如何通过暗数据利用非结构化数据

专家面临的挑战之一是非结构化数据。幸运的是，有一种方法可以利用它们，它的名字就是暗数据。在本文中，我们将为您提供了解其工作原理所需的基本说明。尽管您已经知道学习这方面所需的一切的最佳方法是通过良好的培训。例如，在我们的商业智能和数据管理硕士中。

什么是非结构化数据？

非结构化数据可以是图像、音频、3D 点云、文档、电子邮件和几乎任何类型的数字文件的形式。 “非结构化”一词实际上是不准确的，因为总有一种已知的文件格式或模式可以让我们识别它们。这就是为什么我们知道它们是图像、音频还是文本。

因此，当我们说暗数据或非结构化数据时，我们的意思并不是文件本身，而是人们如何查看数据。而且，作为人类，当我们看到数据时，我们往往不会考虑磁盘上的位，而是更关心其内容。因此，当我们看不到数据包含什么内容时，我们就说数据是非结构化的。

非结构化数据元数据提供了处理暗数据的起点。它们可以分为三个级别：

一阶元数据是文件头中的数据。它是人们可以 巴基斯坦电话号码库 从文件中获取的最小元数据量。也就是说，你可以读取图像的 EXIF 数据，但如果你无法读取图像本身，你将不知道实际捕获的是什么。

二阶元数据是帮助读取文件并识别 如何从 seo 竞争中窃取自然流量 其内容的数据。就图像而言，模型用于检测对象并识别捕获的内容。边界框及其标签通常用于训练机器学习模型，是图像中二阶元数据的完美示例。

三阶元数据是通过对一堆相关数据和链接数 墨西哥电话号码 据库进行推理而提取的数据。这些数据提供了情境化框架。有点像蜘蛛网，随着边缘的增加而变得更大；也就是说，随着得出更多的推论。

暗数据是文件中不再使用的数据。问题是，非结构化数据往往会很快变黑。

当一家公司每天收到大量数据时，它往往会丢弃旧数据，转而关注新数据。旧数据成为暗数据。

将这些数据构建成知识图提供了一种分析多年数据并开始发现趋势和共性的方法。知识图有助于弥合日常工作流程和历史分析之间的差距。

机器学习模型
模型是构建知识图谱的重要组成部分。它们是构建边缘和链接的支柱，可以根据这些边缘和链接做出进一步的推论。为了开发这些模型，必须将人类纳入其中。此人将负责训练模型、审查并验证其结果。

训练模型是一个持续的过程，以提高其目标检测的准确性。如果模型错误，则对该结果做出的推论也将不准确。

如今，有第三方供应商提供经过通用训练的模型。这些可以用作过滤结果的起点，但对于识别更具体的项目可能没有用。

机器学习模型和知识图提供了通向可通过处理非结构化数据构建新产品的途径。语义搜索是其中一种可能性。

这对于石油和天然气或房地产等行业非常有用。例如，房地产检查员可以使用出租公寓的照片来提取有关房屋、上次检查结果、犯罪数据、报告等的大量信息。