Что такое структурированная информация
Урок 3. Структурирование информации
При запоминании большого количества информации нам необходимо ее структурировать. Структурирование информации заключается, во-первых, в делении информации на группы и подгруппы по определенному критерию. Во-вторых, в умении строить логические связи между выделенными группами информации, чтобы структура надежно хранилась в нашей памяти. Структурирование – это создание прочного каркаса, на основе которого будет строиться запоминание всей необходимой информации.
В этом уроке вы узнаете принципы, критерии и методы структурирования информации для ее наилучшего запоминания.
Оглавление:
Что такое структурирование?
К примеру, возьмем номер телефона, написанный сплошным текстом 89115439080. Чтобы ее запомнить в таком виде нужно будет сильно постараться. Но если номер переписать в другом виде, например, в таком: 8 (911) 543-90-80, то запомнить его не составит большого труда. Поэтому, начиная от простого номера телефона и заканчивая большими учебниками, любая запоминаемая информация нуждается в структурировании.
Принципы структурирования
Главная цель структурирования – упрощение понимания основных элементов, из которых состоит весь массив информации, а также логики взаимосвязанности этих элементов. В результате такого упрощения нам становится удобнее запоминать информацию, строить ассоциативные ряды, применять различные мнемотехники. В соответствии с этой целью можно выделить два ключевых принципа структурирования изучаемой информации:
Первый принцип: информация должна быть поделена на группы и подгруппы в соответствии с определенным значимым для нас критерием.
Второй принцип: выделенные группы должны быть логично связаны, выстроены в необходимом порядке (по важности, по времени, по интенсивности и т.п.).
Также к этим принципам можно добавить еще несколько полезных правил, связанных с построением структурированной информации.
Правило Миллера (7 ± 2)
Эта закономерность «семь плюс-минус два» была обнаружена американским учёным-психологом Джорджем Миллером в результате ряда экспериментов. Она показывает, что кратковременная память человека способна запоминать в среднем: девять двоичных чисел, восемь десятичных чисел, семь букв алфавита или пять односложных слов. Что примерно составляет группу в количестве семи плюс-минус двух элементов.
Это правило уже использовалось в уроке по тренировке внимания, но оно также справедливо и для создания информационной структуры, которая должна храниться в нашей оперативной памяти. Поэтому не рекомендуется создавать количество групп или подгрупп, превышающее 7 элементов.
Эффект края
Эффект края (или краевой эффект) заключается в том, что мы обычно лучше запоминаем информацию в начале и в конце структурного ряда. Этот принцип известен в нашей стране благодаря фильму «17 мгновений весны», где главный герой-разведчик использовал его для того, чтобы переключить внимание собеседника. Однако открыт этот принцип был достаточно давно, а его исследованием занимался немецкий ученый Герман Эббингауз еще в XIX веке. Этот ученый также открыл «кривую забывания», информацию о которой вы найдете в следующем уроке.
Эффект Ресторфф
Эффект Ресторфф — называемый иначе эффект изоляции, эффект человеческой памяти, когда объект, выделяющийся из ряда сходных однородных объектов, запоминается лучше других. Иными словами, запоминается то, что сильно выделяется. Этим эффектом часто пользуются рекламщики для того, чтобы завоевать в вашем сознании хорошую позицию для своего товара. В нашем курсе знание этого эффекта необходимо для того, чтобы при структурировании информации выделялись группы непохожие одна на другую. В случае, когда каждый элемент структуры запоминаемого материала будет ярким и неоднозначным, наша память сможет лучше усвоить весь материал.
Методы структурирования
В процессе изучения человеческой памяти исследователи вывели несколько способов и методик структурирования информации, помогающих сделать процесс запоминания удобнее. Среди таких наиболее известных способов можно выделить методы Цицерона («римская комната») и Тони Бьюзена («карты памяти»).
Метод римской комнаты
Метод ментальных карт (карт памяти) Бьюзена
Метод ментальных карт, или как его еще называют майндмэппинг (а также диаграмма связей, интеллект карта, карта мыслей или ассоциативная карта) – это способ изображения структуры информации при помощи блок-схемы. Такие ментальные карты часто рекомендуют рисовать психологи или ведущие тренингов для правильной постановки целей или ведения проектов, но в нашем случае ментальные карты полезны именно для структурирования запоминаемой информации.
Для того чтобы построить ментальную карту, необходимо выполнить ряд следующих действий:
В результате вместо просмотра списков слов или предложений сверху вниз и слева направо (как это бывает в обычных конспектах), вы видите главную идею в центре листа, а затем двигаетесь по ветвям к краям листа в таком порядке, который вам нужен.
