1.数据架构设计与优化策略的深度探索天翼云开发者社区2.1 数据模型设计 数据模型是数据架构的核心组成部分,它描述了数据的结构、关系和约束条件。在数据模型设计中,需要采用合适的数据建模方法和技术,如实体-关系模型(ER模型)、对象-关系模型(ORM模型)等,根据业务需求和数据特点,构建清晰、准确的数据模型。 https://www.ctyun.cn/developer/article/624399106633797

2.非结构化数据怎么治理?最近遇到几个项目,都跟非结构化数据脱不开关系。老彭刚毕业的时候,做的是数据库的活儿,那都是结构化数据。后来有了hadoop技术,可以用来处理物联网、互联网的半结构化数据。真正做非结构化的场景还是比较少的,大多是在项目中选取一两个点给意思意思一下。https://www.niaogebiji.com/article-139650-1.html

3.非结构化数据的定义及处理方法为解决上面两种方式的缺点,利用其所长,最新的非结构化数据存储技术在磁盘格式、网络协议、空间管理、重做和撤销格式、缓冲区缓存以及智能的I/O子系统等方面发生重大转变,在保证了文件数据的性能的同时,还保留了数据库的优势。较有代表性的就是OracleSecureFiles非结构化数据存储方式。https://blog.csdn.net/weixin_52189060/article/details/115489159

4.非结构化数据怎么存?——开源对象存储方案介绍但是构建一个企业级的数据湖(包括结构化和非结构化数据)已经成为了越来越多公司的目标。那么Hadoop还能满足我们的要求吗?还是我们需要更多的选择? 存储方案 如图所示,底层存储大体可以分为四类。对象存储(Object Storage),NoSQL 数据库(NoSQL Sources),关系型数据库(RDBMS Storage),大数据(Hadoop)。 对于大量的数据https://cloud.tencent.com/developer/article/1882011

5.大数据基础术语精粹来袭NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。 十三:结构化数据 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http://www.mudan.gov.cn/2c908084831c4eb30183205259ac001f/2c908084831c4eb3018320df837d0020/1669185201282129920.html

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.非结构化数据如何挖掘帆软数字化转型知识库数据隐私问题涉及用户数据的安全和保护,如何在挖掘数据的同时保护用户隐私是一个重要课题。未来,随着人工智能和大数据技术的发展,非结构化数据挖掘将变得更加智能和高效。新算法和新技术的出现将推动非结构化数据挖掘的发展,解决现有的挑战和问题,提高数据挖掘的准确性和效率。企业应积极关注和应用最新的技术和方法,充分https://www.fanruan.com/blog/article/611442/

8.《DAMADMBOK2》读书笔记第9章文件和内容管理内容管理在网站和门户中尤为重要,但基于关键字的索引和基于分类的组织方法可以跨技术平台应用。当在整个企业范围内进行内容管理时,称之为企业内容管理(ECM)。 内容元数据 P232 元数据对于管理非结构化数据至关重要,无论是传统上认为的内容和文件,还是现在理解的“大数据”。如果没有元数据,就无法对内容进行编目和组https://www.jianshu.com/p/fa34d269374b

9.行政管理论文15篇生活化教学可以帮助学生以社会生活实践为视觉,探究社会生活实践的种种样式所蕴含的行政管理,涉及日常的行政环境、职能、组织、领导、人事、财政、信息、政策过程及分析、伦理、法治、监督、危机、后勤、绩效和改革发展等各个环节,从中挖掘行政管理环节问题、分析问题原因和找出解决问题的方法,这对于不断培养大学生的行政https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html

10.数据架构:大数据数据仓库以及DataVault非结构化数据可以进一步划分成两种基本的数据形式:重复型非结构化数据和非重复型非结构化数据。与企业数据的划分一样,非结构化数据的细分方式也有很多种。这里给出的只是其中一种细分非结构化数据的方法。图1.1.3展现了非结构化数据的这一细分方法。 重复型非结构化数据是指以同样的结构甚至同样的形态出现多次的数据https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/11854

11.什么是非结构化数据?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

12.engineering):利用领域知识和现有数据,创造出新的特征,用于具体涵盖了结构化与非结构化、定量与定性数据的区分,数据清洗中的数据对齐、缺失值处理、异常值处理等方法,特征构造中的统计量构造、周期值、数据分桶、特征组合,特征选择的三种形式及多种具体方法,特征变换的标准化、归一化、区间缩放、非线性变换等,还讨论了离散变量处理和降维的多种方法,并在最后进行了总结。https://juejin.cn/post/6874516288149028872