有些数据是结构化的

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分类整齐且易于处理的。其他数据是非结构化的、混乱的，需要付出更多的努力才能获得可用的见解。了解差异、用例以及如何提取两种类型的数据可以帮助您了解并受益于该资源的真正威力。 结构化数据与非结构化数据：有什么区别？ 传统数据库中的结构化数据可以进行分类和组织，因此易于搜索和分析，而非结构化数据没有特定的格式，因此处理起来比较困难。



目录： 什么是结构化数据？ 什么是非结构化数据？ 结构化数据与非结构化数据一目了然 结构化数据与非结构化数据：示例 人工智能对数据的影响 结构化和非结构化数据常见问题解答 什么是结构化数据？ 结构化数 电话号码数据 据是经过组织并遵循特定蓝图或格式的数据，完全适合数据库的行和列，并且易于分析。 例如，想象一个表格或 Excel 电子表格，其中每一行代表一个不同的人，列提供具体的详细信息，例如姓名、年龄和地址。该表中的每个单元格仅包含一种类型的信息，使其易于搜索、排序和理解。另一个例子是电子邮件的元数据（例如发件人、收件人、日期和主题）的结构。









结构化数据不限于数值：它可以包含任何可以系统分类和存储的内容。无论是个人姓名、产品类别、歌曲名称，甚至是一首歌曲在 Spotify 上的下载次数，只要信息在一个框架内组织起来，它就是结构化数据。 这些数据集在需要定量、数据驱动的见解的情况下表现出色。例如，您的网上银行系统可以快速显示您的交易历史记录，或者客户关系管理 (CRM) 系统可以根据特定条件过滤联系人 - 所有这些都归功于结构化数据的强大功能，结构化数据是您商业智能工具包中的重要工具。 虽然我给出的示例代表了典型的结构化数据类型，但几乎任何数据只要在数据库中进行有条理地组织，都可以被视为结构化数据。 结构化数据：优点和缺点 虽然结构化数据有其优点，但也有一些注意事项。 优点 易于查找：结构化数据可实现快速高效的访问、过滤和分析。