Что относится к структурированным данным

Что относится к структурированным данным

Данные структурированного типа состоят из данных других типов. Переменные этих типов могут в каждый момент времени иметь только одно значение. К данным структурированного типа относятся:

o Строки;

o Массивы;

o Множества;

o Записи;

o Файлы;

o Классы.

Строки (строковые типы) : представлены тремя физическими и одним общим типами.

Данные типа ShortStringпредставляют собой строку, которая фактически является массивом из 256 элементов – array [0..255]. Нулевой байт этого массива указывает длину строки. Строка – это последовательность символов кодовой таблицы.

Данные типов AnsiStringи Wide Stringпредставляют собой динамичсекие массивы, максимальная длина которых фактически ограничена размером основной памяти компьютера. Данные типа AnsiStringм кодируются в коде ANSI, а типа Wide String– в коде Unicode.

Общим является тип String, который может соответствовать типу ShortString илиAnsiString, что определяется директивой компилятора $H.

Так как строки фактически являются массивами, то для обращения к отдельному символу строки можно указать название строковой переменной и номер (позицию) этого символа в квадратных скобках.

Формат описания строкового типа:

Type = string[ max длина строки];

Иначе: var : string[ max длина строки];

Если значение максимально допустимой длины строки не указано, по умолчанию длина 255 символов. При использовании в выражениях строка заключается в апострофы. Строковые данные можно использовать в качестве констант. Недопустимо использование строковых переменных в качестве селектора в операторе Case.

Пример : const Adres = ’ul. Korolenco, 5’;

type Stroka = string[100];

var Str: Stroka; St1: string; St2, St3: string[30];

Массивы: массив – это упорядоченная индексированная совокупность однотипных элементов, имеющих общее имя. Элементами массивов могут быть данные любого типа, включая структурные. Каждый элемент массива однозначно определяется именем массива и индексом (номером этого элемента в массиве) или индексами, если массив многомерный. Для обращения к отдельному элементу массива указывают имя этого массива и номер (номера) элемента, заключенный в квадратные скобки, например, arr1[3, 5] или arr2[7].

Количество индексных позиций определяет размерность массив (одномерный, двумерный и т.д.), при этом размерность массива не ограничивается. В математике аналогом одномерного массива является вектор, а двумерного массива – матрица. Индексы элементов массива должны принадлежать порядковому типу.

Различают массивы статические и динамические. Статический массив представляет собой массив, границы индексов и, соответственно, размеры которого задаются при объявлении, т.е. они известны до компиляции программы. Формат описания типа статического массива:

Type = Аггау [ ] of ;

Иначе: var : Аггау[ ] of ;

Пример. type Matrix = a ггау [1..3, 1..2] of integer;

Znak = array[1..255] of char;

Day =(Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun);

var m1, m2: Matrix; a: Znak;

Week: array[1..7] of Day; r: array[1..10] of real;

Динамический массив представляет собой массив, для которого при объявлении указывается только тип его элементов, а размер массива определяете при выполнении программы. Формат описания типа динамического массива:

Type = Аггау of ;

Задание размера динамического массива во время выполнения программы производится процедурой SetLength (var S; NewLength:integer), которая для динамического массива Sустанавливает новый размер, равный NewLength. Выполнять операции с динамическим массивом и его элементами можно только после задания размеров этого массива.

После задания размера динамического массива для определения его длины, минимального и максимального номеров элементов используются функции Length( ), Low( )и High( )соответственно. Нумерация элементов динамиче­ского массива начинается с нуля, поэтому функция Low( )для него всегда возвращает значение ноль.

Пример. Var n: integer;

m: array of real;

for n:=0 to 99 do m[n]:=n;

SetLength (m , 200);

После описания динамического массива, состоящего из вещественных чи­сел, определяется размер этого массива, равный 100 элементам. Каждому элементу присваивается значение, равное его номеру в массиве. Так как ну­мерация элементов массива начинается с нуля, то номер последнего из них равен не 100, а 99. После цикла размер массива увеличивается до двухсот.

