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Unstrukturierte Daten sind Daten, die keine explizite Struktur aufweisen und in ihrer Rohform vorliegen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die in klar definierten Tabellen und Spalten organisiert sind, haben unstrukturierte Daten keine einheitliche Struktur oder Formatierung. Sie können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie z.B. Textdokumenten, Bildern, Videos, Audiodateien, Social-Media-Beiträgen, E-Mails und Webseiten.
Unstrukturierte Daten sind oft schwer zu analysieren, da sie keine klare Struktur oder Metadaten haben, die für die Interpretation der Daten verwendet werden können. Die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten erfordert oft komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren und relevante Informationen zu extrahieren.
Trotz der Schwierigkeiten bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten, können sie wertvolle Einblicke in Verbraucherverhalten, Markttrends, soziale Interaktionen und andere Bereiche liefern. Daher spielen sie eine wichtige Rolle in der Datenanalyse und -verarbeitung, insbesondere im Bereich des Big Data.
Semi-strukturierte Daten sind Daten, die zwar keine formale Struktur aufweisen, aber bestimmte Elemente oder Tags enthalten, die es erleichtern, sie zu organisieren und zu analysieren. Im Gegensatz zu strukturierten Daten haben semi-strukturierte Daten keine vordefinierte Schema-Definition, sind aber dennoch in der Lage, eine gewisse Ordnung in sich zu tragen.
Semi-strukturierte Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, darunter XML, JSON und YAML. Diese Formate ermöglichen es, Daten auf strukturierte Weise zu speichern, ohne dass eine starre Vorgabe der Datenstruktur erforderlich ist. Auf diese Weise können die Daten flexibler und anpassungsfähiger sein, was insbesondere in Big-Data-Anwendungen nützlich ist.
Ein typisches Beispiel für semi-strukturierte Daten sind HTML-Dokumente. Obwohl HTML keine strenge Struktur hat, enthält es dennoch Tags, die es erleichtern, den Inhalt zu interpretieren und anzuzeigen. Ein weiteres Beispiel sind Log-Dateien, die zwar keine feste Struktur haben, aber dennoch Schlüsselwörter oder andere Elemente enthalten, die helfen, die Informationen zu analysieren und zu verstehen.
Ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) ist ein Softwaresystem, das zum Verwalten von Daten verwendet wird. Es basiert auf dem relationalen Datenmodell, das von Edgar Codd in den 1970er Jahren entwickelt wurde. In einem RDBMS werden Daten in Tabellen organisiert, die aus Zeilen und Spalten bestehen. Jede Tabelle hat eine eindeutige Identifikation, und Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen können durch Verknüpfungen auf der Grundlage von Schlüsseln hergestellt werden.
Ein RDBMS bietet eine standardisierte Sprache, SQL (Structured Query Language), um Daten aus den Tabellen abzufragen, zu ändern oder zu löschen. SQL ermöglicht auch die Definition von Beziehungen zwischen den Tabellen, die Festlegung von Zugriffsrechten und die Durchführung von Transaktionen, um Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten.
Ein RDBMS ist sehr skalierbar und kann Daten effizient speichern, abrufen und bearbeiten. Es wird in vielen Anwendungen und Branchen eingesetzt, darunter Banken, Einzelhandel, Versicherungen, Gesundheitswesen und öffentliche Verwaltung. Einige der bekanntesten RDBMS-Systeme sind Oracle, MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server.
PostgreSQL ist ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das auf einer Open-Source-Plattform basiert und eine Erweiterung von SQL (Structured Query Language) unterstützt. Es ist seit vielen Jahren ein beliebtes RDBMS und hat eine aktive Community von Entwicklern und Nutzern.
PostgreSQL bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich der Unterstützung von Transaktionen, ACID-Konformität, der Möglichkeit, komplexe Abfragen auszuführen und Daten auf sehr effiziente Weise zu speichern und abzurufen. Es ist auch sehr skalierbar und kann auf einer Vielzahl von Plattformen, einschließlich Linux, Windows und macOS, ausgeführt werden.
Eine der bemerkenswerten Funktionen von PostgreSQL ist die Fähigkeit, benutzerdefinierte Funktionen und gespeicherte Prozeduren zu erstellen, die es Entwicklern ermöglichen, komplexe Geschäftslogik in der Datenbank selbst auszuführen. Es ist auch in der Lage, mit anderen Programmiersprachen wie Python, Java und C++ integriert zu werden.
PostgreSQL ist ein leistungsfähiges RDBMS und wird in vielen Anwendungen und Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, E-Commerce, Regierung und Bildung.
Scikit-Learn ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Sie bietet eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen und Werkzeugen für die Datenanalyse und maschinelle Lernmodelle, einschließlich Supervised und Unsupervised Learning, Dimensionalitätreduktion und Modellselektion.
Scikit-Learn bietet eine einfach zu bedienende API, die es Entwicklern ermöglicht, maschinelle Lernmodelle schnell und einfach zu erstellen und zu trainieren. Es ist auch eng mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy und Pandas verbunden und bietet eine Vielzahl von Tools zur Datenmanipulation, Visualisierung und Vorverarbeitung.
Zu den unterstützten Algorithmen in Scikit-Learn gehören lineare und logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, k-nearest Neighbor, Naive Bayes und Support Vector Machine (SVM). Es bietet auch Funktionen zur Modellvalidierung und -optimierung, einschließlich Kreuzvalidierung, Raster- und Randomized-Search und Pipelines.
Scikit-Learn wird häufig in der Wissenschaft, Industrie und akademischen Forschung eingesetzt und ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python.