据语境准确分词，进行语义 分析 对数据形式要求低，可对口头化 行文数据分析 1.
缺点
人工分析速度慢
2.
人工逐条阅读分析素材，根据语 义进行编码统计与分析
A9 洗碗刷、炊厨 0-1 Mean
A10 纸巾 0-1 Mean
A8丝瓜络 A9洗碗刷、炊厨 A10纸巾
Clus ter1 Clus ter2品质速度 Nhomakorabea创新
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用户细分——分类结果演示
A1手 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 品质 A2油大才 A6钢丝球、 A9洗碗刷、 A3洗碗布 A4抹布 A5小毛巾 A7海绵 A8丝瓜络 A10纸巾 用洗碗布 清洁球 炊厨 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 创新 Copyright © ePanel All rights reserved. 频率 34 1 1 1 1 12 4 2 1 1 1 3 1 4 1 4 1 1 1 5 1 1 3 4 1 1 1 1 3 2 1 模型分类 Cluster1 Cluster2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0.9882 0.9828 0.9988 0.9302 0.9174 0.9916 0.9991 0.9395 0.8737 0.7683 0.584 0.095 0.0164 0.0137 0.0228 0.019 0.0031 0.0004 0 0.0061 0.0042 0.0086 0.0003 0.0041 0.0009 0.0002 0.0003 0.3048 0 0 0 0.0118 0.0172 0.0012 0.0698 0.0826 0.0084 0.0009 0.0605 0.1263 0.2317 0.416 0.905 0.9836 0.9863 0.9772 0.981 0.9969 0.9996 1 0.9939 0.9958 0.9914 0.9997 0.9959 0.9991 0.9998 0.9997 0.6952 1 1 1