結構化信息和杠桿信息填報說明

Ⅰ 如何區分結構化數據和非結構化數據

（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。

（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。

面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

Ⅱ 結構化數據和非結構化數據分別是什麼數據清洗是什麼

（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。

（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。

（3）數據清洗是指發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最後一道程序，包括檢查數據一致性，處理無效值和缺失值等。與問卷審核不同，錄入後的數據清理一般是由計算機而不是人工完成。

Ⅲ 結構化信息的網頁抽取

WEB結構化信息抽取就是將網頁中的非結構化數據按照一定的需求抽取成結構化數據。是垂直搜索引擎和通用搜索引擎最大的差別。
如：比較購物搜索那就需要抓取網頁後，對網頁中的商品信息進行抽取，抽取出商品名稱、價格、簡介……甚至可以進一步將筆記本簡介細分成「品牌、型號、CPU、內存、硬碟、顯示屏、……」
房產信息搜索那就應該抽取出：類型、地域、地址、房型、面積、裝修情況、租金、聯系人、聯系電話公司企業信息搜索那就應該抽取出：公司名稱、地址、電話、聯系人。
結構化信息抽取有兩種方式可以實現，比較簡單的是模板方式，還有一種是對網頁不依賴的網頁庫級的結構化信息抽取方式。
模板方式是事先對特定的網頁進行配置模板，抽取模板中設置好的需要的信息，可以針對有限個網站的信息進行精確的採集。
特點：簡單、精確、技術難度低、方便快速部署。
缺點：需要針對每一個信息源的網站模板進行單獨的設定在信息源多樣性的情況下維護量巨大是不可完成的維護量。所以這種方式適合少量信息源的信息處理，不是搜索引擎級的應用，很難滿足用戶對查全率的需求。
網頁庫結構化信息抽取是採用頁面結構分析與智能節點分析轉換的方法，自動抽取結構化的數據。
特點：可對任意的正常網頁進行抽取，完全自動化，不用對具體網站事先生成模板，對每個網頁自動實時得生成抽取規則，完全不需要人工干預。智能抽取准確率高，不是機械的匹配，採用智能分析技術，准確率能達到98%以上。能保證較快處理速度，由於採用頁面的智能分析技術，先去除了垃圾塊，降低分析的壓力，是處理速度大大提高。通用性較好，易於維護，只需設定參數、配置相應的特徵就能改進相應的抽取性能；一般的非專業人員經過簡單培訓就能維護。
缺點：技術難度高，前期研發成本高，周期長。適合網頁庫級別結構化數據採集和搜索的高端應用。

Ⅳ 結構化系統開發方法的基本思想和主要步驟是什麼 管理信息系統

一、結構化系統開發方法的基本思想：用系統工程的思想和工程化的方法，按用戶至上的原則，結構化，模塊化，自頂向下地對系統進行分析與設計。具體來說，就是先將整個信息系統開發過程劃分出若干個相對獨立的階段，如系統規劃、系統分析、系統設計、系統實施、系統運行與維護等。

二、結構化系統開發方法的主要步驟：

1、系統規劃：系統規劃的主要內容包括：企業目標的確定，解決目標的方式的確定，信息系統目標的確定，信息系統主要結構的確定，工程項目的確定，可行性研究等。

2、系統分析：系統分析的主要內容包括：數據的收集，數據的分析，系統數據流程圖的確定，系統方案的確定等，系統分析階段是整個MIS建設的關鍵階段。

3、系統設計：系統設計的主要內容包括：系統流程圖的確定，程序流程圖的確定，編碼，輸入、輸出設計，文件設計，程序設計等。

4、系統實施：系統實施的主要內容包括：硬體設備的購買，硬體設備的安裝，數據准備，程序的調試，系統測試與轉換，人員培訓等。

5、系統運行與維護：系統運行與維護的主要內容包括：系統投入運行後的管理及維護，系統建成前後的評價，發現問題並提出系統更新的請求等。

Ⅳ 結構化信息與非結構化信息有什麼區別

結構化
P2P網路中的節點是有固定結構的，每個節點只存儲特定的信息或特定信息的索引。當用戶需要在P2P系統中獲取信息時，他們必須知道這些信息(或索引)可能存在於那些節點中。
用戶預先知道應該搜索哪些節點，避免了非結構化P2P系統中使用的泛洪式查找，因此提高了信息搜索的效率。

