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數據可視化：數據預測分析中的非結構化和半結構化數據問題

原創|行業資訊|編輯：郝浩|2013-09-30 09:34:17.000|閱讀 281 次

概述：自從這個時代的開始，我們一直致力于去探知后一步將會發生些什么。于是，我們開始預測季節和天氣模式，利用這些信息來知道何時播種，何時收獲。盡管有的人會說："世事難料，順其自然"，人們卻有想要知道的愿望。在商業上也一樣，企業領導們在做決定的時候喜歡確定的想法。策略決定人物想要數據成為無所不知的水晶球，讓他們做出有遠見的業務決定，確定企業未來發展方向。

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自從這個時代的開始，我們一直致力于去探知后一步將會發生些什么。于是，我們開始預測季節和天氣模式，利用這些信息來知道何時播種，何時收獲。盡管有的人會說："世事難料，順其自然"，人們卻有想要知道的愿望。在商業上也一樣，企業領導們在做決定的時候喜歡確定的想法。策略決定人物想要數據成為無所不知的水晶球，讓他們做出有遠見的業務決定，確定企業未來發展方向。在近些年來，數據分析預測在企業長遠發展策略中開始占據主流。

那么，接下來，我們就要來談一談數據分析預測的內容。數據分析預測的重要性，如何使用這些分析預測數據。首先我們將會談到什么是數據分析預測，其次談談展現分析預測的不同方式，最后說一說在使用他們的時候應當注意些什么。今天先談談數據分析預測。

傳統BI和預測分析的ROI

非結構化和半結構化數據問題

傳統商業智能就像一個專職數據科學家，局限在數據領域中。數據被這個數據科學家存儲、查詢、分析，然后理解"什么、哪里、何時、怎樣、為什么"一些列數據背后的問題。數據被他們結構化，生成了一小塊一小塊的東西。而現在，各類型數據卻不一定會被數據科學家生成，而是由客戶主導，可以說這就是傳統和當今數據的最大不同點。

今天，我們也在處理為結構化的數據和半結構化數據。這個數據通過網絡駐留在無數社交媒體頁面，通過英特網在不同的設備上被人們訪問。在這里面依舊有半結構化數據的灰色區域存在于HTML、文本文件、PDF中，他們可能在標簽、標記形式下有結構，但是大多數部分都是非結構文本。

這些非結構化和半結構化的數據在一些商業分析者看來價值很少或者沒有什么價值，但是我們可以從中獲得價值的機會，這個機會就是數據預測分析。（未完待續）