Для описания типа многомерного динамического массива(например, дву­мерного) используется конструкция:

Type = Аггау of Аггау of ;

Действия над массивом обычно выполняются поэлементно, в том числе операции ввода и вывода. Поэлементная обработка массивов производится, как правило, с использованием циклов. Массив в целом (как единый объ­ект) может участвовать только в операциях отношения и в операторе при­сваивания, при этом массивы должны быть полностью идентичными по структуре, то есть иметь индексы одинаковых типов и элементы одинаковых типов .

Множества: множество представляет собой совокупность элементов, выбранных из пред­определенного набора значений. Все элементы множества имеют порядко­вый тип; количество элементов множества не может превышать 256. Формат, описания множественного типа:

Type = Set of ;

Переменная множественного типа может содержать от нуля до максимального числа элементов своего множества. Значения множественного типа заключаются в квадратные скобки. Пустое множество обозначается [ ]. Операции, допустимые над множествами, приведены в таблице.

Кроме того, имеется операция in(проверка членства), которая определяет принадлежность выражения порядкового типа (первого операнда) множест­ву (второму операнду). Результат операции будет типа booleanи иметь зна­чение Trueв случае соблюдения принадлежности значения множеству.

Записи: записи объединяют фиксированное число элементов данных других типов. Отдельные элементы записи имеют имена и называютсяполями. Имя поля должно быть уникальным в пределах записи. Различают фиксированные и вариантные записи. Фиксированная запись состоит из конечного числа полей, ее объявление имеет следующий формат:

Type = record;

end ;

Вариантная запись, так же как и фиксированная, имеет конечное число по­лей, однако предоставляет возможность по-разному интерпретировать об­ласти памяти, занимаемые полями. Все варианты записи располагаются в одном месте памяти и позволяют обращаться к ним по различным именам. Отметим, что термин «вариантная запись» не имеет ничего общего с терми­ном «вариантный тип» (variant). Формат объявления вариантной записи:

Читайте также:  Чем рисовать печатную плату в домашних условиях

Type = record;

Case : of;

end ;

Для обращения к конкретному полю необходимо указывать имя записи и имя поля, разделенные точкой. Таким образом, имя поля является состав­ным. С полем можно выполнять те же операции, что и с переменной этого типа.

Пример. var Man: record;

Переменная Man — фиксированная запись, которая содержит поля имени ( Name ), оклада ( Salary ) и примечания ( Note ), причем каждое поле имеет свой тип.

Файлы: Файл представляет собой имеющую имя последовательность однотипных элементов, размещенных на внешнем устройстве, чаще всего, на диске. Файл имеет много общего с одномерным динамическим массивом, но размещает­ся не в оперативной, а во внешней памяти, и не требует предварительного указания размера.

Для выполнения операций с конкретным файлом, размещенным на диске, в программе обычно используется так называемая файловая переменная (логический файл). Файловая переменная после ее описания связывается с некоторым файлом, в результате чего операции, выполняемые над ней, при­водят к соответствующим изменениям в этом файле. После завершения всех операций связь между файловой переменной и файлом разрывается. Теперь файловую переменную можно связать с другим файлом этого же типа.

В зависимости от типа элементов различают текстовые, типизированные и нетипизированные файлы. Текстовый файл содержит строки символов пе­ременной длины, типизированный файл составляют элементы указанного типа (кроме файлового), внетипизированном файле находятся элементы, тип которых не указан. Описание файловой переменной, предназначенной для работы с файлом, должно соответствовать типу элементов файла.

Пример. var f1: TextFile;

f2: File of integer;

f3: File of real;

здесь переменная f1 предназначена для работы с тек­стовыми файлами, переменные f2 и f3 – с типизированными файлами, со­держащими целые и вещественные числа, соответственно, а переменная f4 – с нетипизированными файлами.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Для студента самое главное не сдать экзамен, а вовремя вспомнить про него. 10237 — | 7597 — или читать все.

