商業(yè)智能里的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是什么？謝謝。要首先了解半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們需要了解什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在原有的信息化建設(shè)中，大部分以數(shù)據(jù)庫(kù)圖表的方式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，整體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

商業(yè)智能里的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是什么？

謝謝。

要首先了解半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我們需要了解什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

在原有的信息化建設(shè)中，大部分以數(shù)據(jù)庫(kù)圖表的方式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，整體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常好，每個(gè)數(shù)據(jù)都有一個(gè)唯一的標(biāo)簽，整體的檢索是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)索引的，所有的字段都可以通過(guò)SQL語(yǔ)句輕松找到。這些是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，excel類似于一個(gè)小型數(shù)據(jù)庫(kù)，如果其中有大量的數(shù)據(jù)，就很方便我們查找。相對(duì)而言，word中的圖表數(shù)據(jù)比excel更難查找。如果ppt包含圖片、視頻和其他數(shù)據(jù)，那就更難了。那么Excel可以與結(jié)構(gòu)化進(jìn)行比較，word和PPT可以與半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行比較。如今，非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量迅速增加，與富媒體時(shí)代息息相關(guān)。大多數(shù)人在閱讀文字和數(shù)字之前?，F(xiàn)在，人們玩直播、點(diǎn)播，視頻數(shù)據(jù)增多，語(yǔ)音交互更加頻繁，各種物聯(lián)網(wǎng)不規(guī)范的數(shù)據(jù)被生成，大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被生成。數(shù)據(jù)。

希望對(duì)您有所幫助。歡迎交流，謝謝。

基本類：二叉搜索（排序）樹(shù)、線索二叉樹(shù)、哈夫曼樹(shù)（最優(yōu)二叉樹(shù)）、二進(jìn)制堆

平衡樹(shù)類：AVL、紅黑樹(shù)、2-3樹(shù)、2-3-4樹(shù)、B樹(shù)、B樹(shù)、B樹(shù)、SBT。

優(yōu)先級(jí)隊(duì)列類：左高位樹(shù)（左部分樹(shù)、合并樹(shù)、斜樁）、雙端樁、斐波那契樁

集合類：合并集合

區(qū)間樹(shù)類：分段樹(shù)、分區(qū)樹(shù)、合并樹(shù)、樹(shù)數(shù)組

字母樹(shù)類：字典樹(shù)、后綴樹(shù)。AC自動(dòng)機(jī)算法

動(dòng)態(tài)樹(shù)類：生成樹(shù)

計(jì)算幾何類：KD樹(shù)（塊樹(shù)）、四叉樹(shù)

RMQ到LCA：笛卡爾樹(shù)

圖論相關(guān)：最小生成樹(shù)、無(wú)根樹(shù)

其他：失敗樹(shù)、博弈樹(shù)

基本：

線性列表、鏈表、堆棧，隊(duì)列

排序：

快速排序、堆排序、合并排序、希爾排序、插入排序、選擇排序

二叉樹(shù)：

前序、中序、后序遍歷、層次遍歷，包括遞歸算法和非遞歸算法

AVL樹(shù)，哈夫曼編碼

二叉樹(shù)和樹(shù)，林轉(zhuǎn)換，線程樹(shù)

圖算法：

深度優(yōu)先遍歷算法，寬度優(yōu)先遍歷算法，最小生成樹(shù)，最短路徑

字符串：

搜索子串，KMP算法

以上都是比較基本的算法，大家一定要了解