Итак, третье правило запоминания:
Создавайте удобную и логичную структуру запоминаемой информации.
Напоминаем, что для полноценной работы сайта вам необходимо включить cookies, javascript и iframe. Если вы ввидите это сообщение в течение долгого времени, значит настройки вашего браузера не позволяют нашему порталу полноценно работать.
Проверьте свои знания
Если вы хотите проверить свои знания по теме данного урока, можете пройти небольшой тест, состоящий из нескольких вопросов. В каждом вопросе правильным может быть только 1 вариант. После выбора вами одного из вариантов, система автоматически переходит к следующему вопросу. На получаемые вами баллы влияет правильность ваших ответов и затраченное на прохождение время. Обратите внимание, что вопросы каждый раз разные, а варианты перемешиваются.
Напоминаем, что для полноценной работы сайта вам необходимо включить cookies, javascript и iframe. Если вы ввидите это сообщение в течение долгого времени, значит настройки вашего браузера не позволяют нашему порталу полноценно работать.
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
Оглавление
В этой статье вы подробнее познакомитесь со структурированными и неструктурированными данными. Давайте посмотрим, в чем разница между ними и почему вы должны знать это в первую очередь. Кроме того, мы поможем вам понять, как обрабатывать каждый тип данных и какие программные инструменты доступны для каждой цели.
Структурированные и неструктурированные данные в двух словах
Данные существуют во множестве различных форм и размеров, но большинство из них могут быть представлены в виде структурированных и неструктурированных данных.
Ключевые различия между неструктурированными данными и структурированными данными.
Структурированные данные представляют собой высокоорганизованную, фактическую и точную информацию. Обычно он представлен в форме букв и цифр, которые хорошо вписываются в строки и столбцы таблиц. Структурированные данные обычно существуют в таблицах, подобных файлам Excel и электронным таблицам Google Docs.
Неструктурированные данные не имеют заранее определенной структуры и представлены во всем разнообразии форм. Примеры неструктурированных данных варьируются от изображений и текстовых файлов, таких как документы PDF, до видео и аудио файлов, и это лишь некоторые из них.
Структурированные данные часто называют количественными данными, что означает, что их объективный и заранее определенный характер позволяет нам легко подсчитывать, измерять и выражать данные в числах. Неструктурированные данные также называются качественными данными в том смысле, что они имеют субъективный и интерпретирующий характер. Эти данные можно разделить на категории в зависимости от их характеристик и свойств.
Сделав это резюме, давайте перейдем к более описательному объяснению различий.
Что такое структурированные данные?
Итак, структурированные данные – это хорошо организованные и точно отформатированные данные. Эти данные существуют в формате реляционных баз данных ( СУБД ), то есть информация хранится в таблицах со связанными строками и столбцами. Таким образом структурированные данные аккуратно упорядочиваются и записываются, поэтому их можно легко найти и обработать. Пока данные вписываются в структуру СУБД, мы можем легко искать конкретную информацию и выделять отношения между ее частями. Такие данные можно использовать только по прямому назначению. Кроме того, для структурированных данных обычно не требуется много места для хранения.
Для работы с реляционными базами данных и хранилищами используется специальный язык программирования SQL, который означает язык структурированных запросов и был разработан IBM еще в 1970-х годах.
Примеры структурированных данных. Структурированные данные знакомы большинству из нас. Файлы Google Sheets и Microsoft Office Excel – это первое, что приходит на ум, когда речь идет о примерах структурированных данных. Эти данные могут содержать как текст, так и числа, такие как имена сотрудников, контакты, почтовые индексы, адреса, номера кредитных карт и т. Д.
Типичный пример структурированных данных: электронная таблица Excel, содержащая информацию о покупателях и покупках.
Практически каждый имел дело с бронированием билета через одну из систем бронирования авиабилетов или снятием наличных в банкомате. Во время этих операций мы обычно не думаем о том, с какими приложениями имеем дело и какие типы данных они обрабатывают. Однако это системы, которые обычно также используют структурированные данные и реляционные базы данных.
Что такое неструктурированные данные?
Имеет смысл, что если определение структурированных данных подразумевает аккуратную организацию компонентов предопределенным образом, определение неструктурированных данных будет противоположным. Части таких данных не структурированы заранее определенным образом, то есть данные хранятся в своих собственных форматах.
Принимая во внимание все разнообразие форматов файлов неструктурированных данных, неудивительно, что они составляют более 80 процентов всех данных. При этом компании, игнорирующие неструктурированные данные, остаются далеко позади, поскольку не получают достаточно ценной информации.
