非结构化数据 分析

结构化 数据分别有哪些非结构化 数据？结构化 数据属于结构化 数据的特例，是结构化 数据。什么是结构化 数据，无结构中国数据，什么是对什么是错结构化 数据，和结构化 /，不是的云计算结构化 数据不是结构化 数据根据IDC的一份调查报告，80%的企业不是数据。

传统行业与互联网行业数据分析In数据收藏，数据加工，数据。数据集合:传统行业数据通常来自生产、销售、财务等内部系统，或者来自行业报告、政府等外部来源数据。在互联网行业，数据来自于用户的行为数据，比如点击、浏览、搜索。数据加工:传统行业数据普通比较结构化，可以直接加工分析。

数据 分析方法论:数据 分析传统行业中的方法比较经典，常用的方法有统计学分析方法、计划方法、运筹学方法。在互联网行业，机器学习、深度学习等方法用的比较多数据 分析。应用领域:数据 分析传统行业主要用于管理决策、战略规划、资源配置、市场营销等领域，帮助企业提高效率、降低成本、增加利润。互联网行业的数据 分析主要应用于用户画像、推荐系统、广告、决策支持等领域，帮助企业改善用户体验，提升转化率，增加收入。

典型人工生成的非-结构化 数据包括:文本文件:文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件和日志。E-mail: E-mail因为其元素数据，所以有一些内部结构，我们有时称之为semi 结构化。但是消息字段不是结构化，传统的分析工具无法解析。社交媒体:数据来自新浪微博、微信、QQ、脸书、Twitter、LinkedIn等平台。

手机数据:短信、位置等。通讯:聊天、即时通讯、电话录音、协作软件等。媒体:MP3、数码照片、音频文件和视频文件。商业应用:MSOffice文档，生产力应用。典型的机器生成非结构化 数据包括:卫星图片:天气数据、地形、军事活动。理科数据:油气勘探、太空探索、地震图像、大气数据。数字监控:监控照片和视频。