怎样分析非结构化数据,通过数据清洗、分析和结构化等过程

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【怎样分析非结构化数据,通过数据清洗、分析和结构化等过程】
1、油田地质档案中非 结构化 数据管理模式探索李燕(中国石油化工股份有限公司西南油气分公司信息中心档案)摘要本文针对管理中存在的问题,对结构化-2-1结构化西南油气田地质档案进行了梳理 。提出了数据采集、数据存储、数据管理和数据利用的技术框架 , 分析了结构化的技术框架 。摘要:总结了技术方案、行政管理模式和数据服务三位一体的管理模式,探索了结构化-2/在油田地质档案中管理和应用的有效模式 。

对于信息密集型的石油行业来说尤其如此 。在多年的生产实践中 , 国内石油行业发展了数据综合管理、数据应用等技术和成果 , 大部分信息的企业标准和行业标准 , 极大地支持了石油勘探开发的各个流程 。但与国外石油公司相比,在信息资源协同、分析、挖掘、共享、决策支持、集群计算等方面还存在一定差距 。核心点是如何有效的存储和利用non-结构化 数据 。

2、什么是 结构化 数据.非结构华 数据,之间有什么区别?在信息社会,信息可以分为两类 。一类信息可以用数据或者一个统一的结构来表示,我们称之为结构化-2/比如数字和符号;另一类信息 , 如文本、图像、声音、网页等,是无法用数字或统一的结构来表示的 。我们称之为费结构化 数据 。结构化 数据属于结构化 数据的特例,是结构化 数据 。随着网络技术的发展,特别是Internet和Intranet技术的飞速发展,非结构化 数据的数量越来越多 。

因此数据库技术也相应地进入了“后关系数据库时代”,发展为基于网络应用的非结构化-2/库时代 。所谓非结构化数据 library是指数据library的变长记录由若干个不可重复和可重复的字段组成,每个字段又可以由若干个不可重复和可重复的子字段组成 。简单来说,一个非-结构化 数据库就是一个可变字段数据库 。

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