结构化数据和非结构化数据的联系

       结构性数据分析的困难程度和非结构化数据分析的难度之间的关系变得越来越紧张。结构性数据分析是一个成熟的过程和技术。无结构化数据分析是一种新兴产业，在研究与开发方面有许多新的投入，但还不够成熟。接下来小编就为大家介绍介绍结构化数据和非结构化数据的联系。

Tidb-运维可视化

0

1条点评

咨询产品

免费试用

解决用户选型困难的好软件，有各维度的信息

客户案例

5

合作品牌

11

结构化数据和非结构化数据的联系

结构化数据是什么？

       大多数人熟悉结构化数据的工作原理。从名称中可以看出，结构化数据是高度组织、整洁、格式化的数据。数据类型可以放入表格和电子表格中。它可能不是人们最容易找到的数据类型，但与非结构化数据相比，它无疑是容易使用的数据类型。另一方面，计算机可以很容易地搜索它。

       结构化数据也成为定量数据，可以用数据或统一结构表示，如数字和符号。在项目中，这些数据的保存和管理通常是关系数据库。当使用结构化查询语言或SQL时，计算机程序很容易搜索这些术语。结构化数据的明确关系使得这些数据的应用非常方便，但在商业可挖掘价值方面相对较差。

       典型的结构化数据包括：信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

非结构化数据是什么？

       非结构化数据本质上是结构化数据以外的所有数据。它不符合任何预定义模型，因此它存储在非关系数据库中，并使用NosQL进行查询。它可能是文本或非文本，也可能是人工或机器生成的。简而言之，非结构化数据是字段可变的数据。

       非结构化数据不太容易组织或格式化。非结构化数据的收集、处理和分析也是一个重大挑战。这就产生了一些问题，因为非结构化数据构成了网络上绝大多数可用数据，每年都在增长。随着网络上可用的信息越来越多，大部分信息都是非结构化的，找到使用它的方法已经成为很多企业的重要战略。更传统的数据分析工具和方法还不足以完成工作。

       结构性数据和非结构化数据的不同之处是，除存储关系型数据库和存储非关系型数据库外，最大的不同之处是分析结构化数据与非结构化数据方便。目前已有比较成熟的分析工具来处理结构化数据，但是挖掘非结构化数据的分析工具还处于起步阶段。以上就是结构化数据和非结构化数据的联系的全部内容了，希望能够帮到大家。