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上述这些例子解释了如何捕获非结构化数据片段，并从中提取出相关的结构化数据。从非结构化文本中提取结构数据文本分析的例子很好地说明了该过程：获取非结构化数据，然后处理该数据，创建出可以用于分析和报表过程的结构化数据。驾驭大数据的一个重要部分是，利用这种创造性的方式将非结构化数据和半结构化数据变成可用于分析的数据。解释文本数据实际上是相当困难的。强调的词汇和语境不同，同一个单词表达出来的意思就不同。面对纯文本，我们根本不知道重点在哪里，也不知道整个语境。这说明我们得事先进行一些假设。江苏电话大数据来源？广东大数据来源多少钱

自然语言处理中已经有很多诸如此类的分析了，这里我们就不再赘述。文本挖掘工具是主流分析套件中一个不可或缺的组成部分。此外，我们还能找到许多单独的文本挖掘工具包。其中一些文本分析工具使用基于规则的方法，用户需要调整软件才能找到自己感兴趣的模式。另一些工具则使用机器学习和其他算法自动地发现数据模式。每种方法都各有利弊，其相关论述已经超出了本书的范围。我们关心的是如何使用生成的结果，而不是使用工具产生结果的过程。广东大数据来源多少钱江苏提供大数据来源？

    做完文本解析和分类以后，我们就可以分析这些过程所产生的结果了。文本挖掘过程的输出结果通常是其他分析流程的输入。例如，如果能够分析出客户使用电子邮件的情感，就能利用一个变量将客户的情感标记为正面情感或负面情感。这种标记本身是一种结构化的数据，可以作为分析流程的输入。使用非结构化的文本创建结构化的数据，这个过程通常称为信息提取。另一个例子是，假定我们能够在客户与公司往来的邮件中识别出他们对公司某些产品的评价，我们就能利用一系列变量来标识客户的产品评价。这些变量本身也是结构化的度量指标，可以用来做分析。

    一个在路中间的轮胎会对交通产生什么影响？左侧车道堵车会发生什么？如果路口的交通灯不同步，会产生何种结果？哪些十字路口虽然按照预期设定方式工作，但通行时间的设计仍然不合理？如果某条道路堵塞，堵塞会以多快的速度蔓延到其他道路？交通道路工程师做梦都想得到我们所讲的车载通信信息。如果车载通信装置变得随处可见，那任何交通拥堵的地方都能被发现。城市道路和交通管理系统的革新，以及城市道路建设规划，都将惠及普通大众。车载通信刚开始出现时是为了满足保险定价的需求，但有了它还可以缓解交通压力和驾驶员堵车时焦急等待的心情，它的存在终将使高速公路的管理模式发生革命性的改变。  江苏质量大数据来源？

车载信息服务数据的多种用途只是一个例子，它说明了可以用初预见不到的方式来使用大数据。对于某种特定的数据源，我们发现它有效果的用途可能与其创建之初的用途大相径庭。面对我们碰到的每一类大数据源，我们要开拓思路，多想想常规之外的其他用途。如果研究人员能够掌握大量汽车在每一个高峰时段、每、每个城市中的动向，他们就能非常清晰地判断出车流产生的前因后果。此外，还能查明下述问题的答案。

即使我们集中精力投入到昂贵的测试中，现在要想有效地研究诸如此类的问题也几乎是不可能的。除非我们安排人手来实际地监测每一条道路，记录下所有的信息，只有这样我们才能解决交通堵塞的问题。或者，我们可以安装大量的传感器来监测过往的车辆，还可以安装视频摄像头，但这些选择因为成本问题被严重限制了推广。 江苏大数据来源多少钱?广东大数据来源多少钱

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有了RFID标签，我们就不再需要人工记录和盘点每个商品，这样清点商品的时间就会缩短。多数用于高价值应用外的RFID标签都是被动式的无源标签，意味着这些标签是没有内置电池的。读卡器的无线电波产生磁场，该磁场给标签提供了足够的能量，使得标签可以将内置信息发送出去。RFID技术已经出现很长时间了，但成本问题限制了该应用的进一步推广。，无源标签的成本只有几美分，而且价格还在不断下跌。随着阶格的不断下跌，实际应用情况将会出现持续增长。现在的RFID技术还有一些问题，例如，液体会屏蔽标签的信号。随着时间的推移。广东大数据来源多少钱

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