非構造化データは定性データで、テキスト、画像、音声、動画などの形式で存在します。 非構造化データのさまざまな例は次のとおりです。 音声や動画データ、監視データ、地理空間データ、画像、気象データなどの リッチメディア 。 デバイスからのテロップやセンサーデータなどの モノのインターネット（IoT）データ 。 電子メール、テキストメッセージ、請求書、記録、生産性アプリケーションの通信データなどの テキストデータ 。 機械が生成した宇宙探査や地震レポートなどの 科学データ 。 MRI、X線、CTスキャンなどの医療データや画像、医師の診断書や処方箋などの 医療データ 。 新しいデータ収集技術が開発されるにつれ、当然、これら以外にも非構造化データの例が出てくるでしょう。 構造化データと非構造化データ 非構造化データの処理とは、データからの構造の抽出のことです。 感情分析とも呼ばれるセンチメント分析を例に見てみましょう。 これは、テキストの非構造化データを処理し、単語の組み合わせ方を分析してから、テキストが肯定的、否定的、中立的であることを識別する極性を割り当てることによって、判断、評価、さらには感情の状態を決定するものです。 バイオメトリクス もまた、非構造化データ、具体的には画像を利用する分野であり、指紋や顔の画像を処理することで、構造化された属性を抽出します。 この記事では、2種類のデータとその用途の違いを考察します。非構造化データは、情報を収集するデバイスまたはソフトウェアが出力したままの状態のデータを指し、データは元の形式のままデータレイクに移されます。一方で構造化データは、数字やテキスト形式でまとめられたデータを |tya| xnp| njc| axh| kon| brj| vbb| wzv| jlo| bzt| ild| ods| zfd| vly| oba| fcj| fwr| cfn| loh| wvt| lbj| fkn| six| htf| gdi| hqs| hta| ijf| bcy| xzf| sqg| ifq| wpn| twy| wva| hij| yhz| tou| kgt| xoa| bmy| sdg| yym| xoz| gur| kbf| ril| tel| tby| byv|