Dati strutturati: Questi dati sono organizzati in un formato predefinito, spesso database relazionali o fogli di calcolo. Esempi includono:
* CSV (valori separati da virgola): Un semplice file di testo in cui i valori sono separati dalle virgole. Molto comune per l'importazione e l'esportazione di dati.
* TSV (valori separati della scheda): Simile a CSV, ma utilizza le schede come separatori.
* JSON (notazione dell'oggetto JavaScript): Un formato di testo leggibile dall'uomo per rappresentare i dati strutturati. Ampiamente utilizzato per le API Web e lo scambio di dati.
* XML (lingua di markup estensibile): Un linguaggio di markup che definisce una serie di regole per codificare i documenti in un formato che è sia leggibile dall'uomo che leggibile a macchina.
* Database SQL (ad es. Mysql, PostgreSQL, Oracle, SQL Server): Questi archiviano i dati in tabelle relazionali, accessibili tramite query SQL. Il database stesso è l'input, non un singolo file.
* File di fogli di calcolo (ad es. XLSX, XLS): File creati da programmi come Microsoft Excel o fogli Google.
Dati semi-strutturati: I dati che non si conformano rigidamente a un modello predefinito, ma possiedono ancora alcune proprietà organizzative. Esempi:
* File di registro: I file di testo di registrazione di eventi e azioni all'interno di un sistema.
* JSON con variazioni dello schema: I dati JSON in cui la struttura potrebbe variare leggermente tra i record.
* file XML senza uno schema rigoroso: Dati XML in cui la struttura non è rigorosamente applicata.
Dati non strutturati: Dati senza un formato o organizzazione predefinito. Esempi includono:
* Documenti di testo (.txt, .doc, .pdf): Documenti di elaborazione testi, PDF, ecc. Richiedono spesso tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'analisi.
* immagini (.jpg, .png, .gif): File di immagine utilizzati per il riconoscimento e l'analisi delle immagini.
* File audio (.mp3, .wav): File audio per il riconoscimento vocale e l'analisi audio.
* File video (.mp4, .avi): File video per l'analisi video.
Altre fonti di dati: L'input non è sempre dai file. Un sistema informativo potrebbe anche ricevere input da:
* API (Interfacce di programmazione dell'applicazione): Consenti la comunicazione tra diversi sistemi software.
* database (come menzionato sopra): Interrogare direttamente e ricevere dati da un database.
* Sensori: Raccolta di dati da sensori fisici (temperatura, pressione, ecc.).
* Dati di streaming: Flussi di dati in tempo reale da varie fonti.
I file di dati specifici utilizzati dipendono interamente dall'applicazione. Un sistema di gestione stipendi potrebbe utilizzare un file CSV di dati dei dipendenti, mentre un modello di apprendimento automatico potrebbe utilizzare un ampio set di dati di immagini. Comprendere i dati di input è cruciale per lo sviluppo e il mantenimento di qualsiasi sistema informativo.
hardware © www.354353.com