Nestrukturirani podaci se trenutno analiziraju ekstrakcijom … Općenito, većina nestrukturiranih podataka koristi ekstrakciju, analizu teksta i apstrakciju teksta s relacijskom bazom podataka za stvaranje integriranog prikaza podataka, što omogućuje organizacija za donošenje pametnijih poslovnih odluka.
Što je analiza nestrukturiranih podataka?
Analiza nestrukturiranih podataka 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 nadilaze samo numeričke vrijednosti i činjenice, 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 podatkovna jezera. Strukturirane podatke lako je pretraživati i analizirati, dok nestrukturirani podaci zahtijevaju više posla 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 tablice | 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 ti podaci ne mogu prikupiti u bazi podataka, oni su još uvijek vrijedni podaci koje možete koristiti za donošenje poslovnih odluka.
