Interrogée par: Laurent Leclerc-Marchand | Dernière mise à
jour: 14. Mai 2023 Notation: 4.5 sur 5
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Le traitement des données non-structurées
Si les données structurées peuvent être manipulées manuellement, ce n'est pas le cas des données non-structurées. Pour traiter ces dernières, il faut recourir au Deep Learning et à des techniques Data Science.
Il suffit de sélectionner « Données » puis « Trier… » et de choisir un descripteur. On peut choisir un tri dans l'ordre croissant ou décroissant. On peut même choisir d'autres descripteurs pour effectuer un tri dans un tri !
Les données non structurées peuvent être définies comme des données qui ne sont pas gérées activement dans un système transactionnel, par exemple des données qui ne résident pas dans un système de gestion de bases de données relationnelles (RDBMS).
Pour cela, deux approches différentes sont proposées. Une première qui consiste à utiliser exclusivement un outil de type tableur et des outils de géolocalisation disponibles sur Internet et une seconde qui consiste à obtenir les mêmes résultats à partir de l'exploitation d'un programme en langage Python.
Le traitement des données commence avec les données brutes : il les convertit sous une forme plus lisible (graphiques, documents de texte, etc.) en leur donnant le format et contexte nécessaires pour qu'elles puissent être interprétées par les systèmes IT et utilisées par les employés à l'échelle de l'entreprise.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
Quels sont les 3 principaux processus de la gestion des données ?
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
La manipulation de données est le processus de changement ou de modification des données afin de les rendre plus lisibles et organisées. Par exemple, vous pouvez classer les données par ordre alphabétique pour accélérer le processus de recherche d'informations utiles.
Quelle S technique s'est sont utilisée s pour les données non structurées comme des images ou des vidéos ?
Le traitement des données non-structurées
Si les données structurées peuvent être manipulées manuellement, ce n'est pas le cas des données non-structurées. Pour traiter ces dernières, il faut recourir au Deep Learning et à des techniques Data Science.
Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées ?
Les données structurées sont très précises et stockées dans un format prédéfini, alors que les données non structurées sont une conglomération de nombreuses données de différents types qui sont stockées dans leurs formats en mode natif.
Quel type de données peut stocker des données non structurées dans une colonne ?
Il y a des bases de données qui sont distribuées et orientées document comme MongoDB. Le HDFS permet de stocker des fichiers de tout type. Chaque type de base de données NoSQL permet de charger un type de structure : Sans-Schema, Document, Graph, Colonnes.
Quelle technique permet d'assurer l'intégrité des données ?
utiliser des journaux pour suivre les ajouts, modifications ou suppressions de données ; mener des audits internes réguliers ; utiliser un logiciel de détection d'erreurs.
Quel technique permet d'assurer l'intégrité des données ?
Les fonctions de hachage permettent d'assurer l'intégrité des données. Les signatures numériques, en plus d'assurer l'intégrité, permettent de vérifier l'origine de l'information et son authenticité. Enfin, le chiffrement, parfois improprement appelé cryptage, permet de garantir la confidentialité d'un message.
C'est quoi les données structurées et leur traitement ?
Que sont les données structurées ? Ce sont des informations organisées et classées afin de faciliter leur lecture et leur traitement. Table de données : une collection de données partageant les mêmes descripteurs peut être structurée dans une table. Les objets en lignes, les descripteurs en colonne.
Quels sont les outils utilisés pour l'analyse des données ?
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
Convertir les données selon les besoins de l'entreprise.
Reformatez les données converties dans un format standard pour la compatibilité
Nettoyer les données non pertinentes des ensembles de données. Trier et filtrer les données. Effacer les informations en double. Traduire si nécessaire.
Le responsable d'un traitement de données à caractère personnel est en principe la personne, l'autorité publique, la société ou l'organisme qui détermine les finalités et les moyens de ce fichier, qui décide de sa création.