Использование типов данных в экономике

Примеры типов данных: 

• Структурированные: базы данных, таблицы (SQL). 
• Неструктурированные: тексты, изображения, видео, аудио. 
• Полуструктурированные: JSON, XML, логи. 
• Реального времени: стримы, сенсоры, IoT. 
• Исторические: архивы, транзакции. 

Ключевые области: поведение пользователей, финансы, маркетинг, здоровье, промышленность.

Поведение пользователей (маркетинг, соцсети) 

   - Структурированные: ID, возраст, гео, клики, покупки — анализ профилей и предпочтений.     - Неструктурированные: посты, комментарии, фото, видео — обработка NLP и компьютерного зрения для анализа настроений и трендов.     - Полуструктурированные: логи сайтов, cookies — отслеживание пути пользователя.     - Реального времени: стримы активности — персонализация рекламы на лету.

Финансы 

   - Структурированные: транзакции, кредитные истории — выявление мошенничества, скоринг.     - Неструктурированные: новости, отчеты — прогнозы рынка с NLP.     - Реального времени: биржевые данные, курсы валют — торговля и риск-менеджмент.     - Исторические: архивы сделок — моделирование и стратегии.

Здравоохранение 

   - Структурированные: карты пациентов, анализы — диагностика, статистика.     - Неструктурированные: снимки МРТ, рентген, записи врачей — распознавание патологий с ИИ.     - Реального времени: данные с носимых устройств (пульс, давление) — мониторинг.     - Исторические: эпидемиологические данные — предсказание вспышек.

Промышленность (IoT, производство) 

   - Структурированные: параметры оборудования — контроль качества.     - Неструктурированные: видео с камер — дефекты на конвейере.     - Полуструктурированные: логи датчиков — оптимизация процессов.     - Реального времени: сенсоры температуры, давления — предотвращение аварий.

Каждый тип данных решает свои задачи: структурированные — для точных вычислений, неструктурированные — для глубокого анализа, реального времени — для оперативности. Комбинирование усиливает эффект.