Unbeschriftete Daten sind Daten, die noch nicht in sinnvolle Kategorien klassifiziert oder beschriftet wurden. Im Allgemeinen handelt es sich bei nicht gekennzeichneten Daten um unstrukturierte Rohdaten, die nicht nach bestimmten Kriterien organisiert oder formatiert wurden. Es handelt sich dabei um die Art von Daten, die aus Quellen wie Umfragen, Interviews, Internetrecherchen oder anderen Formen von Beobachtungsmethoden gewonnen werden. Diese Art von Daten ist nicht organisiert und nicht mit Etiketten oder Tags versehen, so dass sie nicht leicht zu interpretieren sind. Sie erfordern daher ein gewisses Maß an Fachwissen, um ihren Inhalt zu analysieren und zu verstehen.
Nicht etikettierte Daten sind vorteilhaft, weil sie es den Forschern ermöglichen, eine breite Palette von Themen zu untersuchen, ohne im Voraus bestimmte Kategorien oder Klassen definieren zu müssen. Dies kann nützlich sein, um neue Beziehungen zu entdecken und Trends aufzudecken, die vorher vielleicht nicht in Betracht gezogen wurden. Darüber hinaus kann es den Forschern helfen, Muster oder Merkmale zu erkennen, die als Grundlage für künftige Forschungen dienen können.
3 Nachteile von nicht gekennzeichneten Daten
Der größte Nachteil der Verwendung von nicht gekennzeichneten Daten ist, dass sie nicht leicht zu interpretieren sind. Ohne Kennzeichnungen oder Tags kann es schwierig sein, die Bedeutung der Daten zu bestimmen und sinnvolle Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Außerdem ist die Analyse von nicht gekennzeichneten Daten oft zeit- und ressourcenaufwändig, da sie ein gewisses Maß an Fachwissen erfordert.
Bei der Kennzeichnung von nicht gekennzeichneten Daten werden den Daten Tags oder Etiketten zugewiesen, um sie besser interpretieren zu können. Der Prozess der Beschriftung von Daten umfasst in der Regel die Identifizierung der Schlüsselelemente in den Daten und die anschließende Zuweisung von Beschriftungen zu jedem Element. Die Beschriftung kann je nach Komplexität der Daten manuell oder mit Hilfe automatisierter Techniken erfolgen.
Unbeschriftete Daten können auf vielfältige Weise verwendet werden. Sie können verwendet werden, um neue Themen zu erforschen, Muster oder Trends zu erkennen, Beziehungen zwischen Variablen zu entdecken oder Vorhersagemodelle zu erstellen. Darüber hinaus können sie zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse genutzt werden, die als Grundlage für Entscheidungsprozesse dienen können.
Eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit unbeschrifteten Daten besteht darin, dass sie nicht leicht zu interpretieren sind und ein gewisses Maß an Fachwissen erfordern, um sie sinnvoll zu nutzen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, sinnvolle Muster oder Beziehungen aus den Daten ohne die Hilfe von Etiketten oder Tags zu erkennen. Außerdem kann es zeit- und ressourcenaufwendig sein, die Daten zu kennzeichnen, um sie besser interpretierbar zu machen.
Algorithmen des maschinellen Lernens werden häufig für die Arbeit mit unbeschrifteten Daten verwendet. Diese Algorithmen sind in der Lage, die Daten zu analysieren und aussagekräftige Muster oder Beziehungen darin zu erkennen. Darüber hinaus können sie dazu verwendet werden, Etiketten oder Tags für die Daten zu erstellen, um sie besser interpretierbar zu machen.
Große Daten zeichnen sich häufig durch ihre große Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt aus. Unbeschriftete Daten sind eine Art von Big Data, die häufig verwendet werden, um Einblicke in Trends und Muster zu gewinnen, die zuvor möglicherweise nicht berücksichtigt wurden. Big Data wird häufig zur Ermittlung von Korrelationen zwischen Variablen und zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet.
Unbeschriftete Daten können in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, vom maschinellen Lernen bis hin zur prädiktiven Analyse. Sie können zur Ermittlung von Trends und Mustern, zur Erforschung neuer Themen und zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden. Darüber hinaus können sie zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse genutzt werden, die in Entscheidungsprozesse einfließen können.
Unbeschriftete Daten sind Daten, die nicht mit Etiketten oder Tags versehen sind. Dies kann die Verarbeitung und Analyse erschweren, da es keine Möglichkeit gibt, zu erkennen, was die Daten ohne weiteren Kontext darstellen. Ein Datensatz mit unstrukturiertem Text könnte zum Beispiel als unbeschriftete Daten betrachtet werden.
Etikettendaten sind eine Art von Daten, die Informationen enthalten, die zur Identifizierung und Verfolgung einzelner Artikel verwendet werden können. Dazu gehören z. B. Produktnamen, Seriennummern und Strichcodes. Etikettendaten werden häufig in der Bestands- und Anlagenverwaltung sowie beim Versand und Empfang verwendet.
In der Datenverwaltung bezieht sich die Kennzeichnung auf den Prozess des Anbringens von Etiketten an Datenobjekten, um deren Zweck, Inhalt oder Format anzugeben. Die drei Hauptkategorien der Kennzeichnung sind Identifikationsetiketten, beschreibende Etiketten und Statusetiketten.
Identifizierungsetiketten werden verwendet, um das Datenobjekt und seinen Besitzer zu identifizieren. Ein Etikett auf einer Datei kann z. B. den Namen der Datei, das Erstellungsdatum und den Namen der Person, die sie erstellt hat, enthalten.
Beschreibende Etiketten liefern Informationen über den Inhalt des Datenobjekts. Eine Dateibeschriftung kann zum Beispiel eine Beschreibung des Dateiinhalts, Schlüsselwörter, die den Inhalt der Datei beschreiben, und das Datum der letzten Aktualisierung der Datei enthalten.
Statusbeschriftungen geben den aktuellen Status des Datenobjekts an. Ein Etikett auf einer Datei könnte beispielsweise das Datum des letzten Zugriffs auf die Datei, das Datum der letzten Änderung der Datei und das Datum der letzten Sicherung der Datei enthalten.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, unüberwachte Daten zu klassifizieren. Eine gängige Methode besteht darin, sie nach der Art der Aufgabe zu klassifizieren, die durchgeführt wird. Wenn es sich bei der Aufgabe beispielsweise um Clustering handelt, werden die Daten in der Regel entweder als Hard Clustering oder Soft Clustering klassifiziert. Harte Clustering-Daten sind Daten, die sich leicht in eine kleine Anzahl klar definierter Gruppen einteilen lassen. Bei Soft-Clustering-Daten handelt es sich um Daten, die in eine große Anzahl von Gruppen geclustert werden können oder bei denen es viele Überschneidungen zwischen den Gruppen gibt.
Eine weitere Möglichkeit, unüberwachte Daten zu klassifizieren, ist die Klassifizierung nach der Art des verwendeten Algorithmus. Handelt es sich bei dem Algorithmus beispielsweise um einen Clustering-Algorithmus, dann werden die Daten in der Regel entweder als Hard Clustering oder Soft Clustering klassifiziert. Harte Clustering-Daten sind Daten, die sich leicht in eine kleine Anzahl von klar definierten Gruppen einteilen lassen. Bei Soft-Clustering-Daten handelt es sich um Daten, die in eine große Anzahl von Gruppen geclustert werden können oder bei denen es viele Überschneidungen zwischen den Gruppen gibt.