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数据结构化
&&数据结构化与非结构化
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你可能喜欢大数据价值挖掘的难点和重点：非结构化数据处理
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大数据分析和应用得到了各个行业的关注，人们试图从大量数据中发现蕴含的模式和规律，进而产生更多的价值，“数据”作为分析对象在这个过程中所起到的作用是决定性的。本文对结构化数据、非结构化数据、数据结构、关系型数据库、实体关系图、数据模型等我们熟悉的概念进行剖析，说明它们之间的联系和区别。指出非结构化数据处理是大数据分析技术的难点和重点，是提升大数据价值挖掘深度的宝剑，在大数据的教学、研究、学习和应用开发中，围绕非结构化数据处理应当成为核心和重点。
数据这个概念对于每个人来说，是再熟悉不过的，我们生活在数据的世界里，在将来智能发达的时代里更是一刻也离不开数据。然而在千变万化的各种数据中，是否存在一些稳定不变的本质? 在变化中寻找不变是科学探索的一条重要思维原则。
各种形式的数据可以归结为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据三大种类。它们的区别在于数据的表示是否存在预先定义好的数据模型，因此什么是数据模型是深入理解大数据的关键。数据模型是一种抽象模型，用于表达数据含义的构成单元及其它们之间相互关系、数据与现实世界之间的对应关系。
数据模型包括三种相对独立的层次上的模型。
一是物理数据模型，表示了数据在计算机中存储的物理结构，通常是数据库中的分区、表空间、段、文件等。
二是逻辑数据模型，表示了数据在计算机中进行计算处理的逻辑结构，通常是数据表、列、对象、符号、树等。通常所说的数据结构是在计算机中高效存取和运算数据的一种表示方法，是逻辑数据模型的组织形式，选择好一个数据结构能加快计算过程。
三是概念数据模型，表示了数据所表达的事实，即它们与现实世界的关系，通常是实体、属性、实体关系等。有时候也称为语义数据模型，是数据在现实世界的真实表示。
例如对于计算机来说，“图书”只是一个字符串，如何让计算机知道它所代表的现实含义，这就需要数据模型要能够表达数据与现实世界的映射关系，由此，可能要告诉计算机出版社印刷的那种东西，进一步要告诉计算机什么是“出版社”。
在逻辑数据模型方面，对于数据库管理系统（SQL、NoSQL）来说，其实现的逻辑数据模型包括单表模型、层次模型、网络模型、关系模型等，后两者分别对应于我们非常熟悉的图数据库、关系型数据库。但是，不管是层次、网络、关系或其他类型的逻辑数据模型，都无法完全满足数据的概念定义要求。这是因为它所能表达的范围是有限的，并且偏向于DBMS所使用的实现策略。
在概念数据模型方面，实体关系模型是广泛被接受的模型之一，用于软件工程中表示结构化数据。通常使用图形方式来表达，如图所示是一个实体关系模型例子。
“图书”作为一种逻辑数据模型，由“书名”、“作者”、“出版社”、“出版日期”等单元构成，“作者”、“出版社”也具有各自的实体描述。这种结构化数据形式可以转化为关系型数据库中的表，如book(name, author, publisher, publish_date)，存储到该表中的图书具有统一的预先设定好的模型。不管是曾剑平编著的书，还是吴军编著的书，最后都必须结构化为如下四元组的形式。
结构化数据：
（互联网大数据处理技术与应用，曾剑平，清华大学出版社，2017）
（数学之美，吴军、人民邮电出版社，2014）
而对于非结构化数据的表述方式，则不存在这样的结构。由于缺乏统一的结构限制，同样的含义就有不同的叙述方式，以下的文本表述就表达了同样的含义。
非结构化数据：
“《互联网大数据处理技术与应用》一书是由曾剑平编著，并由清华大学出版社于2017年出版。”
“曾剑平编著了《互联网大数据处理技术与应用》一书，并于2017年由清华大学出版社出版。”
“清华大学出版社于2017年出版了曾剑平编著的《互联网大数据处理技术与应用》一书。”
半结构化数据具有自描述的数据模型。
半结构化数据：
（书名：互联网大数据处理技术与应用；作者：曾剑平；出版社：清华大学出版社；出版日期：2017）
这里的书名、作者、出版社、出版日期就是自描述标签。
可见，结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的最主要区别在于是否存在预先定义好的数据模型，更确切的说是概念数据模型。结构化数据能够用统一的某种结构加以表示，离开了这种结构，数据就没有意义；非结构化数据没有概念数据模型形式的限制，可以自由表达；而半结构化数据具有某种结构，但是数据本身带有结构的含义。
非结构化数据包含了文本、图象、声音、影视、超媒体等典型信息，在互联网上的信息内容形式中占据了很大比例。随着“互联网+”战略的实施，将会有越来越多的非结构化数据产生，据预测，非结构化数据将占据所有各种数据的70-80%以上。结构化数据分析挖掘技术经过多年的发展，已经形成了相对比较成熟的技术体系。也正是由于非结构化数据中没有限定结构形式，表示灵活，蕴含了丰富的信息。因此，综合看来，在大数据分析挖掘中，掌握非结构化数据处理技术是至关重要的。
其挑战性问题在于语言表达的灵活性和多样性，具体的非结构化数据处理技术包括：
（1）Web页面信息内容提取；
（2）结构化处理（含文文本的词汇切分、词性分析、歧义处理等）；
（3）语义处理（含实体提取、词汇相关度、句子相关度、篇章相关度、句法分析等）
（4）文本建模（含向量空间模型、主题模型等）
（5）隐私保护（含社交网络的连接型数据处理、位置轨迹型数据处理等）
这些技术所涉及的技术较广，在情感分类、客户语音挖掘、法律文书分析等等许多领域都有广泛的应用价值。
《互联网大数据处理技术与应用》是国内第一本系统讲述互联网大数据处理技术的教材和专业参考书，由复旦大学计算机科学技术学院曾剑平副教授在十多年教学科研积累的基础上编写而成。其特色之一是侧重于讲述非结构化数据处理与分析，这种安排有助于读者接触到更多的大数据核心关键技术。点击原文链接查看该书目录及介绍。