91.146.8.87 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.

Отключите adBlock!
и обновите страницу (F5)

очень нужно

Неструктури́рованные да́нные (или неструктурированная информация) — информация, которая либо не имеет заранее определенной структуры данных, либо не организована в установленном порядке [ источник не указан 932 дня ] . Неструктурированные данные, как правило, представлены в форме текста, который может содержать такие данные, как даты, цифры и факты. Это приводит к трудностям анализа, особенно в случае использования традиционных программ, предназначенных для работы со структурированными данными (аннотированными или хранящимися в базах).

В 1998 году инвестиционный банк «Меррилл Линч» оценил, что где-то около 80—90 % от всей потенциально полезной деловой информации представлено в неструктурированной форме. [1] Это правило не было основано на статистике или количественных исследованиях, а было скорее предположением. [2]

Computer World утверждает: более 70—80 % от всех данных в организациях — это неструктурированные данные. [3]

Содержание

История [ править | править код ]

Самые ранние исследования в области бизнес-аналитики были сосредоточены не на числовых данных, а на неструктурированных текстовых данных. Уже в 1958 году такие исследователи в области информационных технологий, как Х. П. Лун, изучали способы извлечения и классификации данных в неструктурированном тексте. [1] Тем не менее, только с начала XXI имеющиеся технологии догнали исследовательский интерес. В 2004 году SAS Institute разработал SAS Text Miner, который использует сингулярное разложение, чтобы факторизовать текстовое пространство высокой размерности на подпространства меньшей размерности для значительного упрощения машинного анализа. [2] Достижения в области математики и технологий машинной обработки текстов стимулировали проведения исследований коммерческими организациями в таких областях, как анализ тональности текста (сентимент-анализ), сбор и анализ мнений потребителей, автоматизация центров обработки вызовов. [3] Появление технологии больших данных (big data) в конце 2000-х годов стимулировало повышенный интерес к программам для анализа неструктурированных данных в современных областях, таких как прогнозирование и причинно-следственный анализ (root cause analysis) [4] .

Трудности терминологии [ править | править код ]

Термин «неструктурированные данные» может считаться неточным по нескольким причинам:

  1. Структура, даже если она не определена формально, может подразумеваться.
  2. Данные, обладающие структурой некоторой формы, могут по-прежнему характеризоваться как неструктурированные, если их структура не предназначена для машинной обработки.
  3. Неструктурированная информация может иметь некоторую структуру (такая информация называется полуструктурированной) или даже быть хорошо структурированной, но теми способами, которые являются неочевидными без предварительного согласования.

Работа с неструктурированными данными [ править | править код ]

Такие техники, как интеллектуальный анализ данных (data mining), обработка естественного языка (Natural Language Processing) и интеллектуальный анализ текста, предоставляют методы поиска закономерностей с целью так или иначе интерпретировать неструктурированную информацию.

Методы структурирования текста обычно включают ручное тегирование (метаданные) или разметку по частям речи для дальнейшего структурирования текста. Архитектура управления неструктурированной информацией (UIMA) обеспечивает общую основу для обработки этой информации для извлечения значений и создания структурированных данных на основе неструктурированной информации. [4] Программное обеспечение, которое создает машинно-обрабатываемую структуру данных, использует лингвистические, аудиальные и визуальные структуры, которые существуют во всех формах человеческого общения. [5] Например, специальные алгоритмы могут вывести структуру из текста путем анализа морфологии, синтаксиса предложений, и т. д. Затем неструктурированную информацию можно разметить для снятия неоднозначности, а для улучшения поиска используются методы оценки релевантности.

