商業分析 - 資料型別

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商業分析中的資料

資料是商業分析的靈魂。它可以被定義為收集、處理和分析以獲得資料洞察並做出明智決策的資訊。這些資料可以從不同的來源收集，包括社交媒體平臺、網站和網頁等網路來源、金融交易以及網際網路上執行的其他渠道。

資料質量

資料質量是商業分析的一個重要因素。高質量的資料總是能夠找到準確的結果，並且與所提出的問題相關，而低質量的資料可能導致不準確的結論和糟糕的決策。

主要地，分析中的資料可以分為三種類型：結構化資料、非結構化資料和半結構化資料。具有預定義結構的資料稱為結構化資料；結構化資料包括儲存在資料庫中的資料以及在電子表格中組織良好的資料。非結構化資料沒有任何預定義的結構，例如社交媒體上的內容或消費者評論。它更難以組織和分析。半結構化資料是部分結構化的，例如電子郵件或網路日誌。

資料型別

一些常見的資料類別如下：

1. 結構化資料

結構化資料是一種高度組織化且易於使用簡單演算法搜尋的資料型別；它易於使用傳統的資料庫管理工具（如電子表格、SQL 資料庫或表格）進行儲存和管理。換句話說，我們可以說結構化資料被組織成行和列，然後可以根據需要輕鬆搜尋。結構化資料通常是定量和數字的，可能包括數字、百分比和相關資料。結構化資料相對簡單，可以使用統計技術（如迴歸分析、相關分析等）進行分析。

結構化資料的示例

以下是結構化資料的一些最相關的示例：

• 電子表格 - 以表格形式或行和列的形式組織在 Excel 表格中的資料。
• Google 表格 - Google 表格是雲端上的組織資料。
• 關係資料庫 - 顧名思義，關係資料庫以表格形式儲存資料。關係資料庫的一些常見示例包括 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle。
• 資料倉庫 - 用於分析和報告目的的大規模結構化資料儲存，例如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery。
• CSV（逗號分隔值）檔案 - 在 CSV 檔案中，每一行代表一行，行中的每個欄位都用逗號分隔。

結構化資料的特徵

以下是結構化資料的一些常見特徵：

• 遵循預定義的模式 - 它遵循預定義的模式或預先設計的格式，定義資料型別、關係和限制。
• 以表格形式組織 - 結構化資料通常排列成行和列。例如電子表格、表格或資料庫。資料使用資料定義、格式和資料的含義進行良好組織。資料位於記錄或檔案內的固定欄位中。
• 一致的資料型別 - 在表格形式的資料中，每一列都有一個結構化資料表，其中包含特定的資料型別，例如整數、字串或日期。
• 易於搜尋 - 結構化資料可以使用 SQL 高效地搜尋、查詢和修改。
• 分組 - 類似的實體被分組以形成關係或類。資料易於訪問和查詢。因此，其他程式可以輕鬆使用它。

結構化資料的優點

以下是結構化資料的一些主要優點：

• 易於儲存和訪問 結構化資料具有預定義的結構，這使得它易於理解、儲存和訪問資料。
• 效率 結構化資料可以使用傳統和高階資料庫管理系統高效地儲存、檢索、處理和管理。
• 準確性 對結構化資料施加資料約束和驗證以維護其完整性和準確性。
• 可擴充套件性 非常適合大規模資料儲存和複雜查詢。
• 互操作性 它可以與各種商業智慧和報告解決方案整合和使用。
• 需要更少的儲存空間：它需要更少的儲存空間來儲存資料。

結構化資料的缺點

• 資料的預定義結構使用有限。
• 它具有有限的儲存功能。
• 難以更改或更新；這導致大量資源和時間支出。

用於處理結構化資料的工具

結構化資料定義明確且有序；它適合不同的工具進行分析。結構化資料已經使用很長時間了；因此，有完善的設計和測試的工具可用於儲存、處理和訪問結構化資料。這些程式從資料庫管理系統到分析和商業智慧工具，幫助團隊有效地利用資料。

以下是管理結構化資料的一些最常見工具：

• MySQL - 將資料嵌入到大量部署的軟體中。
• OLAP（聯機分析處理） - 資料分析。
• SQLite - 關係資料庫。
• PostgreSQL - 支援 SQL 和 JSON 用於查詢以及 C/C+、Java 和 Python 等程式語言。
• Oracle 資料庫 - 高階資料庫管理系統。

2. 非結構化資料

非結構化資料是指不包含結構、預定義格式或模式來儲存資料的資料。非結構化資料非常難以儲存，並且使用傳統的關係資料庫或 RDBMS 進行處理。非結構化資料包括業務文件、電子郵件、影片、影像、網頁和音訊檔案。

它通常是定性的，即描述性和敘述性的。客戶信用報告、保險索賠和航空公司機票投訴是一些具有商業意義的非結構化文字資料的關鍵示例。

非結構化資料可以使用高階分析技術（如自然語言處理 (NLP)）進行情感分析。

非結構化資料的示例

非結構化資料是定性的而不是定量的，這意味著它更多地基於其特徵和類別。

• 電子郵件
• 社交媒體帖子
• 音訊和影片檔案
• 感測器資料
• 備忘錄
• 文件（PDF、Word 檔案）
• 網頁
• 影像（JPEG、GIF、PNG 等）