Примеры неструктурированных данных. Существует широкий спектр форм, которые составляют неструктурированные данные, такие как электронная почта, текстовые файлы, сообщения в социальных сетях, видео, изображения, аудио, данные датчиков и так далее.
Сообщение туристического агентства в Facebook: пример неструктурированных данных.
В качестве примера мы можем взять сообщения в социальных сетях туристического агентства или все публикации, если на то пошло. Каждый пост содержит некоторые показатели, такие как репосты или хэштеги, которые можно количественно определить и структурировать. Однако сами посты относятся к категории неструктурированных данных. Мы пытаемся сказать, что для анализа сообщений и сбора полезной информации потребуется некоторое время, усилия, знания и специальные программные инструменты. Если агентство публикует новые туристические туры и хочет узнать реакцию аудитории (комментарии), им нужно будет изучить публикацию в ее собственном формате (просмотреть публикацию в приложении социальных сетей или использовать передовые методы, такие как анализ настроений ).
Ключевые различия между структурированными и неструктурированными данными
Подробнее о различиях между структурированными и неструктурированными данными.
Теперь давайте обсудим еще несколько важных различий между структурированными и неструктурированными данными:
Форматы данных: несколько форматов против множества форматов
Структурированные данные обычно представлены в виде текста и чисел. Его форматы стандартизированы и удобочитаемы. Наиболее распространены CSV и XML. В модели данных формат данных был определен заранее.
В отличие от структурированных данных, неструктурированные форматы данных представлены в избытке различных форм и размеров. Неструктурированные данные не имеют заранее определенной модели данных и хранятся в своих собственных форматах (так называемых «исходных» форматах). Это могут быть аудио (WAV, MP3, OGG и т. Д.) Или видеофайлы (MP4, WMV и т. Д.), PDF-документы, изображения (JPEG, PNG и т. Д.), Электронные письма, сообщения в социальных сетях, данные датчиков и т. Д.
Модели данных: предопределенные и гибкие
Структурированные данные менее гибкие, так как они основаны на строгой организации модели данных. Такие данные зависят от схемы. Схема базы данных обозначает конфигурацию столбцов (также называемых полями) и типы данных, которые должны храниться в этих столбцах. Такая зависимость является как преимуществом, так и недостатком. Хотя информацию здесь можно легко найти и обработать, все записи должны соответствовать очень строгим требованиям схемы.
С другой стороны, неструктурированные данные обеспечивают большую гибкость и масштабируемость. Отсутствие заранее определенной цели неструктурированных данных делает их очень гибкими, поскольку информация может храниться в различных форматах файлов. Однако эти данные субъективны и с ними труднее работать.
Хранилища для аналитического использования: озера данных или хранилища данных
Чем больше объем данных, тем больше места требуется для хранения. Картинка с высоким разрешением весит намного больше, чем текстовый файл. Следовательно, неструктурированные данные требуют больше места для хранения и обычно хранятся в озерах данных, репозиториях хранения, которые позволяют хранить практически неограниченные объемы данных в необработанных форматах. Помимо озер данных, неструктурированные данные хранятся в собственных приложениях.
В обоих случаях есть потенциал для использования облака.
Базы данных: SQL против NoSQL
Реляционные базы данных используют SQL или язык структурированных запросов для доступа к хранимым данным и управления ими. Синтаксис SQL аналогичен синтаксису английского языка, что обеспечивает простоту его написания, чтения и интерпретации.
Вот как SQL помогает делать запросы.
Говоря о базах данных для неструктурированных данных, наиболее подходящим вариантом для этого типа данных будут нереляционные базы данных, также известные как базы данных NoSQL.
NoSQL означает «не только SQL». Эти базы данных имеют различные модели данных и хранят данные в нетабличном виде. Наиболее распространенные типы баз данных NoSQL – это ключ-значение, документ, граф и широкий столбец. Такие базы данных могут обрабатывать огромные объемы данных и справляться с высокими пользовательскими нагрузками, поскольку они достаточно гибкие и масштабируемые. В мире NoSQL существуют скорее коллекции данных, чем таблицы. В этих сборниках есть так называемые документы. Хотя документы могут выглядеть как строки в таблицах, они не используют одну и ту же схему. В одной коллекции может быть несколько документов с разными полями. Кроме того, между элементами данных практически нет отношений. Идея здесь состоит в том, чтобы уменьшить количество слияний отношений и вместо этого иметь сверхбыстрые и эффективные запросы. Хотя будут и дубликаты данных.