非結構化
在非結構化的系統中，每個節點存儲自身的信息或信息的索引(如指針和IP地址)。當用戶需要在P2P系統中獲取信息時，他們預先並不知道這些信息 (如某個文件)會在那個節點上存儲。因此，在非結構化P2P系統中，信息搜索的演算法難免帶有一定的盲目性，例如最簡單的泛洪式查找(類似於廣播)和擴展環查找(從最近的n個節點開始，層層轉發直到找到目標或超出了跳數的上限為止)。
一些典型的應用採用了一些優化的辦法。如在Gnutella中，採用了等級制的組成結構：節點被分成超級節點(Super Node)和普通節點。普通節點必須依附於超級節點，每個超級節點作為一個獨立的域管理者，負責處理域內的查詢操作。在查找的過程中，查詢首先在域內進行，失敗後才會擴展到超級節點之間。
優點：實現結構簡單，無須中央伺服器，節點之間完全平等，網路的層次是單一的，而且節點之間無需維護拓撲信息。
缺點：信息查詢存在盲目性，很難查詢網路中所有節點的信息

Ⅵ 結構化信息的類型

互連網上出現的海量信息，大概分為結構化、半結構化和非結構化三種。結構化信息如電子商務信息，信息的性質和量值的出現的位置是固定的；半結構化的信息如專業網站上的細分頻道，其標題和正文的語法相當規范，關鍵詞的范圍相當局限；非結構化的信息如BLOG和BBS，所有內容都是不可預知的。結構化信息和非結構化信息是IT應用的兩個世界，它們有著各自不同的應用進化特點和規律。但是，這兩個世界之間還缺少相互連接的橋梁，而這種缺失使企業中不可避免地存在「活動」、「信息和知識」的分離，其後果就是：雖然它們都在進行著「知識化」的努力，但兩個世界分離的IT應用模式，註定使其難以真正實現它們的初衷——「在最合適的時間，將最合適的信息傳送給最合適的人」。

Ⅶ 結構化數據和非機構化數據的區別

在實際應用中會遇到各式各樣的資料庫如nosql非關系資料庫(memcached，redis，mangodb)，RDBMS關系資料庫(oracle，mysql等)，還有一些其它的資料庫如hbase，在這些資料庫中，又會出現結構化數據，非結構化數據，半結構化數據，下面列出各種數據類型：

結構化數據：

能夠用數據或統一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號。傳統的關系數據模型、行數據，存儲於資料庫，可用二維表結構表示。

半結構化數據：

所謂半結構化數據，就是介於完全結構化數據(如關系型資料庫、面向對象資料庫中的數據)和完全無結構的數據(如聲音、圖像文件等)之間的數據，XML、HTML文檔就屬於半結構化數據。它一般是自描述的，數據的結構和內容混在一起，沒有明顯的區分。

非結構化數據：

非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據(如數字、符號等信息)而且更適合處理非結構化數據(全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息)。