Примером «неструктурированных данных» могут служить книги, журналы, документы, метаданные, медицинские записи, аудио, видео, аналоговые данные, изображения, а также файлы, имеющие основой неструктурированный текст: сообщения электронной почты, веб-страницы, документы, созданные с помощью текстовых процессоров. Неструктурированная информация может храниться в форме структурированных объектов (например, в форме файлов или документов), которые сами по себе имеют структуру. При этом сочетание структурированных и неструктурированных данных в совокупности также называется «неструктурированные данные». [6] Например, в веб-страницах на языке HTML уже есть разметка, однако она пригодна лишь для отображения. В ней не содержится информация о значениях или функциях тех или иных размеченных элементов в виде, пригодном для автоматической обработки. Разметку средствами XHTML проще обрабатывать автоматически, но, обычно, в ней не содержится семантических значений выражений.

Читайте также:  Двухканальный режим работы модулей озу

Так как неструктурированные данные обычно хранятся в форме электронных документов, программы для анализа содержания или управления документами предпочитают классифицировать скорее целые документы, чем производить манипуляции внутри документов. Таким образом, программы для обработки такого типа данных обычно представляют средства для создания коллекций документов с неструктурированной информацией. Однако сегодня существуют также решения, работающие с атомарными элементами меньшими, чем целый документ [5] .

Поисковые системы стали одним из популярных инструментов для индексации и поиска в неструктурированных данных.

Коммерческие решения [ править | править код ]

Есть несколько коммерческих решений, которые сегодня доступны для работы с неструктурированными данными в бизнесе. Они включают продукты таких компаний, как Netowl, LogRhythm, ZL Technologies, SAS, Provalis Research, Inxight, Datagrav [5] , ORKASH (недоступная ссылка) и SPSS, IBM Watson и ABBYY, а также более специализированные предложения, такие, как People Pattern, Attensity, Megaputer Intelligence, Clarabr >[7]

Структурированные данные относятся к любым типам сведений, которые находятся в фиксированном поле в записи или файле. Они включают материалы, содержащиеся в реляционных базах и электронных таблицах.

Характеристики структурированных типов данных

Такой материал в первую очередь зависит от создания различных бизнес-моделей, которые будут записываться. И также важно и то, как они будут храниться, обрабатываться и использоваться. Это включает определение того, какие поля будут храниться и как они будут это делать: совокупность структурированных данных, тип (числовой, валютный, буквенный, имя, дата, адрес и так далее) и любые ограничения на ввод сведений. Например, количество символов локализовано определенными условиями, такими как господин или госпожа, мужчина или женщина, ребенок или взрослый.

Структурированные материалы имеют такое преимущество: их легко вводить, хранить, запрашивать и анализировать. В свое время из-за высокой стоимости и ограничений производительности сохранения памяти и обработки реляционных баз данных и электронных таблиц, использующиеся структурированные материалы были единственным способом эффективного управления. Все, что не укладывалось в плотно организованной структуре, нужно было хранить на бумаге в шкафу.

Управление данными

Работа со структурированными ресурсами часто осуществляется с помощью языка запросов (SQL). Это общепринятый слог программирования, созданный для управления и вызова проверки структурированных данных в системах работы с реляционными базами.

Структурированные материалы были огромным улучшением по сравнению с неструктурированными системами на строго бумажной основе, но жизнь не всегда вписывается в аккуратные маленькие коробочки. В результате всего, первый вид данных всегда должен был дополняться хранилищем бумаги или микрофильмов. Поскольку производительность технологий продолжала улучшаться, а цены снижались, стало возможным вводить в вычислительные системы неструктурированные и полуструктурированные материалы.

Различные виды

Неструктурированные данные — это все те вещи, которые не могут быть легко классифицированы и помещены в аккуратную коробку или библиотеку. Это, например, фотографии и графические изображения, видео, потоковые данные инструментов, веб-страницы, файлы PDF, презентации PowerPoint, электронные письма, записи в блогах, вики и документы для обработки текстов.

