结构化对比机器学习中的非结构化数据

数据是技术进步和业务增长的支柱。 考虑到公司每天生成的大量数据，传统工具不足以处理或利用数据分析来提取有意义的见解。

碰巧的是，分析和理解数据是数据处理的先决条件。 这一点尤其重要，因为数据有两种不同的形式：结构化和非结构化。 每种数据类型都经过累积、处理、排序和分析，以获取有价值的信息并改进整体决策。 结构化和非结构化数据都存储在不同的数据库中。

在本文中，我们将探讨两种主要数据类型，并了解每种数据类型的优点和局限性，以进行结构化数据与非结构化数据的比较。

什么是结构化数据？

结构化数据组织良好，易于量化，定义明确，易于使用数据分析软件进行搜索和分析。 结构化数据通常位于文件或记录中的特定字段中。 很容易将结构化数据放入设置行、表和列的标准模式中。

处理结构化数据的一个很好的例子是访问酒店数据库，在那里可以轻松访问囚犯的所有相关详细信息，如姓名、联系电话、地址等。 这种类型的数据是结构化的。

结构化数据封装在 RDBMS（关系数据库）中。 存储在数据库中的任何信息都可以由人或机器更新，并通过算法或手动搜索轻松访问。 结构化查询语言 (SQL) 是用于处理结构化数据的标准工具，无论是定位、添加和删除还是更新。

现在让我们来看看结构化数据的优缺点。

结构化数据的优点

1. 机器学习算法的易适用性

结构化数据的组织良好和量化的特性使他们可以很容易地更新、修改和搜索数据。

2. 易于商务人士使用

任何具有数据及其相关应用基础知识的人都可以使用结构化数据。 结构化数据促进了用户数据访问的自助服务模式。 因此，没有必要深入了解数据类型及其关系。

3.更多工具选项

由于结构化数据已经使用了很长时间，因此大多数工具都经过了数据分析效率的测试。 在处理结构化数据时，数据管理者有很多工具可供选择。

4. 无缝集成

Excel 等简单而精简的程序可用于存储和组织结构化数据。 此外，可以根据需要将其他几个分析工具链接到 Excel 以进行进一步的数据分析。

5. 适用性

结构化数据非常适合基础组织和定量分析。

结构化数据的缺点

1. 限制使用

结构化数据缺乏通用性。 它只能与设定的愿景一起使用，并且不能偏离它，因为它具有预定义的结构。

2. 数据存储受限

结构化数据以严格的数据存储方式存储在数据仓库中。 数据存储的任何更改都需要对现有数据进行全面更新，以适应额外的昂贵和耗时的要求。

3.不适合详细分析

结构化数据可以提供有限的洞察力，因为它适用于预设参数。 它没有提供有关如何以及为何进行数据分析的详细信息。

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什么是非结构化数据？

非结构化数据是指没有组织且无法容纳在集合或定义的框架中的信息。 在投入使用之前，它只能以原始形式存储。 此功能称为读取模式。

我们遇到的大部分数据都是非结构化的。 近80%的企业数据是非结构化数据； 这个百分比似乎在不断增长。 非结构化数据有多种格式，如电子邮件、社交媒体平台上的帖子、聊天、演示文稿、图像、卫星馈送和来自物联网传感器的数据。

自然，投入时间和金钱来破译非结构化数据的公司可以获得重要且有价值的商业智能，以增加利润。 它还可以帮助他们更有效地以个性化的方式与客户建立联系，从而增加利润。

非结构化数据很难破译； 从非结构化数据中提取有价值的见解需要熟练的数据专业人员提供尖端工具和复杂的算法，他们可以利用一流的编程技能和数据分析。

然而，结果是非常值得的，因为关键的定性洞察（客户反馈、决策）帮助企业简化客户查询并提高组织效率。

非结构化数据的优势

1. 保持自然形态的自由

由于非结构化数据以其原始形式（本机形式）累积，因此在使用之前不会对其进行定义。 这导致更大的储备池，因为非结构化数据可以适应任何数据需求。 它还有助于数据分析师和数据科学家仅处理和分析所需的信息。

2. 轻松快速的数据收集

非结构化数据具有令人印象深刻的积累率。 由于它不需要预先设置参数，因此可以轻松快速地收集它。

3、海量数据存储

云数据湖因其令人印象深刻的存储容量而存储非结构化数据。 云数据湖按使用量付费，具有很高的成本效益、灵活性和可扩展性。

非结构化数据的缺点

1. 需要数据科学专业知识

正如我们之前提到的，您需要数据科学专业知识来利用非结构化数据进行有用的处理和分析。 因此，普通业务人员或用户不可能从原始原始形式的非结构化数据中提取任何有意义的信息。 处理非结构化数据需要了解与数据相关的主题以及链接数据以使其资源丰富的知识。 更不利的是，尽管各行各业的需求不断增长，但数据科学专业人才短缺。

2. 工具选择有限

除了数据科学专业知识外，非结构化数据还需要专门的工具进行操作。 标准数据分析工具非常有用且与结构化数据兼容，而数据工程师在分析非结构化数据时只能选择有限的工具。 然而，正如我们所说，市场上正在开发新的工具和技术。

结构化数据与非结构化数据：比较

结构化数据

非结构化数据

结构化数据可以量化并以数字、日期、字符串和值表示。

非结构化数据是定性的，并以聊天、视频、音频卫星馈送等形式呈现。

结构化数据以行和列的形式存储在关系数据库中。

在云数据湖中，非结构化数据以其原生形式（音频、图像、聊天或视频）存储。

据估计，大约 20% 的可用数据是结构化形式。

据估计，80% 的可用数据是非结构化的。

它们可以在封闭式调查中看到，例如 NPS 分数、CSAT 分数和网络分析。

它们可以在客户查询、反馈、社交媒体帖子、电子邮件、评论等中看到。

它们存储在数据仓库中。

它们存储在非关系型数据库中，例如 NoSQL、应用程序、数据仓库和数据湖。

它们显示趋势以显示正在发生的事情。

它们显示模式和趋势，详细解释特定事情发生的原因。

需要更少的存储容量

需要更多的存储容量

可以使用 Excel 等简单工具对其进行分析。

它们只能使用专门的人工智能工具进行分析。

结构化数据具有定义的数据模型。

非结构化数据没有定义的数据模型，因为它们在使用之前不需要任何操作。

没有数据分析知识的普通业务用户可以在提供自助访问时使用结构化数据。

处理和分析需要数据科学专业知识，只有数据工程师才能处理非结构化数据。

它们被称为写入模式，因为它们具有预定义的格式。

它们以其原生格式被称为阅读模式。

结构化数据的来源包括 GPS 传感器、在线应用程序、网络服务器日志等。

非结构化数据的来源包括电子邮件、聊天、语音消息、PDF 文件等。

客户关系管理、在线预订和会计部门使用结构化数据。

数据挖掘、预测分析和聊天机器人使用非结构化数据。

半结构化数据

第三类数据同时具有结构化和非结构化数据，称为半结构化数据。 半结构化数据不适合类似于非结构化数据的关系数据库中的任何预设参数或组织结构。 然而，它们具有标记或元数据，可以像结构化数据一样携带经过处理、分析和结构化的信息。

半结构化数据的最佳示例是智能手机中的图片。 智能手机中的每张图像或照片都包含非结构化数据和结构化详细信息，例如时间、位置和其他相关信息。 半结构化数据可以以 JSON、CSV 和 XML 文件格式的形式查看。

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