非结构化数据分析技术
非结构化数据就是没有固定形式或结构的数据。图片、视频、音频文件、文本文件、社交媒体数据、地理空间数据、物联网设备数据和监控数据都属于非结构化数据。企业处理和分析非结构化数据有不同的目的，比如改善运营和增加收入。 非结构化数据分析很复杂，需要专门的技术，不像结构化数据那样容易存储和分析。
定量数据分析
定量数据分析技术给出离散值和结果，这些技术包括数学和统计分析，如寻找均值、相关系数、范围、标准差，标记数据（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。
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。这可以包括文件、调查、采访记录、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、上下文理解、社会智能和直觉，而不是数学公式（如定量分析）。内容分析、话语分析和叙事分析是定性分析的某些类型。
可视化技术
探索性数据分析通常使用视觉方法来揭示数据变量之间的关系。一些流行的技术包括降维、多元图表、直方图、箱线图等等。例如，流量图可以显示每天有多少人往返纽约市；饼图是探索数据在各种类别之间的分布，包括哪些年龄段的人喜欢阅读书籍或观看电视等。
人工智能和机器学习
AI 和 ML 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、时序建模技术、市场细分分析等。
非结构化数据分析的挑战
- 大数据特征：数量大、速度快、种类多
- 数据可靠性和一致性
- 数据安全性
- 数据复杂性
- 数据迁移
- 认知偏差
如何治理非结构化的数据
结构化数据可以使用Excel和关系数据库等日常工具轻松执行分析，但非结构化数据管理需要更高级的工具，复杂的规则和技术才能将其转换为计算机可量化的数据。不然就只能采用手动分析，手动分析非结构化数据非常耗时且容易出现人为错误和偏见。此外，随着您的业务和数据的增长，手工分析方法将逐渐变得难以胜任。
使内容可访问、可组织、可搜索
在存储数据时，需要确保数据易于搜索和筛选，这样就可以使用关键字探索数据集并快速定位所需内容。为文件和文档添加元数据对于总结内容并使其可搜索至关重要。
清理非结构化数据
非结构化数据通常包含大量的噪音。它们经常包含拼写错误、HTML标签、标点符号、特殊字符等等。 为了提高数据集的质量，我们需要对数据进行预处理，也称为'数据清洗'。在进行任何文本分析之前，必须先完成这一步。
确定数据源的有效性
非结构化数据通常来有多个来源，并非所有来的数据都是有效的，选择可靠和相关的来源进行数据收集非常重要。 例如，用户可能会在社交媒体、物联网设备中留下数据。我们需要确定是否需要来自所有或部分来源的数据，以获取我们需要进行分析的有效数据。
选择正确的分析技术
分析非结构化数据时，根据其分析的目的选择正确的技术非常重要。其中，使用AI驱动的文本分析工具是将文本数据转化为有价值见解的最有效方法。文本分析工具结合了机器学习和自然语言处理 （NLP），得以大规模理解和处理文本数据。
始终牢记业务目标
无论是在选择存储哪些数据还是挑选合适的数据分析技术和工具时，都要始终围绕企业的业务目标。
非结构化数据的应用场景