Полуструктурированные материалы — это нечто среднее между ними. Данный вид представляет тип анализа структурированных данных, но в нем отсутствует строгое строение модели информации. В случае полуструктурированных вариантов, теги или другие типы маркеров используются для идентификации определенных элементов, но сведения не имеют жесткой системы.

Как структурировать данные, пример: программное обеспечение для обработки текстов теперь может включать метаданные, показывающие имя автора и дату создания, при этом основная часть документа представляет собой неструктурированный текст.

Электронные письма имеют отправителя, получателя, дату, время и другие фиксированные поля, добавленные к содержимому сообщения электронной почты и любых вложений. Фотографии или другие графические объекты могут быть помечены ключевыми словами, такими как создатель, дата, местоположение и прочее, что позволяет упорядочивать и размещать графику. XML и другие языки разметки часто используются для управления полуструктурированными данными.

Стандарты технологии

SQL, язык запросов, является образцом национального института с 1986 года. Его определяет Технический комитет Межгосударственного управления по стандартам информационных технологий. Стоит отметить, что к структурированным данным относятся материалы и обмен ими. Комитет имеет две рабочие группы: одна для баз сведений, а другая для метаданных. Участвуют HP, CA, IBM, Microsoft, Oracle, Sybase (SAP) и Teradata, а также несколько федеральных государственных учреждений. Оба проектных документа комитета имеют ссылки на дополнительную информацию по каждому из них. SQL стал стандартом Международной организации в 1987 году.

И также структурированные данные помогают, например, Google лучше понять контент. Это важный сигнал, если бизнесмен хочет, чтобы сайт был виден в функциях поиска.

Но должны ли все бренды использовать структурированные данные? Стоит ли оно того? Короткий ответ — конечно же, да.

Но прежде чем перейти к полноценному ответу, нужно разобраться с неправильным представлением: структурировать данные — это всего лишь выстраивать стратегию SEO. Это необходимо понимать.

Читайте также:  Seagate barracuda страна производитель

Структурированные данные — основа для машин, чтобы осознать весь контент.

Это похоже на отношения между клиентом и поставщиком: чем больше информации о проблемах SEO покупателя, тем лучше можно их решать. Для этого необходимо знать, какие проблемы у них были ранее. В этом и заключается главный секрет создания стратегии успеха.

Бренды надеются, что такие машины, как Google, Alexa и Siri будут эффективно и результативно читать, и понимать содержание.

Использование разметки схемы, однако, дает им возможность контролировать то, как определяется их информация, чтобы, в свою очередь, контролировать машинальное понимание всей структуры.

Многократное использование структурированных данных

Данный вид сведений существует уже много десятков лет.

Некоторое время назад он был более ограниченным, но теперь здесь можно найти его практически для чего угодно, включая рецепты, рабочие места и рестораны, и многое другое.

Фактически, Ричард Уоллис, консультант, работающий над поддержкой проектов Schema в Google, резюмирует, что такой тип материала представлен в каждом опубликованном посте на сайте любого бренда.

Ключевой вывод: использование понятия «структурированные данные» увеличивается, и в настоящее время оно составляет примерно треть от общего количества просканированных веб-сайтов.

Это связано с тем, что крупные бренды тестировали ресурсы с помощью своего времени, и они смогли сопоставить результаты с ценностями бизнеса, такими как улучшение трафика или создание конверсий.

Структурирование данных не только дает большие преимущества поиска, например, повторное использование информации для улучшения аналитики или нахождения на месте — оно также предоставляет голосовые преимущества, такие как информирование чат-ботов.

Структурируя информацию, владельцы помогают определить контент, чтобы повысить шансы машин правильно сопоставить его содержание с соответствующими голосовыми запросами. На самом деле, например, Amazon говорит, что использует схему для определения намерений местного бизнеса.

Влияние

Недавно было проведено тестирование одного из клиентов в сфере гостеприимства, чтобы увидеть полное воздействие структурированных данных.

