Некоторые методы анализа структурированных и неструктурированных данных для решения социально-экономических задач:

Для анализа структурированных данных используют, например:

• Методы на основе реляционных баз данных. 1 Применяются в банковском деле, финансах, учёте. 1 Обеспечивают целостность и надёжность данных. 1
• Языки запросов, такие как SQL. 5 Позволяют быстро извлекать и анализировать данные, что делает процесс поиска информации эффективным. 5
• Структурированные данные в качестве входных наборов данных для моделей машинного обучения. 5 Такие данные можно использовать для прогнозирования тенденций и стратегического влияния. 5

Для анализа неструктурированных данных применяют, в частности:

• Обработку естественного языка (NLP). 45 В основном используется для анализа текстовых неструктурированных данных, таких как электронные письма, посты в соцсетях и отзывы покупателей. 4
• Классификацию текста. 4 Упрощает упорядочивание и категоризацию текста для упрощения его понимания и использования. 4
• Анализ эмоциональной составляющей (sentiment analysis). 4 Текст категоризируется на основании чувств, суждений или мнений автора. 4 Это позволяет компаниям понимать отношение аудитории к ним, расставлять приоритеты задач клиентской поддержки и выявлять тенденции в отрасли. 4
• Извлечение информации (information extraction, IE). 4 Извлекает нужную информацию (имена, даты событий или телефонные номера) и упорядочивает её в базу данных. 4
• Распознавание изображений. 4 Позволяет определять на изображениях объекты, людей и сцены. 4 Это полезно для анализа визуальных данных, например, фотографий и иллюстраций. 4
• Аналитику видео. 4 Заключается в извлечении существенной информации из видеоданных, например, в выявлении паттернов, объектов или действий в роликах. 4
• Инструменты анализа аудио. 4 Позволяют обрабатывать и анализировать аудиоданные, в том числе голосовые записи, музыку и звуки окружающей среды, с целью извлечения полезной информации или выявления паттернов. 4