趋近智
数据形式多样。对数据进行分类的一个基本方法是根据其组织程度:数据是整齐排列的,还是更自由的?这引出了结构化数据和非结构化数据之分。理解这种差异很重要,因为数据类型通常决定了我们如何存储、处理和分析它。
可以将结构化数据看作是能很好地符合预定义模型的信息,比如电子表格或数据库表中的行和列。它具有一致的格式,并遵循特定的模式(一种定义组织方式的蓝图)。每条数据都有其指定位置。
常见特征包括:
例子:
Name(姓名)、Email(电子邮件)、Phone Number(电话号码)和 City(城市)等列。TransactionID(交易ID)、Date(日期)、ProductID(产品ID)、Quantity(数量)和 Price(价格)等字段。Timestamp(时间戳)、SensorID(传感器ID)和 Value(值)。请看这个结构化客户数据的简单表示:
| 客户ID | 姓名 | 电子邮件 | 城市 |
|---|---|---|---|
| 101 | Alice Smith | [email protected] | 纽约 |
| 102 | Bob Johnson | [email protected] | 伦敦 |
| 103 | Carol Lee | [email protected] | 旧金山 |
这种表格格式是结构化数据的典型例子。每行代表一个客户,每列代表该客户的一个特定属性。
非结构化数据基本上是所有其他类型的数据。它没有预定义的数据模型,也没有易于识别的、能整齐放入行和列的结构。它通常包含文本、图像、音频和视频。虽然它含有有价值的信息,但提取它需要更先进的技术。
常见特征包括:
例子:
设想一下你电子邮件收件箱的内容。你有发件人信息、收件人信息、时间戳(这些具有一定结构),但主要内容,即邮件正文,是自由形式的文本。同样地,产品评论集合包含星级评分(有点结构化),但也包含解释评分的自由文本评论(非结构化)。
主要区别在于组织方式。结构化数据高度组织化并遵循严格的格式,而非结构化数据则多样化且缺乏固定模式。
该图表展示了结构化数据(表格式组织,有定义模式,更易分析)与非结构化数据(自由形式如文本或图像,无预定义模型,需要复杂分析)之间的区别。
识别数据是结构化还是非结构化,通常是决定如何处理数据科学问题的第一步。
在实际中,你经常会遇到这两种类型,有时甚至在同一数据集中混合出现(通常称为半结构化数据,如JSON或XML文件,它们有标签但内容灵活)。能够识别和适当处理每种类型是数据科学中的一项基本能力。
这部分内容有帮助吗?
© 2026 ApX Machine LearningAI伦理与透明度•