分享:这篇文章把数据讲透了（一）：数据来源

　　分享:这篇文章把数据讲透了（一）：数据来源

　　一、简介

　　我们在日常生活中经常听到这样一个问题：你有数据支持吗？你的数据源在哪里？数据有噪音吗？

　　那么这里的“数据”是什么？

　　百度百科对数据的定义很简单：数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用来表示客观事物的原材料。

　　再想想，我们日常生活中所指的数据真的是数据吗？其实我们更多的指的是已经形成系统、具有逻辑结构和实用性的“数据知识”。

　　因此，我们不能把数据看成一个简单的概念，但“数据”中其实蕴含着大量的知识。

　　让我给大家介绍四个与“数据”相关的术语，然后我将解释它们的“价值实现”方法论。

　　你真的了解什么是数据、信息、知识和洞察力吗？

　　今天小陈就给大家介绍一下数据的来源和具体类型。毕竟，了解自己和敌人可以帮助您度过一百场战斗。有了今天的铺垫，接下来的几期学习我们就可以轻松上手了~

　　2. 数据来源（蔬菜市场）

　　如果说数据是我们做菜需要的原料，那么确定数据的来源，就好像我们出去买菜之前确定要去哪个菜市场；而“菜市场”也是专门做艺术的！买海鲜去海鲜市场，买家禽去家禽市场……数据也是一个原因。您需要根据需要的字段过滤数据源。毕竟，保证数据的质量，才是做好美食的第一步~

　　如前所述，数据是一个巨大的概念。要想用好，首先要知道数据的类型，然后根据类型判断来源，采集数据。

　　1. 按结构程度区分数据源

　　1) 非结构化数据

　　非结构化数据是最简单的数据形式；我们周围一直有非结构化数据，几乎触手可及。文本、图片、声音或视频都是非结构化数据，通常存储在文件中。存储库（将其视为计算机硬盘驱动器上组织良好的目录，伙计们）。

　　然而，从这种形状的数据中提取价值往往是最困难的。因为我们首先需要从描述性或抽象数据中提取结构化特征（例如，要处理文本，我们可能需要将主题以及文本的正面或负面方面提取到主题）。负面评论，一千个读者就会有一千个哈姆雷特，这样的信息是非常主观的）。

　　目前非常流行的文本挖掘技术，它的数据源就是我们这里所说的非结构化数据。

　　2) 结构化数据

　　结构化数据，顾名思义，是定义明确的表格数据（行和列），这意味着我们知道那里有哪些列以及它们收录什么类型的数据；这些数据通常存储在数据库中，我们可以在其中使用 SQL 语言筛选结构化数据并轻松创建数据集以用于我们的数据科学解决方案。

　　3) 半结构化数据

　　半结构化数据，介于非结构化和结构化数据之间，虽然定义了一致的格式，但结构不是很严格，比如部分数据可能不完整或者类型不同；半结构化数据 通常存储为文件，但是，某些类型的半结构化数据（例如 JSON 或 XML）可以存储在面向文档的数据库中。

　　2.根据数据隐私区分数据源

　　1) 组织内的数据源（封闭数据源）

　　寻找数据的第一个地方是组织内部。目前大多数公司都有ERP、CRM、工作流管理等系统在运行。这些系统通常使用数据库以结构化的方式存储数据；这些数据库收录大量数据，您可以轻松从中提取价值；例如，通过工作流管理系统，您可以轻松了解业务流程中的瓶颈，或者通过使用来自 ERP 系统的数据，您可以进行销售预测。

　　2）开放数据源（开源数据源）

　　除内部非公开数据外，许多组织接收和发送大量文件、图片、声音或视频，而保留在公共互联网上的数据是公共数据源；例如，您可以想象一家保险公司收到大量可能附有图像的索赔（纸质或 PDF 格式），这些文件通常在处理之前手动转换为更结构化的格式；但是，在这种转换中丢失了一些信息，当试图改进我们的数据科学解决方案时，我们可以使用这些文件来提取额外的数据，例如场景概述。

　　之后，我们可以使用这些额外的数据来改进欺诈性索赔检测，这就是公共数据源的价值。

　　另外，业界其实还有很多数据源的分类方式，无论是实时数据、一手数据还是二手数据源……。

　　3. 结论和下一个预测

　　本期小陈以“买菜”为例，让大家深入了解庞大的“数据”系统，并用“菜市场”的比喻，让大家对数据的来源有一个整体的认识。

　　下一期小陈会根据数据源讲解如何使用常用工具进行数据清洗和采集！

　　本文由@小陈学报发表。原创 每个人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。

　　标题图片来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

　　分享文章:关于SEO伪原创文章编辑要求，全在这儿了

　　seoer都知道网站要想获得一定的流量就必须不断更新，而大部分站长都是“心里想着，键盘难开”。他明明知道很多事情，怎么一写文章，他的“心如止水”。

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　　2.内容不能有错别字

　　3.注意网页布局规范

　　4.句子连贯连贯

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