Mục lục:
Video: Phần mềm R: Cấu trúc dataframe (bảng dữ liệu) 2025
Thuật ngữ dữ liệu có cấu trúc thường đề cập đến dữ liệu có độ dài và định dạng đã xác định cho dữ liệu lớn. Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm số, ngày, và nhóm từ và số được gọi là chuỗi . Hầu hết các chuyên gia đều đồng ý rằng loại dữ liệu này chiếm khoảng 20 phần trăm dữ liệu ở ngoài đó. Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu bạn có thể sử dụng để giải quyết. Nó thường được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu.
Máy tính hoặc máy tạo ra:
Dữ liệu tạo bởi máy thường đề cập đến dữ liệu được tạo ra bởi máy mà không cần sự can thiệp của con người.
-
-
Một số chuyên gia cho rằng một thể loại thứ ba tồn tại mà là một sự kết hợp giữa máy móc và con người. Ở đây mặc dù, chúng tôi đang quan tâm đến hai loại đầu tiên. Dữ liệu có cấu trúc do máy tạo ra có thể bao gồm:
Dữ liệu cảm biến:
Ví dụ bao gồm thẻ ID tần số vô tuyến, đồng hồ thông minh, thiết bị y tế, và dữ liệu Hệ thống định vị toàn cầu. Các công ty quan tâm đến việc này để quản lý chuỗi cung ứng và kiểm soát hàng tồn kho.
-
Khi các máy chủ, ứng dụng, mạng, v.v … hoạt động, chúng sẽ nắm bắt tất cả các loại dữ liệu về hoạt động của chúng. Điều này có thể dẫn đến khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể hữu ích, ví dụ như để xử lý thỏa thuận cấp dịch vụ hoặc để dự đoán các vi phạm về bảo mật.
Dữ liệu điểm khi bán: -
Khi nhân viên thu ngân vuốt mã vạch của bất kỳ sản phẩm nào bạn mua, tất cả dữ liệu liên quan đến sản phẩm được tạo ra. Dữ liệu tài chính:
-
Rất nhiều hệ thống tài chính hiện nay là chương trình; chúng được vận hành dựa trên các quy tắc được xác định trước tự động hoá quy trình. Dữ liệu giao dịch chứng khoán là một ví dụ điển hình về điều này. Nó chứa dữ liệu có cấu trúc như biểu tượng công ty và giá trị đồng đô la. Một số dữ liệu này được tạo ra bởi máy tính, và một số dữ liệu do con người tạo ra. Các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc do con người tạo ra có thể bao gồm:
-
Dữ liệu đầu vào: Đây là bất kỳ dữ liệu nào mà con người có thể nhập vào máy tính, chẳng hạn như tên, tuổi, thu nhập, không tự do tạo phản ứng khảo sát, v.v … Dữ liệu này có thể hữu ích để hiểu hành vi cơ bản của khách hàng.
Dữ liệu luồng nhấp chuột:
-
Dữ liệu được tạo ra mỗi khi bạn nhấp vào liên kết trên trang web. Dữ liệu này có thể được phân tích để xác định hành vi của khách hàng và các mẫu mua hàng. Dữ liệu liên quan đến trò chơi:
-
Mọi động tác bạn thực hiện trong trò chơi đều có thể được ghi lại. Điều này có thể hữu ích trong việc hiểu cách người dùng cuối di chuyển qua danh mục chơi game. Khi được thực hiện cùng với hàng triệu người dùng khác gửi cùng một thông tin, kích thước là thiên văn. Ngoài ra, nhiều dữ liệu này có một thành phần thời gian thực để nó có thể hữu ích cho sự hiểu biết các mẫu có tiềm năng dự đoán kết quả.
-
Điểm mấu chốt là loại thông tin này có thể mạnh mẽ và có thể được sử dụng cho nhiều mục đích. Vai trò của các cơ sở dữ liệu quan hệ trong dữ liệu lớn
Sự kiên trì dữ liệu
đề cập đến cách cơ sở dữ liệu giữ lại các phiên bản của chính nó khi được sửa đổi. Ông cố của kho dữ liệu liên tục là
hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ
. Trong giai đoạn đầu của nó, ngành công nghiệp máy tính đã sử dụng những gì bây giờ được coi là kỹ thuật nguyên thủy cho sự tồn tại dữ liệu. Mô hình quan hệ được phát minh bởi Edgar Codd, một nhà khoa học của IBM, vào những năm 1970 và đã được IBM, Oracle, Microsoft và những người khác sử dụng. Nó vẫn đang được sử dụng rộng rãi ngày hôm nay và đóng một vai trò quan trọng trong sự tiến hóa của dữ liệu lớn. Hiểu cơ sở dữ liệu quan hệ là rất quan trọng vì các loại cơ sở dữ liệu khác được sử dụng với dữ liệu lớn. Trong một mô hình quan hệ, dữ liệu được lưu trữ trong một bảng. Cơ sở dữ liệu này sẽ chứa một lược đồ
- đó là, một cơ cấu đại diện của những gì trong cơ sở dữ liệu. Ví dụ, trong một cơ sở dữ liệu quan hệ, lược đồ định nghĩa các bảng, các trường trong các bảng, và các mối quan hệ giữa hai.
Dữ liệu được lưu trữ trong các cột, mỗi cột cho mỗi thuộc tính cụ thể. Dữ liệu cũng được lưu trữ trong hàng. Bảng đầu tiên lưu trữ thông tin sản phẩm; thứ hai lưu trữ thông tin nhân khẩu học. Mỗi có các thuộc tính khác nhau. Mỗi bảng có thể được cập nhật với dữ liệu mới và dữ liệu có thể bị xóa, đọc và cập nhật. Điều này thường được thực hiện trong một mô hình quan hệ sử dụng một ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). Một khía cạnh khác của mô hình quan hệ sử dụng SQL là các bảng có thể được truy vấn bằng cách sử dụng một khoá chung. Khóa chung trong các bảng là CustomerID. Bạn có thể gửi một truy vấn, ví dụ, để xác định giới tính của khách hàng đã mua một sản phẩm cụ thể. Nó có thể trông giống như sau:
Chọn CustomerID, State, Gender, Product từ "bảng nhân khẩu học", "bảng sản phẩm" nơi sản phẩm = XXYY