结构化信息和杠杆信息填报说明

Ⅰ 如何区分结构化数据和非结构化数据

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。

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Ⅱ 结构化数据和非结构化数据分别是什么数据清洗是什么

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

（3）数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

Ⅲ 结构化信息的网页抽取

WEB结构化信息抽取就是将网页中的非结构化数据按照一定的需求抽取成结构化数据。是垂直搜索引擎和通用搜索引擎最大的差别。
如：比较购物搜索那就需要抓取网页后，对网页中的商品信息进行抽取，抽取出商品名称、价格、简介……甚至可以进一步将笔记本简介细分成“品牌、型号、CPU、内存、硬盘、显示屏、……”
房产信息搜索那就应该抽取出：类型、地域、地址、房型、面积、装修情况、租金、联系人、联系电话公司企业信息搜索那就应该抽取出：公司名称、地址、电话、联系人。
结构化信息抽取有两种方式可以实现，比较简单的是模板方式，还有一种是对网页不依赖的网页库级的结构化信息抽取方式。
模板方式是事先对特定的网页进行配置模板，抽取模板中设置好的需要的信息，可以针对有限个网站的信息进行精确的采集。
特点：简单、精确、技术难度低、方便快速部署。
缺点：需要针对每一个信息源的网站模板进行单独的设定在信息源多样性的情况下维护量巨大是不可完成的维护量。所以这种方式适合少量信息源的信息处理，不是搜索引擎级的应用，很难满足用户对查全率的需求。
网页库结构化信息抽取是采用页面结构分析与智能节点分析转换的方法，自动抽取结构化的数据。
特点：可对任意的正常网页进行抽取，完全自动化，不用对具体网站事先生成模板，对每个网页自动实时得生成抽取规则，完全不需要人工干预。智能抽取准确率高，不是机械的匹配，采用智能分析技术，准确率能达到98%以上。能保证较快处理速度，由于采用页面的智能分析技术，先去除了垃圾块，降低分析的压力，是处理速度大大提高。通用性较好，易于维护，只需设定参数、配置相应的特征就能改进相应的抽取性能；一般的非专业人员经过简单培训就能维护。
缺点：技术难度高，前期研发成本高，周期长。适合网页库级别结构化数据采集和搜索的高端应用。

Ⅳ 结构化系统开发方法的基本思想和主要步骤是什么 管理信息系统

一、结构化系统开发方法的基本思想：用系统工程的思想和工程化的方法，按用户至上的原则，结构化，模块化，自顶向下地对系统进行分析与设计。具体来说，就是先将整个信息系统开发过程划分出若干个相对独立的阶段，如系统规划、系统分析、系统设计、系统实施、系统运行与维护等。

二、结构化系统开发方法的主要步骤：

1、系统规划：系统规划的主要内容包括：企业目标的确定，解决目标的方式的确定，信息系统目标的确定，信息系统主要结构的确定，工程项目的确定，可行性研究等。

2、系统分析：系统分析的主要内容包括：数据的收集，数据的分析，系统数据流程图的确定，系统方案的确定等，系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

3、系统设计：系统设计的主要内容包括：系统流程图的确定，程序流程图的确定，编码，输入、输出设计，文件设计，程序设计等。

4、系统实施：系统实施的主要内容包括：硬件设备的购买，硬件设备的安装，数据准备，程序的调试，系统测试与转换，人员培训等。

5、系统运行与维护：系统运行与维护的主要内容包括：系统投入运行后的管理及维护，系统建成前后的评价，发现问题并提出系统更新的请求等。

Ⅳ 结构化信息与非结构化信息有什么区别

结构化
P2P网络中的节点是有固定结构的，每个节点只存储特定的信息或特定信息的索引。当用户需要在P2P系统中获取信息时，他们必须知道这些信息(或索引)可能存在于那些节点中。
用户预先知道应该搜索哪些节点，避免了非结构化P2P系统中使用的泛洪式查找，因此提高了信息搜索的效率。

非结构化
在非结构化的系统中，每个节点存储自身的信息或信息的索引(如指针和IP地址)。当用户需要在P2P系统中获取信息时，他们预先并不知道这些信息 (如某个文件)会在那个节点上存储。因此，在非结构化P2P系统中，信息搜索的算法难免带有一定的盲目性，例如最简单的泛洪式查找(类似于广播)和扩展环查找(从最近的n个节点开始，层层转发直到找到目标或超出了跳数的上限为止)。
一些典型的应用采用了一些优化的办法。如在Gnutella中，采用了等级制的组成结构：节点被分成超级节点(Super Node)和普通节点。普通节点必须依附于超级节点，每个超级节点作为一个独立的域管理者，负责处理域内的查询操作。在查找的过程中，查询首先在域内进行，失败后才会扩展到超级节点之间。
优点：实现结构简单，无须中央服务器，节点之间完全平等，网络的层次是单一的，而且节点之间无需维护拓扑信息。
缺点：信息查询存在盲目性，很难查询网络中所有节点的信息

Ⅵ 结构化信息的类型

互连网上出现的海量信息，大概分为结构化、半结构化和非结构化三种。结构化信息如电子商务信息，信息的性质和量值的出现的位置是固定的；半结构化的信息如专业网站上的细分频道，其标题和正文的语法相当规范，关键词的范围相当局限；非结构化的信息如BLOG和BBS，所有内容都是不可预知的。结构化信息和非结构化信息是IT应用的两个世界，它们有着各自不同的应用进化特点和规律。但是，这两个世界之间还缺少相互连接的桥梁，而这种缺失使企业中不可避免地存在“活动”、“信息和知识”的分离，其后果就是：虽然它们都在进行着“知识化”的努力，但两个世界分离的IT应用模式，注定使其难以真正实现它们的初衷——“在最合适的时间，将最合适的信息传送给最合适的人”。

