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结构化数据与非结构化数据

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非结构化数据 是未按预定义方式组织或缺少特定数据模型的数据。与此同时, 结构化数据 是数据点之间具有清晰,可定义的关系的数据,其中包含一个预定义的模型。这是关于结构化数据和非结构化数据之间差异的简短答案,但让我们仔细研究一下两种数据类型之间的差异。

什么是结构化数据?

在计算机科学方面,数据结构是指存储和组织数据的特定方式。不同的数据结构在数据点之间具有不同的关系,但是数据也可以是非结构化的。说数据是结构化的意味着什么?为了使这个定义更清楚,让我们看一下构建数据的各种方式。

结构化数据通常保存在表格中,例如Excel文件或 SQL数据库。 在这些情况下,数据的行和列具有不同的变量或特征,通常可以通过检查数据行和列在何处相交来辨别数据点之间的关系。结构化数据可以轻松地放入关系数据库中,结构化数据集中不同特征的示例可以包括名称,地址,日期,天气统计信息,信用卡号等项目。结构化数据通常是文本数据,但是也可以将图像和音频等内容存储为结构化数据。

结构化数据的常见来源包括从传感器收集的数据,Web日志,网络数据以及零售或电子商务数据。人们也可以使用从计算机和其他设备收集的数据填写电子表格或数据库来生成结构化数据。例如,通过在线表单收集的数据通常会立即输入到数据结构中。

结构化数据的存储历史悠久 关系数据库 和SQL。这些存储方法之所以流行,是因为它们易于读写这些格式,并且大多数平台和语言都能够解释这些数据格式。

在一个 机器学习 在这种情况下,结构化数据更容易在其上训练机器学习系统,因为数据中的模式更加明确。可以将某些功能输入到机器学习分类器中,并基于这些所选功能来标记其他数据实例。相比之下,基于非结构化数据训练机器学习系统往往会更加困难,其原因将变得显而易见。

什么是非结构化数据?

非结构化数据是指未根据预定义数据模型或结构进行组织的数据。非结构化数据通常称为定性数据,因为无法使用用于结构化数据的常规方法以传统方式对其进行分析或处理。

由于非结构化数据在数据点之间没有任何定义的关系,因此无法在关系数据库中进行组织。相反,非结构化数据的存储方式通常是 NoSQL数据库,或非关系型数据库。如果数据库的结构无关紧要,则可以使用数据湖或大量非结构化数据池代替NoSQL数据库来存储数据。

非结构化数据很难分析,理解非结构化数据通常涉及检查单个数据段以识别潜在特征,然后查看这些特征是否出现在池中的其他数据段中。

绝大多数数据采用非结构化格式,据估计,非结构化数据约占所有数据的80%。数据挖掘技术可用于帮助构建数据。

在机器学习方面,某些技术可以帮助整理非结构化数据并将其转化为结构化数据。将非结构化数据转换为结构化数据的流行工具是称为自动编码器的系统。

专门从事以下工作的Blogger和程序员 机器学习 深度学习 话题。 Daniel希望帮助他人将AI的力量用于社会公益。