现在我们已经了解了什么是大量情报以及为什么

它很重要,我们将讨论统计分析中的信息类型。 信息类型可以有多种形式,例如大数据中的结构化、非结构化和半结构化。 让我们详细讨论信息类型。 大数据有哪些类型? 大数据类型1 结构化类型 知识的结构化形式以有组织的方式提供并存储在数据库中。这通常包括基于计算机的活动的统计数据,有两个主要来源——机器和人类。 前者涉及系统或互联网上执行的每一项活动的日志、历史记录和实用信息。

后者包括人类手动输入的商品

例如网站和门户网站上的个人信息。 非结构化 马来西亚手机号码数据 类型 与结构化信息不同,此类统计数据无法以有组织的方式提供。非结构化知识并不以整齐的行列格式存在。因此,必须手动处理。 直到最近,除了手动分离统计数据之外别无选择,但现在,处理此类证词的新的创新方法正在出现。 这包括社交媒体统计数据、网站、在线内容等。我们在网上撰写、发布和分享的所有内容都有助于非结构化产品。 半结构化类型 半结构化信息可以定义为不完全结构化但与非结构化档案相比易于处理的信息。

这可能包括整个知识集中的一些共同特征

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帮助我们轻松地分离、存储和将其用于 巴哈马电话号码列表 各种目的。 大约 20% 的可用数据是结构化的,其余 80% 属于非结构化和半结构化数据。 然而,其中大部分是非结构化的。2000 年代,一位名叫 Doug Laney 的行业分析师引入了与大数据解决方案相关的 3V 概念。 这些 3V(数量、速度和多样性)是大数据解决方案的决定性因素。 根据这个概念,与大数据的斗争不仅仅涉及要处理的信息量。

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