符合其预定义的类那就不行人筋疲力尽：一旦设置完毕，分析数据就轻而易举，但对每个数据点进行分类、标记和排列到正确位置的初始任务可能会非常耗时。 机器人：捕捉人类语言、图像或其他复杂信息的细微差别并不是它的强项。 难以设计和维护：构建和管理结构化数据的数据库通常需要专业知识和技能。 什么是非结构化数据？ 非结构化数据是不遵循特定蓝图或格式的数据。它是数据世界的领导者，占当今创建的信息的最大份额。它按照自己的方式生活，分散在图像、视频、文本和音频等不同格式中。如果结构化数据是电子邮件的发件人、收件人或主题行，则非结构化数据是可能包含的内容、附件或图像。 但这也意味着非结构化数据是定性洞察的金矿。混乱的多样性可以捕捉人类语言、情感、行为的复杂性和微妙性——凡是你能想到的。
非结构化数据优点和缺点 正如您可能猜到
的那样，非结构化数据的混乱本质具有其独特的优点和缺点。 优点 多功能：它有多种形式，提供更广泛、更多样化的信息视图。 海量：当今生成的大多数数据都是非结构化的，这意味着有大量的见解等待挖掘。 定性洞察力：非结构化数据捕捉人类的实际行为和感受，提供对用户行为、情绪等的定性洞察。 缺点 需要时间做好准备：与结构化数据不同，非结构化数据并不总是准备好进行快速查询和检索。 难以分析：通常需要人工智能和机器学习算法等专业技术来理解非结 芬兰手机号码列表 构化数据。 占用空间：所有信息都需要存放在某个地方，并且可能会占用大量存储资源。 难以标准化：非结构化数据分布在多种格式中，因此很难统一组织。 结构化数据与非结构化数据一目了然 想象一下，一位注重细节、热爱网格的分析师住在一位波西米亚风格、自由奔放的艺术家的隔壁。
他们可能看起来截然不同但在某些情况下
他们的专业知识无缝交融。数据领域是相似的。以下是使用结构化或非结构化数据的时机和原因。 结构化数据 非结构化数据 组织 整齐地适合固定字段和列 需要非关系型或 NoSQL 数据库 数据源 源自系 美国首席执行官 统日志、传感器、金融交易、电子表格和关系数据库 来自客户调查、访谈、社交媒体帖子、电子邮件、视频、音频文件等 分析 易于搜索且算法友好，使数据分析变得简单 需要人工智能、自然语言处理和机器学习等先进工具进行深入分析 格式 由数据模型定义，通常由文本和数字组成 以原始格式存储，无论是文本、图像、音频还是视频 结构化数据与非结构化数据：示例 这是很多信息。为了帮助稍微解释一下，这里有一些现实生活中的例子间。
