非结构化数据分析技术

早期数据分析需要精心结构化的数据集。然而，如今，用户和企业生成越来越多的非结构化数据，这些数据规模庞大且未格式化。因此，传统的技术不再足以分析非结构化数据。

继续阅读，了解更多关于非结构化数据和用于分析它的技术。

什么是非结构化数据分析？

非结构化数据是没有固定形式或结构的数据。图像、视频、音频文件、文本文件、社交媒体数据、地理空间数据、物联网设备数据以及监控数据是非结构化数据的例子。大约80%-90%的数据是非结构化的。企业处理和分析非结构化数据用于不同的目的，如改善运营和增加收入。

非结构化数据分析复杂且需要专门的技巧，与结构化数据不同，结构化数据易于存储和分析。

以下是本文讨论的所有非结构化数据分析技巧和方法的快速概览

• 牢记业务目标
• 定义元数据以快速访问数据
• 选择合适的分析技巧
  • 探索性数据分析技巧
  • 定性数据分析技巧
  • 人工智能（AI）和机器学习（ML）技巧
• 识别合适的数据来源
• 评估您想要使用的科技
• 实时数据访问
• 使用数据湖存储和集成数据
• 整理数据以获取所需特征

在接下来的几个部分中，我们将讨论各种非结构化数据分析技巧和提示、处理非结构化数据时的挑战以及克服这些挑战的建议。

非结构化数据分析技巧

在应用非结构化数据分析技巧之前，企业需要准备数据并使其可用于生成见解。以下技巧将帮助您更好地管理非结构化数据

牢记业务目标

您选择的分析技巧应与您的业务目标相匹配。比如说目标是识别图像中的面部。图像是一种非结构化数据。您需要一些用于映射的特征——面型、眼睛颜色、嘴宽等。企业可以将这些特征关联的值存储在灵活的半结构化格式中，如JSON文档，以进行分析。您可以使用MongoDB进行此类数据存储和处理。

定义元数据以快速访问数据

元数据存储有关数据的信息。使用元数据，分析师可以快速找到与其组织或业务目标相关的数据。

假设您有一千份每份至少包含一万字的文档。这些文档存储在一个存储系统中，并附带一个包含所有文档信息的庞大文件（元数据文件）。元数据可能包括目录、标题、作者、创建日期、标签或每份文档的字数等信息。

如果您想找到特定的文档，一个选择是扫描所有一千份文档以识别您正在寻找的文档——这并不高效。

另一种选择是查看元数据文件并获取确切的文档位置。这种选项为您提供了更快的访问正确文档的方法。

由于元数据描述数据，您可以识别存储的常见数据类型并找到元数据机会。这将帮助您在存储环境中有效地管理非结构化数据（如上述文本文档）。

选择合适的分析技巧

在分析非结构化数据时，根据非结构化数据分析的意图选择正确的技术非常重要。以下是您可能在不同情况下应用不同技术的两种方式

• 要使用监控录像检测您地区的盗窃行为，您需要应用先进的深度学习技术，如物体识别、人脸分析和人群分析。
• 要找出特定封闭社区家庭购买牛奶盒的平均数量，您可以应用简单的定量分析，并根据某些标准（如0、1-3、4-6、>6）对居民进行分组。

您将在下一节中了解有关不同非结构化数据分析技术的更多信息。

识别合适的数据来源

非结构化数据通常来自多个来源。选择可靠且相关的数据源进行数据收集非常重要。

例如，单个用户可能从社交媒体、物联网设备、录音设备等生成数据。分析师需要确定他们是否需要从所有或少数来源获取所需的分析数据。这样，他们可以只存储查询和收集洞察所需的相关数据。

许多公司使用数据湖来统一来自多个来源的数据。

评估您想要使用的科技

选择为您的特定用例提供可扩展性、可用性和查询能力的工具。一些工具提供高级数据分析技术。这些工具通常价格较高且管理开销较大，因此请从可用的分析技术中进行明智的选择。一些使企业能够进行非结构化大数据分析的关键技术包括预测分析、NoSQL数据库、流分析以及数据集成。

实时数据访问

对于实时分析，有必要实时访问新数据。例如，在欺诈活动发生时或客户仍在购物时，欺诈预防或个性化优惠更有价值。

使用MongoDB，您可以捕获来自多个数据源的数据集。您还可以在数据库中结合、丰富和分析多模型数据（即半结构化、非结构化和地理空间数据），以速度和简单性提供驱动行动和实时洞察。

使用数据湖存储和集成数据

数据湖以原生格式统一和存储来自多个来源的非结构化数据。

整理非结构化数据

在应用非结构化数据分析技术之前，请确保数据是干净的，所有有价值的信息都存在。如果数据中有大量噪声，洞察将不会准确。

非结构化数据分析技术

在考虑了上述建议并且所有数据都已准备好进行分析后，您可以使用以下一项或多项非结构化数据分析技术

1. 对定量数据进行探索性数据分析
2. 对定性数据应用定性数据分析技术
3. 使用人工智能和机器学习技术进行高级分析

让我们更深入地了解上述技术

探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是一组用于识别数据主要特征的初步调查。它通过汇总统计和图形进行。EDA包括多种技术，例如

