Dữ liệu phi cấu trúc hiện được phân tích bằng cách trích xuất … Nhìn chung, hầu hết dữ liệu phi cấu trúc sử dụng trích xuất, phân tích văn bản và trừu tượng hóa văn bản với cơ sở dữ liệu quan hệ để tạo chế độ xem tích hợp của dữ liệu, cho phép tổ chức để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn.
Phân tích dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Phân tích dữ liệu phi cấu trúc là quá trình sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tự động tổ chức, cấu trúc và nhận giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc(thông tin không được tổ chức theo cách thức xác định trước). … Dữ liệu văn bản không có cấu trúc vượt ra ngoài chỉ các giá trị và dữ kiện số mà còn đưa vào suy nghĩ, ý kiến và cảm xúc.
Bạn phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc như thế nào?
Dữ liệu có cấu trúc là định lượng, trong khi dữ liệu không có cấu trúc là định tính. Dữ liệu có cấu trúc thường được lưu trữ trong các kho dữ liệu, trong khi dữ liệu phi cấu trúc được lưu trữ trong các hồ dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc dễ dàng tìm kiếm và phân tích, trong khi dữ liệu phi cấu trúc đòi hỏi nhiều công việc hơn để xử lý và hiểu.
Những công cụ nào được sử dụng để phân tích dữ liệu phi cấu trúc?
Công cụ phân tích dữ liệu không có cấu trúc
- MonkeyLearn | Công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu tất cả trong một.
- Excel và Google Trang tính | Sắp xếp dữ liệu và thực hiện các phân tích cơ bản.
- RapidMinder | Nền tảng toàn diện cho các mô hình dữ liệu dự đoán.
- KNIME | Nền tảng mã nguồn mở cho thiết kế nâng cao, được cá nhân hóa.
Dữ liệu phi cấu trúc được thu thập như thế nào?
Mỗi khi bạn thu thập phản hồi từ khách hàng của mình, bạn đang thu thập dữ liệu phi cấu trúc. Ví dụ: các cuộc khảo sát có phản hồi bằng văn bản là dữ liệu phi cấu trúc. Mặc dù dữ liệu này không thể được thu thập trong cơ sở dữ liệu, nhưng đó vẫn là thông tin có giá trị mà bạn có thể sử dụng để thông báo cho các quyết định kinh doanh.
