数据可视化:数据预测分析中的非结构化和半结构化数据问题

原创|行业资讯|编辑:郝浩|2013-09-30 09:34:17.000|阅读 698 次

概述:自从这个时代的开始,我们一直致力于去探知后一步将会发生些什么。于是,我们开始预测季节和天气模式,利用这些信息来知道何时播种,何时收获。尽管有的人会说:"世事难料,顺其自然",人们却有想要知道的愿望。在商业上也一样,企业领导们在做决定的时候喜欢确定的想法。策略决定人物想要数据成为无所不知的水晶球,让他们做出有远见的业务决定,确定企业未来发展方向。

自从这个时代的开始,我们一直致力于去探知后一步将会发生些什么。于是,我们开始预测季节和天气模式,利用这些信息来知道何时播种,何时收获。尽管有的人会说:"世事难料,顺其自然",人们却有想要知道的愿望。在商业上也一样,企业领导们在做决定的时候喜欢确定的想法。策略决定人物想要数据成为无所不知的水晶球,让他们做出有远见的业务决定,确定企业未来发展方向。在近些年来,数据分析预测在企业长远发展策略中开始占据主流。

那么,接下来,我们就要来谈一谈数据分析预测的内容。数据分析预测的重要性,如何使用这些分析预测数据。首先我们将会谈到什么是数据分析预测,其次谈谈展现分析预测的不同方式,最后说一说在使用他们的时候应当注意些什么。今天先谈谈数据分析预测。

传统BI和预测分析的ROI

非结构化和半结构化数据问题

传统商业智能就像一个专职数据科学家,局限在数据领域中。数据被这个数据科学家存储、查询、分析,然后理解"什么、哪里、何时、怎样、为什么"一些列数据背后的问题。数据被他们结构化,生成了一小块一小块的东西。而现在,各类型数据却不一定会被数据科学家生成,而是由客户主导,可以说这就是传统和当今数据的最大不同点。

今天,我们也在处理为结构化的数据和半结构化数据。这个数据通过网络驻留在无数社交媒体页面,通过英特网在不同的设备上被人们访问。在这里面依旧有半结构化数据的灰色区域存在于HTML、文本文件、PDF中,他们可能在标签、标记形式下有结构,但是大多数部分都是非结构文本。

这些非结构化和半结构化的数据在一些商业分析者看来价值很少或者没有什么价值,但是我们可以从中获得价值的机会,这个机会就是数据预测分析。(未完待续)

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