商业分析 - 数据类型

---

---

商业分析中的数据

数据是商业分析的灵魂。它可以被定义为收集、处理和分析以获得数据洞察并做出明智决策的信息。这些数据可以从不同的来源收集，包括社交媒体平台、网站和网页等网络来源、金融交易以及互联网上运行的其他渠道。

数据质量

数据质量是商业分析的一个重要因素。高质量的数据总是能够找到准确的结果，并且与所提出的问题相关，而低质量的数据可能导致不准确的结论和糟糕的决策。

主要地，分析中的数据可以分为三种类型：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。具有预定义结构的数据称为结构化数据；结构化数据包括存储在数据库中的数据以及在电子表格中组织良好的数据。非结构化数据没有任何预定义的结构，例如社交媒体上的内容或消费者评论。它更难以组织和分析。半结构化数据是部分结构化的，例如电子邮件或网络日志。

数据类型

一些常见的数据类别如下：

1. 结构化数据

结构化数据是一种高度组织化且易于使用简单算法搜索的数据类型；它易于使用传统的数据库管理工具（如电子表格、SQL 数据库或表格）进行存储和管理。换句话说，我们可以说结构化数据被组织成行和列，然后可以根据需要轻松搜索。结构化数据通常是定量和数字的，可能包括数字、百分比和相关数据。结构化数据相对简单，可以使用统计技术（如回归分析、相关分析等）进行分析。

结构化数据的示例

以下是结构化数据的一些最相关的示例：

• 电子表格 - 以表格形式或行和列的形式组织在 Excel 表格中的数据。
• Google 表格 - Google 表格是云端上的组织数据。
• 关系数据库 - 顾名思义，关系数据库以表格形式存储数据。关系数据库的一些常见示例包括 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle。
• 数据仓库 - 用于分析和报告目的的大规模结构化数据存储，例如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery。
• CSV（逗号分隔值）文件 - 在 CSV 文件中，每一行代表一行，行中的每个字段都用逗号分隔。

结构化数据的特征

以下是结构化数据的一些常见特征：

• 遵循预定义的模式 - 它遵循预定义的模式或预先设计的格式，定义数据类型、关系和限制。
• 以表格形式组织 - 结构化数据通常排列成行和列。例如电子表格、表格或数据库。数据使用数据定义、格式和数据的含义进行良好组织。数据位于记录或文件内的固定字段中。
• 一致的数据类型 - 在表格形式的数据中，每一列都有一个结构化数据表，其中包含特定的数据类型，例如整数、字符串或日期。
• 易于搜索 - 结构化数据可以使用 SQL 高效地搜索、查询和修改。
• 分组 - 类似的实体被分组以形成关系或类。数据易于访问和查询。因此，其他程序可以轻松使用它。

结构化数据的优点

以下是结构化数据的一些主要优点：

• 易于存储和访问 结构化数据具有预定义的结构，这使得它易于理解、存储和访问数据。
• 效率 结构化数据可以使用传统和高级数据库管理系统高效地存储、检索、处理和管理。
• 准确性 对结构化数据施加数据约束和验证以维护其完整性和准确性。
• 可扩展性 非常适合大规模数据存储和复杂查询。
• 互操作性 它可以与各种商业智能和报告解决方案集成和使用。
• 需要更少的存储空间：它需要更少的存储空间来存储数据。

结构化数据的缺点

• 数据的预定义结构使用有限。
• 它具有有限的存储功能。
• 难以更改或更新；这导致大量资源和时间支出。

用于处理结构化数据的工具

结构化数据定义明确且有序；它适合不同的工具进行分析。结构化数据已经使用很长时间了；因此，有完善的设计和测试的工具可用于存储、处理和访问结构化数据。这些程序从数据库管理系统到分析和商业智能工具，帮助团队有效地利用数据。

以下是管理结构化数据的一些最常见工具：

• MySQL - 将数据嵌入到大量部署的软件中。
• OLAP（联机分析处理） - 数据分析。
• SQLite - 关系数据库。
• PostgreSQL - 支持 SQL 和 JSON 用于查询以及 C/C+、Java 和 Python 等编程语言。
• Oracle 数据库 - 高级数据库管理系统。

2. 非结构化数据

非结构化数据是指不包含结构、预定义格式或模式来存储数据的数据。非结构化数据非常难以存储，并且使用传统的关系数据库或 RDBMS 进行处理。非结构化数据包括业务文档、电子邮件、视频、图像、网页和音频文件。

它通常是定性的，即描述性和叙述性的。客户信用报告、保险索赔和航空公司机票投诉是一些具有商业意义的非结构化文本数据的关键示例。

非结构化数据可以使用高级分析技术（如自然语言处理 (NLP)）进行情感分析。

非结构化数据的示例

非结构化数据是定性的而不是定量的，这意味着它更多地基于其特征和类别。

• 电子邮件
• 社交媒体帖子
• 音频和视频文件
• 传感器数据
• 备忘录
• 文档（PDF、Word 文件）
• 网页
• 图像（JPEG、GIF、PNG 等）

非结构化数据的特征

以下是非结构化数据的一些关键特征：

• 没有特定的数据模型 - 非结构化数据没有任何特定的数据模型；这意味着它没有特定的格式和结构来存储数据。
• 容量 - 容量是指数据的大小；现代数据集以更大的尺寸出现，这意味着它们具有大量的数据。
• 多样性 - 非结构化数据包括不同形式的数据，如文本、多媒体等。
• 没有语义 - 非结构化数据没有特定的规则和规定。
• 复杂性 - 难以使用传统数据工具进行管理和分析。
• 存储 - 通常存储在数据湖或 NoSQL 数据库中。