非結構化數據,包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等

Ⅷ 非結構化信息的定義

對於來源繁多的信息資料，專業人士根據信息的格式加以劃分，將其分為結構化信息和非結構化信息兩大類。
結構化信息是可以數字化的數據信息，可以方便地通過計算機和資料庫技術進行管理。無法完全數字化的信息稱為非結構化信息，如文檔文件、圖片、圖紙資料 、縮微膠片等。這些資源中擁有大量的有價值的信息。這類非結構化信息正以成倍的速度增長。
另一種定義：
結構化信息，我們通常接觸的資料庫所管理的信息，包括生產、業務、交易、客戶信息等方面的記錄。非結構化信息，專業術語為內容，所涵蓋的信息更為廣泛，可分為：營運內容（operationalcontent）：如合約、發票、書信與采購記錄；部門內容（workgroupcontent）：如文書處理、電子表格、簡報檔案與電子郵件；Web內容：如HTML與XML等格式的信息；多媒體內容（Rich MediaContent）：如聲音、影片、圖形等。
如果說結構化信息更多的忠實、詳實地記錄了企業的生產交易活動，是顯性的表示，那麼非結構化信息則隱性包含了掌握著企業命脈的關鍵，隱含著許多提高企業效益的機會。對於企業來說，企業內部，以及企業與供應商、客戶、合作夥伴和員工數字化共享所有形式的數據資源，已越來越重要。
90%的信息和知識在「結構化」世界之外，IT應用中還存在著一個「非結構化」的世界。對大多數企業來說，ERP等業務系統所管理的結構化數據只佔到企業全部信息和知識的10%左右，其他的90%都是資料庫難以存取到的非結構化信息和知識。來自IDC的分析顯示，雖然很多企業投資不菲建立了諸多業務支撐系統，但仍有72%的管理者認為知識沒有在他們的組織得到重復利用，88%的人認為他們沒有接觸到企業最佳實踐的機會。Gartner也曾預言，對非結構化信息和知識的管理將會帶來一個新IT應用潮流。
非結構化信息處理類似於上世紀70年代以前的結構化信息應用。割裂、無法進行數據互操作的應用是其主流。以人們最常用的文檔軟體來看，DOC文檔是MSWORD與WPS的專用格式，永中、中文2000等OFFICE產品廠商則各有各的「自留地」。這種情況下，由於文檔格式的束縛而使信息四分五裂，信息流無法通暢流轉，信息處理更加困難，信息資源因為「信息流的不通暢」而喪失了其應有的巨大價值。
從非結構化到半結構化，從半結構化到結構化，從結構化到關聯數據體系，從關聯數據體繫到數據挖掘，從數據挖掘到故事化呈現，從故事化呈現到決策導向。
互連網上出現的海量信息，大概分為結構化、半結構化和非結構化三種。結構化信息如電子商務信息，信息的性質和量值的出現的位置是固定的；半結構化的信息如專業網站上的細分頻道，其標題和正文的語法相當規范，關鍵詞的范圍相當局限；非結構化的信息如BLOG和BBS，所有內容都是不可預知的。
結構化信息和非結構化信息是IT應用的兩個世界，它們有著各自不同的應用進化特點和規律。但是，這兩個世界之間還缺少相互連接的橋梁，而這種缺失使企業中不可避免地存在「活動」、「信息和知識」的分離，其後果就是：雖然它們都在進行著「知識化」的努力，但兩個世界分離的IT應用模式，註定使其難以真正實現它們的初衷——「在最合適的時間，將最合適的信息傳送給最合適的人」。

Ⅸ 什麼是結構化信息

結構化信息（structured
information），指信息經過分析後可分解成多個互相關聯的組成部分，各組成部分間有明確的層次結構，其使用和維護通過數
據庫進行管理，並有一定的操作規范。
非結構化信息
指信息的形式相對不固定，常常是各種格式的文件。它是相對結構化信息而言的，從宏觀上看也是結構化信息的一種形式。諸如電子文檔、電子郵件、網頁、視頻文件、多媒體等

Ⅹ 結構化信息和非結構化信息的概念

我們可以把科技信息劃分為結構化信息與非結構化信息。
結構化信息是可以數字化的數據信息，可以方便地通過計算機和資料庫技術進行管理。
無法完全數字化的信息稱為非結構化信息，如文檔文件、圖片、圖紙資料 、縮微膠片等。這些資源中擁有大量的有價值的信息。現在這類非結構化信息正以成倍的速度增長。

另一種定義：

對於來源繁多的信息資料，專業人士根據信息的格式加以劃分，將其分為結構化信息和非結構化信息兩大類。
結構化信息，我們通常接觸的資料庫所管理的信息，包括生產、業務、交易、客戶信息等方面的記錄。
非結構化信息，專業術語為內容，所涵蓋的信息更為廣泛，可分為：營運內容（operational content）：如合約、發票、書信與采購記錄；部門內容（workgroup content）：如文書處理、電子表格、簡報檔案與電子郵件；Web內容：如HTML與XML等格式的信息；多媒體內容（Rich Media Content）：如聲音、影片、圖形等。
如果說結構化信息更多的忠實、詳實地記錄了企業的生產交易活動，是顯性的表示，那麼非結構化信息則隱性包含了掌握著企業命脈的關鍵，隱含著許多提高企業效益的機會。對於企業來說，企業內部，以及企業與供應商、客戶、合作夥伴和員工數字化共享所有形式的數據資源，已越來越重要。

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