大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据、半结构化数据。...结构化数据 结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。...也称作行数据，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。...非结构化数据，是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。...半结构化数据 半结构化数据，是结构化数据的一种形式，虽不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。...那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、.......如果一家公司只说自己擅长非结构化数据分析而不指明具体的领域，那就不知道到底能做些什么了。...非结构化数据没有通用的分析计算技术，但存储和相应的管理（增删检索等）是可以通用化的。非结构化数据占据的空间较大，经常需要不同于结构化数据的特殊存储手段。...但现在只喊结构化数据显得不够时髦，为了吸引用户，就要把本质上的结构化数据分析说成是非结构化数据分析了。 作为需求方的用户，这时候需要清楚地知道到底要对这些数据做什么处理。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
一、结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。...二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。...，不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。...有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？上面的例子中，标签是树的根节点，和标签是子节点。通过这样的数据格式，可以自由地表达很多有用的信息，包括自我描述信息（元数据）。...所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...而“大数据”的处理方法是：采用多机器、多节点的处理大量数据方法，而采用这种新的处理方法，就需要有新的大数据系统来保证，系统需要处理多节点间的通讯协调、数据分隔等一系列问题。...其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...“数据湖是一个集中式的存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化的数据。...数据仓库是需要先分析数据，对数据进行建模，再存储。 在非结构化数据和大数据时代，对数据的预先分析和建模越来越困难，数据湖更有可能成为大数据时代最佳的选择。 从架构上来说，数据湖是计算和存储的解耦。...InsideBigData对此有四条建议： l 数据的结构是怎样的 数据湖并不适用于已经拥有大量结构化数据组织。对于有大量非结构化或者半结构化数据的组织，应该优先考虑数据湖。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...概率统计，密码学，数据库，所有对数据的操作都可以被称为数据科学 而数据科学其实主要是为了解决三个问题 data pre-processing; 数据前处理 data interpretation；数据翻译...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行，实施新的策略，等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。...数据是决策的基础，提供信息，帮助得出各种见解，帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库：这些是企业和机构中最相关、最可靠的数据源。...它们通常采用结构化格式，通常记录来自各种内部应用程序的数据，比如ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)和HCM(人力资本管理)。...4、准确性:数据是准确的，还是过时的 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方是重复的吗 6、完整性:数据是可引用的还是缺少约束 定义数据质量的主要特征有两个 1、数据可用性...2、数据量 数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功是至关重要的。我们需要的数据是太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?
显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。...本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解，如果读者是第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。...很多时候我们是对数据进行抽样，在这种情况下必须理解数据的抽样过程是如何影响取样分布，以确保评估模型环节中用于训练(train)和检验(test)模型的数据来自同一个分布。 3....这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取。...更多内容请参考：Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤： 定（要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索） 爬（将所有的网站的内容全部爬下来） 取（分析数据，去掉对我们没用处的数据...） 存（按照我们想要的方式存储和使用） 表（可以根据数据的类型通过一些图标展示） 以前学的就是如何从网站去爬数据，而爬下来的数据却没做分析，现在，就开始对数据做一些分析。...数据，可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据：先有数据，再有结构 结构化数据：先有结构，再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式...Python正则表达式 HTML文件 正则表达式 XPath CSS选择器 结构化的数据处理 JSON文件 JSON Path 转化为Python类型进行操作（json类） XML文件 转化为Python