Ⅶ 结构化数据和非机构化数据的区别

在实际应用中会遇到各式各样的数据库如nosql非关系数据库(memcached，redis，mangodb)，RDBMS关系数据库(oracle，mysql等)，还有一些其它的数据库如hbase，在这些数据库中，又会出现结构化数据，非结构化数据，半结构化数据，下面列出各种数据类型：

结构化数据：

能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。

半结构化数据：

所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

非结构化数据：

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。

非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等

Ⅷ 非结构化信息的定义

对于来源繁多的信息资料，专业人士根据信息的格式加以划分，将其分为结构化信息和非结构化信息两大类。
结构化信息是可以数字化的数据信息，可以方便地通过计算机和数据库技术进行管理。无法完全数字化的信息称为非结构化信息，如文档文件、图片、图纸资料 、缩微胶片等。这些资源中拥有大量的有价值的信息。这类非结构化信息正以成倍的速度增长。
另一种定义：
结构化信息，我们通常接触的数据库所管理的信息，包括生产、业务、交易、客户信息等方面的记录。非结构化信息，专业术语为内容，所涵盖的信息更为广泛，可分为：营运内容（operationalcontent）：如合约、发票、书信与采购记录；部门内容（workgroupcontent）：如文书处理、电子表格、简报档案与电子邮件；Web内容：如HTML与XML等格式的信息；多媒体内容（Rich MediaContent）：如声音、影片、图形等。
如果说结构化信息更多的忠实、详实地记录了企业的生产交易活动，是显性的表示，那么非结构化信息则隐性包含了掌握着企业命脉的关键，隐含着许多提高企业效益的机会。对于企业来说，企业内部，以及企业与供应商、客户、合作伙伴和员工数字化共享所有形式的数据资源，已越来越重要。
90%的信息和知识在“结构化”世界之外，IT应用中还存在着一个“非结构化”的世界。对大多数企业来说，ERP等业务系统所管理的结构化数据只占到企业全部信息和知识的10%左右，其他的90%都是数据库难以存取到的非结构化信息和知识。来自IDC的分析显示，虽然很多企业投资不菲建立了诸多业务支撑系统，但仍有72%的管理者认为知识没有在他们的组织得到重复利用，88%的人认为他们没有接触到企业最佳实践的机会。Gartner也曾预言，对非结构化信息和知识的管理将会带来一个新IT应用潮流。
非结构化信息处理类似于上世纪70年代以前的结构化信息应用。割裂、无法进行数据互操作的应用是其主流。以人们最常用的文档软件来看，DOC文档是MSWORD与WPS的专用格式，永中、中文2000等OFFICE产品厂商则各有各的“自留地”。这种情况下，由于文档格式的束缚而使信息四分五裂，信息流无法通畅流转，信息处理更加困难，信息资源因为“信息流的不通畅”而丧失了其应有的巨大价值。
从非结构化到半结构化，从半结构化到结构化，从结构化到关联数据体系，从关联数据体系到数据挖掘，从数据挖掘到故事化呈现，从故事化呈现到决策导向。
互连网上出现的海量信息，大概分为结构化、半结构化和非结构化三种。结构化信息如电子商务信息，信息的性质和量值的出现的位置是固定的；半结构化的信息如专业网站上的细分频道，其标题和正文的语法相当规范，关键词的范围相当局限；非结构化的信息如BLOG和BBS，所有内容都是不可预知的。
结构化信息和非结构化信息是IT应用的两个世界，它们有着各自不同的应用进化特点和规律。但是，这两个世界之间还缺少相互连接的桥梁，而这种缺失使企业中不可避免地存在“活动”、“信息和知识”的分离，其后果就是：虽然它们都在进行着“知识化”的努力，但两个世界分离的IT应用模式，注定使其难以真正实现它们的初衷——“在最合适的时间，将最合适的信息传送给最合适的人”。

Ⅸ 什么是结构化信息

结构化信息（structured
information），指信息经过分析后可分解成多个互相关联的组成部分，各组成部分间有明确的层次结构，其使用和维护通过数
据库进行管理，并有一定的操作规范。
非结构化信息
指信息的形式相对不固定，常常是各种格式的文件。它是相对结构化信息而言的，从宏观上看也是结构化信息的一种形式。诸如电子文档、电子邮件、网页、视频文件、多媒体等

Ⅹ 结构化信息和非结构化信息的概念

我们可以把科技信息划分为结构化信息与非结构化信息。
结构化信息是可以数字化的数据信息，可以方便地通过计算机和数据库技术进行管理。
无法完全数字化的信息称为非结构化信息，如文档文件、图片、图纸资料 、缩微胶片等。这些资源中拥有大量的有价值的信息。现在这类非结构化信息正以成倍的速度增长。

另一种定义：

对于来源繁多的信息资料，专业人士根据信息的格式加以划分，将其分为结构化信息和非结构化信息两大类。
结构化信息，我们通常接触的数据库所管理的信息，包括生产、业务、交易、客户信息等方面的记录。
非结构化信息，专业术语为内容，所涵盖的信息更为广泛，可分为：营运内容（operational content）：如合约、发票、书信与采购记录；部门内容（workgroup content）：如文书处理、电子表格、简报档案与电子邮件；Web内容：如HTML与XML等格式的信息；多媒体内容（Rich Media Content）：如声音、影片、图形等。
如果说结构化信息更多的忠实、详实地记录了企业的生产交易活动，是显性的表示，那么非结构化信息则隐性包含了掌握着企业命脉的关键，隐含着许多提高企业效益的机会。对于企业来说，企业内部，以及企业与供应商、客户、合作伙伴和员工数字化共享所有形式的数据资源，已越来越重要。

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