予測分析における構造化データおよび非構造化データの基礎 - データベース、文書、Eに含まれるデータ

予測分析のためのデータベース、文書、電子メール、およびその他のデータファイルに含まれるデータは、構造化データまたは非構造化データのいずれかに分類できます。構造化された データは、整然と整っており、一貫した順序に従い、検索および照会が比較的容易であり、人またはコンピュータプログラムが容易にアクセスして理解することができる。 構造化データの典型的な例は、ラベル付きの列を含むExcelスプレッドシートです。そのような構造化データは一貫している列見出し - 各列のコンテンツの簡潔で正確な説明 - 正確にどのようなコンテンツを期待するかを教えてください。

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構造化データは、通常、データベースなどの明確に定義されたスキーマに格納されます。これは通常表とその属性を明確に定義する列と行です。一方、非構造化データは、自由形式で、表形式ではなく、分散され、容易に検索できない傾向があります。そのようなデータには、それを理解するために意図的な介入が必要です。分散した場所にあるその他の電子メール、文書、Webページ、およびファイル（テキスト、オーディオ、および/またはビデオ）は、非構造化データの例です。

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非構造化データの内容を分類するのは難しいです。それはたいていテキストである傾向があります。通常、自由形式のスタイルの混乱の中で作成されます。それを記述またはグループ化するために使用できる属性を見つけることは、小さな仕事ではありません。 構造化されていないデータの内容は、プログラム的には機能しない、またはプログラム的に意味をなさない。コンピュータプログラムは、構造に欠けており、基本的な支配的な特徴がなく、個々のデータ項目に共通の根拠がないため、そのようなデータに関するレポートを分析または生成することはできません。

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一般に、世界の構造化データよりも非構造化データの割合が高くなっています。構造化されていないデータは、それを有用にするためにより多くの作業を必要とするため、より注意を払うため、より多くの時間を消費する傾向があります。

構造化データの重要性とそれが分析にもたらす力を過小評価しないでください。構造化されていないデータを分析するよりも、構造化されたデータを分析する方がはるかに効率的です。非構造化データは、予測分析プロジェクトを構築する際に、分析の前処理にコストがかかる可能性があります。関連するデータの選択、そのクレンジング、およびその後の変換は、時間がかかり退屈なものになる可能性があります。これらの必要な前処理ステップから結果として新たに編成されたデータは、その後、予測分析モデルで使用することができる。しかし、構造化されていないデータの大規模な変換は、予測分析モデルを起動して実行するまで待つ必要があります。

データマイニングとテキスト解析は、テキストドキュメントを構造化し、その内容をリンクし、データをグループ化し、要約し、そのデータのパターンを明らかにするための2つのアプローチです。どちらの分野も、文書の海に散らばっているテキストを掘り起こすアルゴリズムとテクニックの豊富なフレームワークを提供します。

検索エンジンプラットフォームでは、データを索引付けして検索可能にするためのツールが用意されていることにも注意してください。

構造化データと非構造化データを比較しましょう。構造化された

非構造化

結合

組織化

分散および分散

外観	形式的に定義された	自由形式
アクセシビリティ	アクセスとクエリ	アクセスとクエリが難しい
可用性	パーセンテージが低い	パーセンテージが高い
分析	分析効率が良い	追加の前処理が必要
非構造化データは完全ではない構造が不足している - あなたはそれをフェレットに入れなければなりません。デジタルファイル内のテキストでさえも、それに関連付けられた構造があります。たとえば、ドキュメントのタイトル、ファイルが最後に変更された日付、作成者の名前など、メタデータに頻繁に表示されます。	電子メールにも同じことが当てはまります。内容は構造化されていない可能性がありますが、送信日時、送信者名、受信者名、添付ファイルの有無など、	2つのデータ型の間の分離線が必ずしも明確ではない。一般に、構造化データと見なすことができる非構造化データの属性を常に見つけることができます。その構造がそのデータの内容を反映しているかどうか、またはデータ分析に役立つかどうかは、よく分かりません。そのため、構造化データは、構造化データ内に非構造化データを保持できます。たとえば、Webフォームでは、複数の選択肢から回答を選択することで製品に関するフィードバックを求められる場合がありますが、追加のフィードバックを提供できるコメントボックスが表示されます。
複数の選択肢からの回答が構造化されています。コメントフィールドは自由形式の性質のために構造化されていません。このような場合は、構造化データと非構造化データが混在していると最もよく理解されます。ほとんどのデータは両方の複合です。	予測分析プロジェクトを成功させるには、構造化データと非構造化データの両方を分析できる論理形式で結合する必要があります。