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么是数据脱敏？...生活中不乏数据脱敏的例子，比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理，甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。 ? 二、为什么要进行数据脱敏？...---- 上面说到，在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造，说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全，进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密，防止泄露。...我们目前遇到的场景是日志脱敏，即在把日志中的密码，甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前： ? 脱敏后： ?...后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》】
首先，我们来讲一讲什么是数据库。 作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。...无论是哪一种数据库，它们所存储的都是结构化数据，主要应用的领域是联机事务处理（OLTP），也就是我们程序员所熟悉的增删改查业务。 满足了业务需求，数据库当中的数据不断积累，变得越来越丰富。...数据仓库当中存储的数据，同样是结构化数据。 数据库用于业务处理，数据仓库用于数据分析，一时间大家都使用得十分愉快。...数据湖当中的数据可谓是包罗万象： 结构化的，有各种关系型数据库的行和列。 半结构化的，有JSON、XML、CSV。 非结构化的，有电子邮件、PDF、各种文档。...比如，面对Amazon S3当中结构化、半结构化、非结构化数据，我们如何来进行查询和分析呢？这时候，Amazon Athena就派上了用场。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 维基百科的定义 在计算机领域，关联数据描述了一种发布结构化数据的方法，使得数据能够相互连接起来，便于更好的使用。...中文权威期刊的定义 关联数据是国际互联网协会(W3C)推荐的一种规范，用来发布和连接各类数据信息和知识。...W3C的介绍 当前的语义网技术（RDF,OWL,SKOS,SPARQL等）使得应用程序能够查询数据。为了是数据网络更加真实，需要将该网络上的巨大数据具有标准的格式，数据可达而且能够被语义网工具管理。...更进一步，不仅需要能否获取到这些数据，而且需要知道这些数据之间的关系，创建一个数据网络。这些内部科大的数据集集合称作关联数据。...这些数据具有一定的关系，计算机能够理解并处理这些数据的关系。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。...面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。...在传统的关系型数据库中，所存储的数据都是结构化的，例如： 但是在现实生活中，信息往往并没有严格的结构限制。...诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据，很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库（例如 HBase）成为了存储大数据的更好选择。...商业分析： 从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。
产品数据管理（PDM）是一个组织中收集、组织、存储和共享数据的过程，属于产品生命周期管理（PLM）的范畴。一个数据产品经理同样也是一个产品经理并重点集中在产品数据管理。...01 什么是数据产品经理？ 数据是产品经理中不可或缺的一部分，就像产品的其他方面一样。...在A/B测试时也有许多比较常见的陷阱，其中大部分都是涉及数据处理不当。作为产品经理需要知道我们想要知道什么问题，想收集哪些数据，以及将数据用来做什么。...对数据的理解有助于我们将业务指标转化为产品的KPI和OKR指标。 例如，公司第一季度的的主要目标可能是扩展到海外市场，而对于产品意味着什么？...数据从理论中看起来是一个枯燥的话题，在学习和工作时，重要的是专注于将数据用来做什么，考虑可能性而不是理论。 所有成功的产品都是由数据驱动的。最成功的产品是以创新的方式使用大量产品。
本篇文章主要来介绍什么是数据结构。 首先让我们来看一张图片： ? 数据存储于计算机的内存中。内存如上图所示，形似排成 1 列的箱子，1 个箱子里存储 1 个数据。...数据存储于内存时，决定了数据顺序和位置关系的便是数据结构。 其实在我们生活中用到很多数据结构的知识，那么举一个我们生活中的栗子： 首先举一个从上往下顺序添加举个简单的例子。...因为数据都是以字典顺序排列的，所以它们是有结构的。 ? 使用这种方式给联系人排序的话，想要找到目标人物就轻松多了。通过姓名的拼音首字母就能推测出该数据的大致位置。...因为各个表中存储的数据依旧是没有规律的，所以查询时仍需从表头开始找起，但比查询整个电话簿来说还是要轻松多了。 数据结构方面的思路也和制作电话簿时的一样。...将数据存储于内存时，根据使用目的选择合适的数据结构，可以提高内存的利用率。 到这里，我相信你对数据结构有了一定的了解，下一篇我们将对数据结构中最常用的-链表进行讲解。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。...大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。...面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文件系统（例如 HDFS）作为基石。 ? ? ? 在传统的关系型数据库中，所存储的数据都是结构化的，例如： ?...诸如此类的用户行为数据属于非结构化数据，很难用关系型数据库存储。因此诸多No-SQL数据库（例如 HBase）成为了存储大数据的更好选择。 ? ? ?...从大量的用户行为数据中挖掘出有价值的商业信息。典型代表是著名社交公司LinkedIn，他们通过用户之间的关联关系，绘画出学校、公司、人才之间庞大而复杂的信息网络。
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