Пример структуры данных NoSQL.
Легкость поиска, анализа и обработки
Одно из основных различий между структурированными и неструктурированными данными заключается в том, насколько легко их можно подвергнуть анализу. Структурированные данные в целом легко искать и обрабатывать, независимо от того, обрабатывает ли это человек или выполняет программные алгоритмы. Неструктурированные данные, напротив, гораздо сложнее искать и анализировать. После обнаружения такие данные должны быть внимательно обработаны, чтобы понять их ценность и применимость. Этот процесс сложен, поскольку неструктурированные данные не могут поместиться в фиксированные поля реляционных баз данных, пока они не будут собраны и обработаны.
С исторической точки зрения, поскольку структурированные данные существуют дольше, логично, что для них существует отличный выбор зрелых аналитических инструментов. В то же время те, кто работает с неструктурированными данными, могут столкнуться с меньшим выбором инструментов аналитики, поскольку большинство из них все еще разрабатываются. Использование традиционных инструментов интеллектуального анализа данных обычно разбивается о неорганизованную внутреннюю структуру этого типа данных.
Природа данных: количественные vs качественные
Неструктурированные данные, в свою очередь, часто классифицируются как качественные данные, содержащие субъективную информацию, которую невозможно обработать с помощью традиционных методов и инструментов программного анализа. Например, качественные данные могут поступать из опросов клиентов или отзывов в социальных сетях в текстовой форме. Для обработки и анализа качественных данных требуются более современные аналитические методы, такие как:
Инструменты и технологии
Инструменты структурированных данных. Ясная и высокоорганизованная сущность структурированных данных способствует широкому спектру инструментов управления данными и аналитики. Это открывает возможности для групп данных с точки зрения выбора наиболее подходящего программного продукта для работы со структурированными данными.
Инструменты управления структурированными данными.
Среди наиболее часто используемых систем управления реляционными базами данных, инструментов и технологий для обработки данных можно выделить следующие:
Инструменты для неструктурированных данных. Поскольку неструктурированные данные бывают разных форм и размеров, для их правильного анализа и обработки требуются специально разработанные инструменты. Кроме того, необходимо найти квалифицированную команду по анализу данных. Мало того, что полезно понимать тему данных, но также важно выяснить отношения этих данных.
Инструменты управления неструктурированными данными.
Ниже вы найдете несколько примеров инструментов и технологий для эффективного управления неструктурированными данными:
В свое время анализ неструктурированных данных обычно выполнялся вручную и требовал много времени. В настоящее время существует довольно много продвинутых инструментов на основе ИИ, которые помогают сортировать неструктурированные данные, находить соответствующие элементы и сохранять результаты. Технологии и инструменты для неструктурированных данных включают алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения. Таким образом, можно адаптировать программные продукты к потребностям конкретных отраслей.
Команды данных для обработки данных
В отличие от инструментов структурированных данных, инструменты, предназначенные для неструктурированных данных, более сложны в работе. Следовательно, им требуется определенный уровень знаний в области науки о данных и машинного обучения для проведения глубокого анализа данных. Кроме того, специалисты, работающие с неструктурированными данными, должны хорошо разбираться в теме данных и их взаимосвязи. Учитывая вышесказанное, для обработки неструктурированных данных компании потребуется квалифицированная помощь специалистов по данным, инженеров и аналитиков.
Примеры и варианты использования структурированных и неструктурированных данных
Поскольку мы частично затронули тему примеров структурированных и неструктурированных данных выше, было бы полезно указать на конкретные варианты использования.
Итак, когда вы думаете о датах, именах, идентификаторах продуктов, информации о транзакциях и т. Д., Вы знаете, что имеете в виду структурированные данные. В то же время неструктурированные данные имеют множество лиц, таких как текстовые файлы, документы PDF, сообщения в социальных сетях, комментарии, изображения, аудио / видео файлы, электронные письма и многие другие.
Чаще всего отраслям необходимо использовать оба типа данных для повышения эффективности своих услуг.
Как структурировать информацию: самые популярные методы
Как известно, структура должна быть во всём. Особенно это касается информации – такого ёмкого, глобального понятия, которое просто необходимо упорядочивать. О том, как это делать правильно, расскажем в этой статье.
Структурирование информации – разбираемся в термине
О том, что такое структурирование, знают многие. «Разложить по полочкам» – значит «структурировать». Структурирование информации – это разделение её по отдельным, схожим критериям на группы, а также выстраивание связей логических цепочек между полученными группами. Иными словами, структурировать информацию означает создать некий визуальный скелет, с помощью которого будет легко запомнить ту или иную информацию. Как нетрудно догадаться, нужно оно для того, чтобы проще, легче было её запомнить. Причём информация может являться абсолютно любого типа: текст, числа, учебный материал, развлекательный.