定量数据分析

定量数据分析技术提供离散值和结果。这些技术包括数学和统计分析，如计算平均值、相关性、范围、标准差，对数据进行标签（分类），回归分析技术，聚类分析，文本分析，关键词搜索，以及使用随机样本数据进行假设检验。MongoDB聚合框架提供了丰富的定量分析功能。您还可以使用R/Python等非结构化数据分析工具进行高级非结构化数据分析，用于存储在MongoDB中的数据。

可视化技术

探索性数据分析通常使用可视化方法来揭示数据变量之间的关系。您可以轻松识别模式并消除异常值和异常。一些流行的技术包括降维、多元图表、直方图、箱线图等。例如，流图可以显示每天有多少人往返于纽约市。饼图是探索各种类别数据分布的绝佳方式，包括哪些年龄组的人喜欢阅读书籍或看电视等。《MongoDB Charts》提供了您MongoDB Atlas所有数据的统一视图，并快速提供丰富的可视化洞察。

定性数据分析

定性数据分析主要适用于非结构化文本数据。这可能包括文档、调查、访谈记录、社交媒体内容、医疗记录，有时还包括音频和视频剪辑。这些技术需要推理、情境理解、社会智慧和直觉，而不是数学公式（如在定量分析中）。内容分析、话语分析和叙事分析是定性分析的一些类型。定性数据分析有两种方法

• 归纳——数据分析师和研究人员已经有了理论，并收集数据和事实来准确验证和证明该理论。
• 演绎——数据分析师已经掌握了数据，并从中提取见解来发展理论。

人工智能和机器学习

人工智能和机器学习非结构化数据分析技术包括决策树、主成分分析（PCA）、自然语言处理（NLP）、人工神经网络、图像分析、时间建模技术、市场细分分析等。这些技术有助于预测分析和揭示数据洞察。假设您订购了100辆自行车，并希望跟踪其不同时间的交货状态——时间建模技术将为您完成这项工作！同样，要了解人们对您的新广告活动的反应——正面或负面——请使用情感分析（NLP技术）。由于MongoDB具有灵活的数据模型，因此它是训练ML模型的一个很好的选择。

非结构化数据分析挑战

非结构化数据分析有潜力产生巨大的商业洞察。然而，传统的存储和分析技术不足以处理非结构化数据。以下是公司在分析非结构化数据时面临的一些挑战

• 大数据特征：数据量、速度、多样性
• 数据可靠性和一致性
• 数据保护
• 数据管理的复杂性
• 数据迁移
• 认知偏差

大数据特征

大数据的量、种类和速度给进行非结构化数据分析的组织带来了巨大挑战，因为大约80%-90%的大数据是非结构化的。大数据一直在增长。Facebook每天大约有十亿或更多的互动，一个人在一天内可以进行许多金融交易，YouTube视频在几秒钟内就会变成病毒，等等。收集、清洗和存储需求成倍增加，这可能会迅速变得难以管理。

数据可靠性和一致性

数据可以来自多个来源，包括社交媒体、论坛、调查等。从这些来源收集的数据可能不可靠或不一致，这对准确分析构成了挑战。例如，人们可能会有意或无意地在他们的社交媒体资料上发布错误信息。同样，他们可能无法更新所有信息系统中的最新信息。这意味着一个系统有正确的信息，而另一个则没有。为了提高数据的可靠性和一致性，应关注改进数据收集和数据整理。

数据保护

由于数据是所有分析的核心，因此需要保护数据。个人信息可能被组织内部或外部的人不当使用或意外共享。此外，随着不道德的黑客和网络犯罪分子试图破解每个系统并窃取信息，在每一步保护数据都可能变得复杂。

MongoDB Atlas 通过在不同级别提供身份验证、加密和授权等安全功能来保护数据。

数据管理的复杂性

传统系统无法处理所有传入的非结构化数据，因为数据具有不同的格式和速度。访问这种没有固定格式的数据可能会很耗时，需要熟练的资源来查询和转换数据为可用格式。原始数据也可能有许多重复、空值、异常值等。此外，我们需要能够随着数据量的增长而轻松扩展的系统。这些因素使数据管理变得复杂。

您可以通过制定一个提供更好的查询性能、准确性、自动数据库功能和可扩展性的坚实数据管理策略来克服这一挑战。

数据迁移

在两个存储系统之间迁移数据是一项艰巨的任务，尤其是在处理高度敏感数据时。企业在数据迁移过程中面临的一些挑战包括数据丢失、硬件挑战和对旧系统和新系统的了解不足。缓解这些挑战的最佳实践包括备份数据，并在实施和维护阶段进行大量测试。

MongoDB 通过实时迁移服务和一系列数据库工具简化了数据迁移过程。

认知偏差

认知偏差是指人类在感知和解释某些信息时出现的系统性错误。人们可能不会分享或接受与他们的个人观点或信仰不符的信息，从而导致数据收集和处理不准确。例如，分析师可能只依赖少数数据源，而忽略了可能改善分析结果的新数据源。

您可以通过教育数据分析团队了解不同类型的偏差，使他们能够构建更准确的模式来尝试减少认知偏差。

结论

随着非结构化数据的指数级增长，分析师必须找到可靠的方法来挖掘和分析数据，并做出明智的商业决策。有许多先进的非结构化数据分析技术正在帮助组织遵循数据驱动的做法，并增强其业务流程和收入。企业可以使用MongoDB的应用数据平台进行高级非结构化数据分析，帮助进行报告、实时分析、人工智能和机器学习、数据湖等。