Для начала была реализована локальная схема списков и "хлебных крошек" на главной странице.

В результате мобильный рейтинг кликов немного улучшился с 2,7 процента в 1 квартале до 2,8 во 2.

Пока это был короткий тест, но ожидается, что в ближайшие девять месяцев число кликов на данном проекте увеличится на 5–10%.

К тому же, этот опыт привел еще к некоторым результатам:

  • Клики увеличились на 43 процента.
  • Показы выросли почти на 1.
  • Средняя позиция также увеличилась на 12 процентов.

Значение структурированных данных раньше было только для того, чтобы получить богатый результат от Google или "Яндекса". Теперь ценность распространяется дальше на качество мер по движению.

Поисковые страницы опубликовали несколько тематических исследований, в которых приводятся примеры использования схемы для некоторых крупных брендов.

5 главных причин, по которым многие компании не применяют шаблоны

Наблюдая за многими страницами, можно заметить, что некоторые держатели, по ряду причин, не имеют структурированных данных. Вот основные проблемы:

  • У них нет ресурсов.
  • Они не являются техниками (и у них нет нужного специалиста) и не понимают код, и как маркировать предметы.
  • Сайт не поддерживается их CMS.
  • Они не видят и не понимают преимуществ.
  • Отстали от времени и застряли в прошлом.

К счастью, на рынке есть несколько отличных решений, которые позволяют разметить в масштабе и легко создавать, управлять и измерять структурированные данные.

Основные преимущества использования схемы

Есть много положительных сторон данного продукта, особенно для брендов электронной коммерции. Вот несколько главных преимуществ.

Выше CTR

Наличие богатых фрагментов для товаров в результатах поиска — отличный способ повысить рейтинг кликов и привлечь больше внимания к объявлениям. Особенно это проявляется, если есть отличные отзывы о продукции.

Больше конверсий

Наличие богатых фрагментов также может повысить коэффициент, потому что, если много людей увидят объявления, и они будут положительными, вероятность того, что люди купят на необходимой платформе, увеличится.

Что касается сайтов по трудоустройству, с тех пор как Google запустил Jobs, а такие компании, как ZipRecruiter внедрили структурированные данные о вакансиях, их статьи получают больше информации и конверсий, показывая соответствующие запросы.

Получение рекомендуемых фрагментов — это "Святой Грааль" для SEO. Сайт будет отображаться в верхней части страницы результатов поиска, перед органическими списками. Структурированные данные не являются необходимостью, но иногда они могут помочь получить рекомендуемый фрагмент. Это может повысить рейтинг кликов и привлечь больше трафика.

Советы

К сожалению, сайты с SEO некоторыми вещами часто злоупотребляют.

Не стоит становиться рассыльным спама при использовании структурированных данных. Нужно применять только такие материалы, которые имеют отношение к контенту.

Если владелец не будет следовать этому правилу, можно получить от Google или "Яндекса" ручное действие со спам-структурированными данными, в результате которого весь сайт или отдельные статьи не будут отображаться в поисковой выдаче. Продлиться это до тех пор, пока вся информация не будет почищена.

И также стоит убедиться, что были обновлены все структурированные данные. Все постоянно меняется, и поэтому неизменно возникают новые тенденции, в том числе и в распространении информации.

Резюме

Не стоит игнорировать структурированные данные. Органический поиск становится все более конкурентным. Любая дополнительная информация, которую можно предоставить поисковым системам, помогает:

  • Увеличить рейтинг кликов.
  • Улучшить видимость поисковой системы.
  • Показав в графе знаний избранные фрагменты, можно помочь машинам решать задачи пользователя.

Более структурированные ресурсы данных:

Google и "Яндекс" подтверждают, что данный тип информации улучшает таргетинг.

И также они уточняют, сколько структурированных данных достаточно для определенных моделей.

Ссылка на основную публикацию
Adblock detector