Nr. organizacijai priimti protingesnius verslo sprendimus.
Kas yra nestruktūrizuota duomenų analizė?
Nestruktūrizuota duomenų analizė yra duomenų analizės įrankių naudojimo procesas, siekiant automatiškai tvarkyti, struktūrizuoti ir gauti vertę iš nestruktūruotų duomenų (informacija, kuri nėra sutvarkyta iš anksto nustatytu būdu). … Nestruktūruoti teksto duomenys apima ne tik skaitines reikšmes ir faktus, bet ir mintis, nuomones ir emocijas.
Kaip analizuojate struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenis?
Struktūriniai duomenys yra kiekybiniai, o nestruktūruoti – kokybiniai. Struktūrizuoti duomenys dažnai saugomi duomenų saugyklose, o nestruktūruoti – duomenų ežeruose. Struktūruotų duomenų lengva ieškoti ir analizuoti, o nestruktūrizuotiems duomenims apdoroti ir suprasti reikia daugiau darbo.
Kokie įrankiai naudojami nestruktūriniams duomenims analizuoti?
Nestruktūruotų duomenų analizės įrankiai
- MonkeyLearn | „Viskas viename“duomenų analizės ir vizualizacijos įrankis.
- „Excel“ir „Google“skaičiuoklės | Tvarkykite duomenis ir atlikite pagrindines analizes.
- RapidMinder | Visapusė platforma nuspėjamiesiems duomenų modeliams.
- KNIME | Atvirojo kodo platforma pažangiam, asmeniniam dizainui.
Kaip renkami nestruktūrizuoti duomenys?
Kiekvieną kartą, kai renkate atsiliepimus iš savo klientų, renkate nestruktūrizuotus duomenis. Pavyzdžiui, apklausos su tekstiniais atsakymais yra nestruktūruoti duomenys. Nors šių duomenų negalima rinkti duomenų bazėje, tai vis tiek yra vertinga informacija, kurią galite naudoti priimdami verslo sprendimus.