Любая информация нуждается в структурировании, если вы хотите быстро для себя её зафиксировать. Как это делать, читаем далее.
Принципы структурирования информации
В основе данного понятия – её упрощение. Иными словами, нам нужно данный сложный массив логических связей, цепочек разобрать на простые элементы. Важно знать два принципа – на них строится всё упрощение информации:
Методы и виды структурирования информации
Отталкиваясь от указанных принципов, приведём самые популярные и зарекомендовавшие себя методы получения структурированной информации.
«Карта памяти» – метод Бьюзена
Метод довольно прост. Он заключается в построении блок-схемы – в ней будет наглядно изображена вся информация. В основе этого алгоритма лежит автоматизация сборки.
Чтобы изобразить блок-схему, необходимо взять лист бумаги (ватман), ручку. При желании – для большей наглядности – стоит взять ещё цветные карандаши, фломастеры. В центре листа обозначьте название материала, который необходимо запомнить. Если это учебник «История Древнего Египта», так и пишите. «Принцип работы вариаторной коробки в автомобиле» или «Как работает программа 1С» – пишите. Советуется слова заменить символами или картинками, которые точно будут передавать суть темы. Ту же вариаторную коробку наглядно изобразите на бумаге, а 1С – просто обозначить символом программы. При желании можно вырезать, наклеить картинки – как угодно. Лишь бы вам было проще запомнить. Далее, нужно для выбранной темы построить ряд ассоциативных рядов. История Древнего мира – это цепочки «Периоды», «Народы», «Войны». В каждом блоке перечисляем ключевые моменты. И так далее по такому принципу. За счёт наглядности, разбивания материала на блоки запоминание информации произойдёт довольно быстро.
«Римская комната» метод Цицерона
Данный метод существует ещё со времён римского философа Цицерона, поэтому в его эффективности сомневаться не стоит. Суть метода в том, что материал разбивается на отдельные блоки, а затем мысленно расставляется в знакомой вам комнате – скажем, в вашей кухне.
Важно! Все блоки надо расставляться в строго определённом порядке.
Как только вы «расставите» блоки по комнате, в вашей памяти зафиксируется простая цепочка информации, которую вы легко запомните. И теперь, чтобы обратиться к информации, вам достаточно будет вспомнить вашу кухню. Кстати, под кухней необязательно выбирать комнату: используйте улицу, парк, даже шкаф. Главное, чтобы вы чётко понимали, помнили структуру помещения, объекта.
«7плюс/минус2»: метод Миллера
Этот интересный метод основан на способности человека запоминать 9 двоичных чисел, 8 – десятичных, 7 букв, 5 слов, причём это кратковременная память. Таким образом, данными способом получается группу из семи плюс/минус два элементов – её мы можем использовать для создания групп и подгрупп. Однако данный метод чаще применяется для тренировки памяти, но в структурировании информации его тоже частенько используют.
Отдельно стоит поговорить про эффекты запоминания информации, поскольку они тоже помогают её структурировать.
Эффект Ресторффа – эффект изоляции. В нашей памяти произвольно выделяется объект, отличающийся от остальных какими-то выдающимися признаками. Среди флагов всех стран самый запоминающийся – флаг Канады, потому что ни на одном флаге больше нет кленового листа. Флаг Японии – тот же принцип: алый круг посередине. Можно также выделить какой-либо отдельный признак – так запомнить объект намного легче.
Эффект края основан на автоматизированной сборке и на том, что мы привыкли запоминать ту информацию, которая находится в начале, а также в конце структурного ряда. Мы подсознательно лучше запоминаем то, что у нас было впервые: первая любовь, первая учительница, даже зарплата. То же самое касается того, что случилось в последний раз. Эффект края может использоваться в структурировании информации, если на первое, последнее место выносить наиболее яркие, значимые моменты – на них будет строиться каркас мысленных связей.
Все приведённые методы, эффекты структурирования информации должны создаваться таким образом, чтобы вам, и только вам было удобнее запоминать информацию. Сочетать все перечисленные методы – вполне возможно.
В заключение отметим, что структурирование информации – вещь полезная, нужная, особенно если требуется запоминать большие объёмы информации. В этой статье мы постарались максимально подробно рассказать об этом понятии, надеемся, полученные знания пойдут вам на пользу.