非结构化数据如何进行分类分级?亿信华辰

基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发

指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用

组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析

面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表

内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致

搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析

移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求

一站式数据分析平台

了解ABI

全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制

多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理

拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式

全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告

主数据管理平台

在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义

自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源

智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威

“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检

规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值

超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全

全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源

智能数据治理平台

了解睿治

覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。

结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建

拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移

具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行

提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系

数据工厂系统

纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失

内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等

提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

数据采集汇总平台

统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目

流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手

助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

指标管理平台

零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。

面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求

理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听

动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单

完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作

智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力

数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事

海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人

不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持

THE END
1.理解数据类型:每个数据科学爱好者都应该知道的数据结构现在的大量数据中,大部分是非结构化的,即没有预定义模型/结构的数据。如图像,是像素的集合,文本数据是没有预定义储存模型的字符序列,以及用户在Web应用程序上操作的点击流。非结构化数据所需要处理的地方在于,需要通过预处理等方法转化为结构化数据,以便对结构化数据应用统计方法获取原始数据中的重要信息。 https://www.528045.com/article/d32b356ce2.html
2.一文读懂结构化数据和非结构化数据的区别与结构化数据相对的是非结构化数据,这类数据没有预定义的模式或结构,形式多样且难以直接处理。常见的非结构化数据包括电子邮件、社交媒体帖子、图像、音频文件等。非结构化数据的特点有: 形式多样:可以是文本、图片、视频等多种形式。 难以索引:由于缺乏固定的格式,非结构化数据不易于直接检索。 https://blog.csdn.net/Python_cocola/article/details/141829123
3.什么是结构化数据,什么是非结构化数据?这与是否是关系型数据库有相反,非关系型数据库可以存储各种类型的数据,包括结构化和非结构化数据。非关系型数据库可以使用键值对https://www.zhihu.com/question/401878529/answer/3018473660
4.结构化半结构化和非结构化数据腾讯云开发者社区三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、https://cloud.tencent.com/developer/article/1351609
5.科研干货结构化数据和非结构化数据的区别来源:结构化数据来源于 GPS 传感器、在线表格、网络日志、Web 服务器日志、OLTP 系统等,而非结构化数据源包括电子邮件、文字处理文档、PDF 文件等。 形式:结构化数据由数字和数值组成,而非结构化数据由传感器、文本文件、音频和视频文件等组成。 模型:结构化数https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg3MTc3NTYyMw==&mid=2247536842&idx=3&sn=59b170858ea441b9bb562445186d0421&chksm=cefb7c22f98cf534a65747c3a08a9565ca7879947f31a81afa6603abf4fb9c3858d7b0541445&scene=27
6.非结构化数据分析技术非结构化数据主要包括非结构化数据是数据结构不规则或者说是不完整,没有预设的数据模型或者结构,不便使用数据库、模型及标准的数据接口表现的数据,包括所有格式的文本、图片、各类报表、图像、音频、视频数据等。 计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。非结构化数据的形式非常多样,标准也具有多样性(即标准不确定),同时在https://blog.51cto.com/u_16099165/6757640
7.为什么我们称文本为“非结构化”?为什么计算机对结构化和非结构化的定义会有所不同? 该计算机可以处理结构化数据,而非非结构化数据,计算机希望数据整齐,整齐地堆在一起,称为记录,每个记录都有一个键和其他属性,一旦将数据组织成结构化格式,计算机就会加快速度,就像子弹穿过机枪一样,如果没有子弹则机枪卡住。 https://www.chinacpda.com/data/detail/?id=1951
8.如何将非结构化数据转化为结构化数据?将非结构化数据转化为结构化数据的过程通常称为数据抽取(data extraction),其目的是将非结构化数据中的有用信息提取出来,并按照预定的数据模型组织成结构化的数据格式。下面介绍一些常见的数据抽取方法: 自然语言处理(NLP):NLP是一种将自然语言转换为计算机可处理形式的技术,可以通过分词、词性标注、实体识别等技术将文https://www.gokuai.com/press/a189
9.结构化与非结构化的区别多源异构数据源半结构化数据①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://www.fanruan.com/bw/doc/154297
10.什么是结构化半结构化和非结构化数据?①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据:指数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 https://it.ynnu.edu.cn/info/1054/2898.htm
11.什么是结构化数据?非结构化数据?半结构化数据结构化数据是指有固定的数据模型,一组特定数据类型的数据组合,比如数据库表。非结构化数据是没有固定的数据结构和类型,没有固定的数据模型schema;并且都是小文件为主。半结构化数据则是有格式但没有固定的数据模型Schema,具备自描述的属性信息表达数据内容。 结构化数据是指按照一定的规则或格式组织存储https://localsite.baidu.com/article-detail.html?articleId=20186049&ucid=n1DvP1c3nHf&categoryLv1=%E6%95%99%E8%82%B2%E5%9F%B9%E8%AE%AD&ch=54&srcid=10005
12.什么是非结构化数据?我们所处理的数据分为三类,分别是规格化数据、半结构化数据以及非结构化数据,其中非结构化数据的定义为:呈现出不规则且无明显结构特征的数据。 -规格化数据:数据与字段相对应,数据以表格和数据集形式存在。 -半结构化数据:这种数据形态介于规格化数据和非结构化数据之间,方法是结合不明晰的规则来补足规格化数据的缺陷。https://www.filez.com/news/detail/faee08ab6bdc85c2d6216e4773bcc01f.html
13.非结构化数据(UnstructuredData)数据采集名词数据库和CMS 2023-10-26 11:15:48 浏览6865 次 摘要:非结构化数据是指那些没有明确定义格式或结构的数据,通常以自由文本、多媒体内容、社交媒体帖子、图像、音频和视频等形式存在。与结构化数据(如数据库表)不同,非结构化数据的组织和解释通常需要更多的上下文和语境。 https://www.houyicaiji.com/?type=post&pid=12136
14.了解结构化数据与非结构化数据的差异数据用途广泛,有多种形式,并且可以通过多种方式进行组织。一种常见的分类是结构化或非结构化数据,具有不同的存储、处理和分析方法。了解这些差异有助于从任何数据集中提取有价值的见解。 结构化数据与非结构化数据:主要区别 结构化和非结构化数据在许多方面都有所不同。两者都使用不同的工具和方法来处理和分析信息https://www.360doc.cn/article/68899713_1124424478.html
15.大数据基础术语精粹来袭结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html
16.XSKY星辰天合XUDS非结构化数据存储XUDS 非结构化数据存储,数据跨协议流动的高性能非结构化数据管理平台https://xsky.com/products/xuds
17.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象优化整体存储方案的成本结构,保护既有存储资产的前提下能够突破海量数据的存储的限制。 从存储本身考虑,在扩展性、性价比、可用可靠性上,由于对象存储技术的出现找到新的平衡点。 银行业传统的方式全部数据使用集中高端存储,没有实现优化的分层存储架构,带来的问题是非结构化数据影像整体存储性能,并且这些数据长期存放与https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823