被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道，这听起来不是一个很性感的话题，但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前，先听我们说完。
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
本文介绍了非结构化数据分析的10个步骤，包括确定数据源、管理非结构化数据搜索工具、消除无用数据、存储数据准备、保存所有数据直到被存储、检索有用的信息、本体评估、记录统计、分析数据和创建统计信息。这些步骤可以帮助小型企业更好地管理非结构化数据，以便为其业务提供更好的数据支持。
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
在处理非结构化数据时，倒排索引具有显著的优势。非结构化数据，如文本文件、社交媒体帖子、电子邮件等，通常包含大量的文本信息，难以直接进行高效查询。倒排索引通过为文本数据中的每个词条建立索引，提供了一种快速、准确的查询机制。下面将详细描述倒排索引在处理非结构化数据时的优势，并提供Elasticsearch（ES）的源码片段来进一步说明。
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
2022 年 9 月 24-25 日，首届非结构化数据峰会（2022 Unstructured Data Summit）在线上举行。本次峰会由 Zilliz 主办，主题为「矩阵革命，向量连接世界」，峰会设置了一系列 Keynote 和分论坛演讲，围绕人工智能在非结构化搜索领域的顶尖技术、热门话题、前沿观察展开分享和探讨，共同探索行业发展的新风向。 对于主办方 Zilliz，如果近期有关注科技圈投融资动态的话，应该对它不陌生。不久前，向量数据库公司 Zilliz 宣布完成 6000 万美元的新一笔融资，通过这
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
共享有关组织中非结构化数据所发生情况的信息比看起来要困难得多。沟通不畅几乎会对组织的各个方面产生负面影响，从 IT、存储团队和应用程序开发人员一直到业务和其他最终用户。然而，准确、全面地了解您的非结构化数据对于安全、高效、经济且成功地开展业务至关重要。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
近年来，数据成为核心生产要素之后，人们总是期待充分释放数据生产力。但知易行难，如何释放数据生产力，大部分企业却莫衷一是、无所适从。
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
ES除了拥有索引上的优势，最重要的还是数据的结构，这都是ES为什么效率高，会使用它的原因。
欧几里德空间(Euclidean Space)，简称为欧氏空间(也可以称为平直空间)，在数学中是对欧几里德所研究的2维和3维空间的一般化。这个一般化把欧几里德对于距离、以及相关的概念长度和角度，转换成任意数维的坐标系。如下图所示。
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
对结构化数据的搜索：也就是我们平时用的最多的，对数据库的SQL搜索，名称、状态、创建时间等
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图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构，因为其独特的计算能力，而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言，图像，视频等)上取得了不错的成绩，但是在对非欧几里得空间数据(eg：社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题，研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理，以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点；然后，针对非欧几里得结构化数据的表示问题，引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念，并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍；最后，通过一个简单的例子，对图(Graph)数据的应用进行介绍，以帮助读者加深对图(Graph)的理解。
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
当今的普遍共识是大数据是有特定的属性的。在大多数大数据圈中，它们被称为四个V：体积，种类，速度和准确性(volume, variety, velocity, veracity.)。
在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
顾客相当于分布式存储系统中的应用程序。根据数据的产生和使用，顾客分为生产者和消费者两种类型。生产者负责添加数据，消费者负责使用数据
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言，而 Python Pandas
将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
前言： 刚上大学的时候，每每学习一个新的课程，总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现，学习具体的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的：
翻译：黄念 校对：王倩 素材来源：https://datafloq.com/ 看一看所有与大数据相关的活动，我们应该问一个问题：究竟有多少大数据在实际上是有用的。根据常识稍微思考一下，我们就会发现
我们先来了解下数据化结构与非数据化结构 一、数据化结构 数据化结构，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数
1、Elasticsearch Service简称为ES是Java语言开发，并且是当前互联网上最流行的开源的搜索引擎，
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
而本文着重提及的结构化数据则是指数据点之间具有清晰的、可定义的关系，并包含一个预定义的模型的数据（如图 1 所示）。看起来结构化数据应该更容易处理，而基于机器学习的特性（特征提取），大家更多的注意力集中在了对文本这类非结构化数据的处理，好像对于结构化数据的处理过去都不怎么热门。但是随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了，而且这些结构化数据其实都是质量很高的数据，如何在神经网络中利用这些数据也是很重要的任务。
如果你正在使用Elastic Stack并且正尝试将自定义Logstash日志映射到Elasticsearch，那么这篇文章适合你。
数据科学早已不是新鲜事物了，不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用，而是一场革命。大至总统选举，小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策，已不再是建立于直觉与猜想之上
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政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后
无论技术进步有多快，也无论企业体验到之后的好处有多迅速，人们往往展望并期待着下一个大事情的发生。大数据也是一样。一旦组织开始编制旨在简化运营、提高收益的大量数据，他们知道他们已经发现了一个非常具有价值并且极具深远影响的战略。如今，大数据已经被快速使用，并已在各种各样的行业极大地提升着公司的运营能力。但接下来将会发生什么呢？对于很多企业来说，大数据到目前为止的影响是没有什么能与它所提供的尚未开发方式的可能性相提并论。首先在名单上是几乎没有触及文本分析领域，这也被称为文本挖掘。很多人认为文本分析作为承载企业最多
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