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本书内容分为三个部分，第一部分为互联网大数据的概述；第二部分为互联网大数据的获取与存储，包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等；第二部分为处理与分析技术，包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容；第三部分为综合应用。
第1部分概述
第1章互联网大数据
1.1从IT走向DT
1.1.1信息化与Web时代
1.1.2大数据时代
1.2互联网大数据及其特点
1.3互联网大数据处理的相关技术
1.3.1技术体系构成
1.3.2相关技术研究
1.4互联网大数据技术的发展
1.5本书内容安排
第2部分互联网大数据的获取
第2章Web页面数据获取
2.1网络爬虫技术概述
2.2爬虫的内核技术
2.2.1Web服务器连接器
2.2.2页面解析器
2.2.3爬行策略搜索
2.3主题爬虫技术
2.3.1主题爬虫模块构成
2.3.2主题定义
2.3.3链接相关度估算
2.3.4内容相关度计算
2.4动态Web页面获取技术
2.4.1动态页面的分类
2.4.2动态页面的获取方法
2.4.3模拟浏览器的实现
2.4.4基于脚本解析的实现
2.5微博信息内容获取技术
2.6DeepWeb数据获取技术
2.6.1相关概念
2.6.2DeepWeb数据获取方法
2.7反爬虫技术与反反爬虫技术
2.7.1反爬虫技术
2.7.2反反爬虫技术
2.7.3爬虫技术的展望
第3章互联网大数据的提取技术
3.1Web页面内容提取技术
3.1.1Web页面内容提取的基本任务
3.1.2Web页面解析方法概述
3.1.3基于HTMLParser的页面解析
3.1.4基于Jsoup的页面解析
3.2基于统计的Web信息抽取方法
3.3其他互联网大数据的提取
3.4阿里云公众趋势分析中的信息提取应用
3.5互联网大数据提取的挑战性问题
第3部分互联网大数据的结构化处理与分析技术
第4章结构化处理技术
4.1互联网大数据中的文本信息特征
4.2中文文本的词汇切分
4.2.1词汇切分的一般流程
4.2.2基于词典的分词方法
4.2.3基于统计的分词方法
4.2.4歧义处理
4.3词性识别
4.3.1词性标注的难点
4.3.2基于规则的方法
4.3.3基于统计的方法
4.4新词识别
4.5停用词的处理
4.6英文中的词形规范化
4.7开源工具与平台
4.7.1开源工具及应用
4.7.2阿里分词器
第5章大数据语义分析技术
5.1语义及语义分析
5.2词汇级别的语义技术
5.2.1词汇的语义关系
5.2.2知识库资源
5.2.3词向量
5.2.4词汇的语义相关度计算
5.3句子级别的语义分析技术
5.4命名实体识别技术
5.4.1命名实体识别的研究内容
5.4.2人名识别方法
5.4.3地名识别方法
5.4.4时间识别方法
5.4.5基于机器学习的命名实体识别
5.5大数据语义分析技术的发展
第6章大数据分析的模型与算法
6.1大数据分析技术概述
6.2特征选择与特征提取
6.2.1特征选择
6.2.2特征提取
6.2.3基于深度学习的特征提取
6.3文本的向量空间模型
6.3.1向量空间模型的维
6.3.2向量空间模型的坐标
6.3.3向量空间模型中的运算
6.3.4文本型数据的逻辑存储结构
6.4文本的概率模型
6.4.1N?gram模型
6.4.2概率主题模型
6.5分类技术
6.5.1分类技术概要
6.5.2经典的分类技术
6.6聚类技术
6.7回归分析
6.7.1回归分析的基本思路
6.7.2线性回归
6.7.3加权线性回归
6.7.4逻辑回归
6.8大数据分析算法的并行化
6.8.1并行化框架
6.8.2矩阵相乘的并行化
6.8.3经典分析算法的并行化
6.9基于阿里云大数据平台的数据挖掘实例
6.9.1网络数据流量分析
6.9.2网络论坛话题分析
第7章大数据隐私保护
7.1隐私保护概述
7.2隐私保护模型
7.2.1隐私泄露场景
7.2.2k?匿名及其演化
7.2.31?多元化
7.3位置隐私保护
7.4社会网络隐私保护
第8章大数据技术平台
8.2大数据技术平台的分类
8.3大数据存储平台
8.3.1大数据存储需要考虑的因素
8.3.2HBase
8.3.3MongoDB
8.3.4Neo4j
8.3.5云数据库
8.4大数据可视化
8.4.1大数据可视化的挑战
8.4.2大数据可视化方法
8.4.3大数据可视化工具
8.5.1Hadoop概述
8.5.2Hadoop生态圈及关键技术
8.5.3Hadoop的版本
8.6.1Spark的概述
8.6.2Spark的生态圈
8.6.3SparkSQL
8.6.4Spark Streaming
8.6.5Spark机器学习
8.7阿里云大数据平台
8.7.1飞天系统
8.7.2大数据集成平台
第4部分综 合 应 用
第9章基于阿里云大数据技术的个性化新闻推荐
9.1目的与任务
9.2系统架构
9.3存储设计
9.3.4MaxCompute
9.4软件架构
9.4.3模型训练
9.4.4分类过程
9.4.5开源代码
9.5阿里云大数据的应用开发
9.5.1开发环境
9.5.3运行与测试
责任编辑：
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今日搜狐热点结构化环境，非结构化环境中的结构化，非结构化是什么意思？_百度知道
结构化环境，非结构化环境中的结构化，非结构化是什么意思？
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意思如下结构化环境是指：表面（地面、墙面、障碍物表面）材质性能（表面材料、粗糙度、刚度、强度、颜色、反光、温度等）均一，结构及尺寸变化规律且稳定，环境信息（障碍物、采光、声音、气体、辐射、风力、干扰等）固定、可知、可描述。非结构化环境则是：表面材质性能不均，结构及尺寸变化不规律且不稳定，环境信息非固定、不可知、不可描述。非结构化环境中的结构化：顾名思义，则是在非结构化环境中，通过工具或手段，去认知环境、收集数据、处理信息，达到目标环境的稳定、可认知、可描述。
结构化环境是指：表面（地面、墙面、障碍物表面）材质性能（表面材料、粗糙度、刚度、强度、颜色、反光、温度等）均一，结构及尺寸变化规律且稳定，环境信息（障碍物、采光、声音、气体、辐射、风力、干扰等）固定、可知、可描述。因此，非结构化环境则是：表面材质性能不均，结构及尺寸变化不规律且不稳定，环境信息非固定、不可知、不可描述。非结构化环境中的结构化，顾名思义，则是在非结构化环境中，通过工具或手段，去认知环境、收集数据、处理信息，达到目标环境的稳定、可认知、可描述。
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什么是结构化数据，非结构化数据
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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)非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化数据：是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。对于结构化数据（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、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。
在信息社会,信息可以划分为两大类.一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据.结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例. 　　随着网络技术的发展,特别是Internet和Intranet技术的飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增大.这时,主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显.因而,数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”,发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代.所谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成,而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成.简单地说,非结构化数据库就是字段可变的数据库.
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什么是结构化数据、非结构化数据和半结构化数据？
相对于结构化数据(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、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。
非结构化数据库　　在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。　　随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库，是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数据库。　　我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点：　　(1)Internet应用中，存在大量的复杂数据类型，iBase通过其外部文件数据类型，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源，如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。　　(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制，允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段，从而突破了关系数据库非常严格的表结构，使得非结构化数据得以存储和管理。　　(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源，使得非结构数据库的基本元素就是资源本身，而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以，非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据，实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。　　(4)iBase采用了面向对象的基石，将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起，特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。　　(5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库，它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想，提供一个网上资源管理系统iBase Web，将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体，使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分，突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限，实现数据库和Web的有机无缝组合，从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。　　(6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库，对传统关系数据库，如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。　　通过从上面的分析后我们可以预言，随着网络技术和网络应用技术的飞快发展，完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术。
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