非結構化資料的特徵

以下是非結構化資料的一些關鍵特徵：

• 沒有特定的資料模型 - 非結構化資料沒有任何特定的資料模型；這意味著它沒有特定的格式和結構來儲存資料。
• 容量 - 容量是指資料的大小；現代資料集以更大的尺寸出現，這意味著它們具有大量的資料。
• 多樣性 - 非結構化資料包括不同形式的資料，如文字、多媒體等。
• 沒有語義 - 非結構化資料沒有特定的規則和規定。
• 複雜性 - 難以使用傳統資料工具進行管理和分析。
• 儲存 - 通常儲存在資料湖或 NoSQL 資料庫中。

非結構化資料的優點

以下是非結構化資料的一些主要優點：

• 豐富的資訊來源 - 非結構化資料是豐富的資訊來源。它包含深入的資訊，捕捉結構化資料遺漏的細微差別和上下文。
• 資訊的多樣性 - 非結構化資料包含各種資訊。
• 提供全面的見解 - 非結構化資料提供了對客戶情緒、行為和偏好的全面見解。
• 靈活的多樣化來源 - 非結構化資料的靈活性允許它包含各種資料格式，例如文字、影像和影片。
• 更詳細的資訊 - 非結構化資料可以包含更精確和細粒度的資訊，包括細微差別、感受和可能在結構化資料中丟失的具體細節。
• 即時資料 - 可以即時生成和分析
• 使用 AI/ML 進行更深入的分析 - AI/ML 用於分析非結構化資料。

非結構化資料的缺點

以下是非結構化資料的一些主要缺點：

• 沒有標準結構 - 非結構化資料沒有預定義的結構來儲存、處理和訪問資料。
• 格式和內容不一致 - 來自不同來源的資料在格式和內容上可能不一致，這會使分析工作複雜化。
• 分析的複雜性 - 由於缺乏結構；它分析資料的複雜性。它使用複雜的演算法來處理資料。
• 效能問題 - 查詢和檢索特定資訊可能會比較慢。
• 噪音和無關資訊 - 它可能包含噪音和無關資訊，這可能會增加確保資料質量和一致性的挑戰。

用於處理非結構化資料的工具

• NoSQL 資料庫 - MongoDB、Cassandra。
• 資料湖 - Amazon S3、Azure 資料湖。
• 大資料平臺 - Hadoop、Spark。
• 機器學習和人工智慧 - TensorFlow 和 PyTorch 用於處理和分析資料。
• 文字挖掘工具 - Apache Lucene、NLTK。

3. 半結構化資料

半結構化資料結合了結構化資料和非結構化資料的特徵。此類資料包括部分有序但不足以歸類為結構化資料的資訊。半結構化資料包括 XML 和 JSON 檔案，這些檔案是有組織的並且還包含非結構化資料元素。半結構化資料通常使用傳統的資料管理工具和複雜的分析技術相結合進行分析。

半結構化資料適用於各種應用程式，在這些應用程式中，某種程度的組織是可取的，但不需要嚴格的模式要求。因此，它介於結構化資料和非結構化資料之間。

半結構化資料的示例

以下是半結構化資料的一些常見示例：

• XML（可擴充套件標記語言）檔案
• JSON（JavaScript 物件表示法）檔案
• 電子郵件
• HTML（超文字標記語言）文件
• 日誌檔案
• NoSQL 資料庫
• 感測器資料

半結構化資料的特徵

以下是半結構化資料的一些常見特徵：

• 部分結構化 - 半結構化資料是部分結構化的；這意味著它是結構化資料和非結構化資料的組合。
• 靈活的模式 - 半結構化資料沒有任何特定的結構。因此，它不符合任何資料模型。
• 自描述特性 - 資料通常包含描述其結構和意義的元資料或標籤。XML 和 JSON 就是一些例子。
• 更輕鬆的資料整合 - 靈活的模式使得輕鬆地將來自不同來源的半結構化資料組合在一起成為可能。
• 支援複雜資料型別 - 它支援諸如陣列和物件之類的複雜資料型別。

半結構化資料的優勢

半結構化資料的一些常見優勢如下：

• 靈活性 - 半結構化資料可能包含不同的資料型別和格式。
• 用於資料整合的靈活模式 - 半結構化資料的靈活模式允許其使用者整合從不同來源收集的資料。
• 可擴充套件性 - 半結構化資料具有以可擴充套件方式儲存資料的功能。
• 互操作性 - 它包括 JSON、XML 和 YAML 等檔案。
• 複雜資料型別 - 半結構化資料可以處理陣列、物件和其他複雜資料型別，從而能夠表示豐富、多維的資料。
• 儲存高效 - 半結構化資料可以更節省儲存空間。

半結構化資料的缺點

半結構化資料的一些常見缺點如下：

• 部分結構化 - 它包含部分結構化資料，這可能有點難以儲存和處理。
• 資料不一致性 - 缺乏嚴格的模式可能導致資料不一致。
• 資料管理複雜性 - 由於缺乏固定的模式，管理半結構化資料可能很複雜。
• 效能問題 - 查詢和處理半結構化資料可能不如結構化資料高效。
• 工具支援有限 - 可用於管理和分析半結構化資料的工具有限。

用於處理半結構化資料的工具

處理半結構化資料需要一些專門的工具和技術。一些最常用的處理半結構化資料的工具如下：

• NoSQL 資料庫 - NoSQL 資料庫，如 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。
• 資料湖 - 資料湖能夠處理大量資料。例如 Amazon S3、Azure Data Lake 和 Google Cloud Storage。
• Apache Spark - 它是一個開源應用程式，作為用於半結構化型別的大規模資料的統一分析引擎。
• Altova XMLSpy - 它是一個用於建模、編輯、轉換和除錯與 XML 相關的技術的工具。
• 自然語言處理 (NLP) - 自然語言工具包是一個用於處理人類語言資料的庫。