非结构化数据的优点

以下是非结构化数据的一些主要优点：

• 丰富的资讯来源 - 非结构化数据是丰富的资讯来源。它包含深入的信息，捕捉结构化数据遗漏的细微差别和上下文。
• 信息的多样性 - 非结构化数据包含各种信息。
• 提供全面的见解 - 非结构化数据提供了对客户情绪、行为和偏好的全面见解。
• 灵活的多样化来源 - 非结构化数据的灵活性允许它包含各种数据格式，例如文本、图像和视频。
• 更详细的信息 - 非结构化数据可以包含更精确和细粒度的信息，包括细微差别、感受和可能在结构化数据中丢失的具体细节。
• 实时数据 - 可以实时生成和分析
• 使用 AI/ML 进行更深入的分析 - AI/ML 用于分析非结构化数据。

非结构化数据的缺点

以下是非结构化数据的一些主要缺点：

• 没有标准结构 - 非结构化数据没有预定义的结构来存储、处理和访问数据。
• 格式和内容不一致 - 来自不同来源的数据在格式和内容上可能不一致，这会使分析工作复杂化。
• 分析的复杂性 - 由于缺乏结构；它分析数据的复杂性。它使用复杂的算法来处理数据。
• 性能问题 - 查询和检索特定信息可能会比较慢。
• 噪音和无关信息 - 它可能包含噪音和无关信息，这可能会增加确保数据质量和一致性的挑战。

用于处理非结构化数据的工具

• NoSQL 数据库 - MongoDB、Cassandra。
• 数据湖 - Amazon S3、Azure 数据湖。
• 大数据平台 - Hadoop、Spark。
• 机器学习和人工智能 - TensorFlow 和 PyTorch 用于处理和分析数据。
• 文本挖掘工具 - Apache Lucene、NLTK。

3. 半结构化数据

半结构化数据结合了结构化数据和非结构化数据的特征。此类数据包括部分有序但不足以归类为结构化数据的信息。半结构化数据包括 XML 和 JSON 文件，这些文件是有组织的并且还包含非结构化数据元素。半结构化数据通常使用传统的数据管理工具和复杂的分析技术相结合进行分析。

半结构化数据适用于各种应用程序，在这些应用程序中，某种程度的组织是可取的，但不需要严格的模式要求。因此，它介于结构化数据和非结构化数据之间。

半结构化数据的示例

以下是半结构化数据的一些常见示例：

• XML（可扩展标记语言）文件
• JSON（JavaScript 对象表示法）文件
• 电子邮件
• HTML（超文本标记语言）文档
• 日志文件
• NoSQL 数据库
• 传感器数据

半结构化数据的特征

以下是半结构化数据的一些常见特征：

• 部分结构化 - 半结构化数据是部分结构化的；这意味着它是结构化数据和非结构化数据的组合。
• 灵活的模式 - 半结构化数据没有任何特定的结构。因此，它不符合任何数据模型。
• 自描述特性 - 数据通常包含描述其结构和意义的元数据或标签。XML 和 JSON 就是一些例子。
• 更轻松的数据集成 - 灵活的模式使得轻松地将来自不同来源的半结构化数据组合在一起成为可能。
• 支持复杂数据类型 - 它支持诸如数组和对象之类的复杂数据类型。

半结构化数据的优势

半结构化数据的一些常见优势如下：

• 灵活性 - 半结构化数据可能包含不同的数据类型和格式。
• 用于数据集成的灵活模式 - 半结构化数据的灵活模式允许其用户集成从不同来源收集的数据。
• 可扩展性 - 半结构化数据具有以可扩展方式存储数据的功能。
• 互操作性 - 它包括 JSON、XML 和 YAML 等文件。
• 复杂数据类型 - 半结构化数据可以处理数组、对象和其他复杂数据类型，从而能够表示丰富、多维的数据。
• 存储高效 - 半结构化数据可以更节省存储空间。

半结构化数据的缺点

半结构化数据的一些常见缺点如下：

• 部分结构化 - 它包含部分结构化数据，这可能有点难以存储和处理。
• 数据不一致性 - 缺乏严格的模式可能导致数据不一致。
• 数据管理复杂性 - 由于缺乏固定的模式，管理半结构化数据可能很复杂。
• 性能问题 - 查询和处理半结构化数据可能不如结构化数据高效。
• 工具支持有限 - 可用于管理和分析半结构化数据的工具有限。

用于处理半结构化数据的工具

处理半结构化数据需要一些专门的工具和技术。一些最常用的处理半结构化数据的工具如下：

• NoSQL 数据库 - NoSQL 数据库，如 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。
• 数据湖 - 数据湖能够处理大量数据。例如 Amazon S3、Azure Data Lake 和 Google Cloud Storage。
• Apache Spark - 它是一个开源应用程序，作为用于半结构化类型的大规模数据的统一分析引擎。
• Altova XMLSpy - 它是一个用于建模、编辑、转换和调试与 XML 相关的技术的工具。
• 自然语言处理 (NLP) - 自然语言工具包是一个用于处理人类语言数据的库。