您无疑听说过“数据是新石油”。几年前，这个词随处可见，企业“忍者”公布了雄心勃勃的计划，利用数据“破解”、“革命”和“颠覆”我们的做事方式。当然，就像许多过去的行话一样，这个表达方式有点过时了，但它仍然强调了我们这个时代的一个重要事实——数据，就像石油一样，正在推动增长和创新。这一切都归功于它对人类行为的令人难以置信的洞察。 使用 Zapier 自动从您的应用中提取数据 学习如何 再说一次，就像石油一样，并非所有来自地下的数据都具有相同的属性。有些数据是结构化的、分类整齐且易于处理的。其他数据是非结构化的、混乱的，需要付出更多的努力才能获得可用的见解。了解差异、用例以及如何提取两种类型的数据可以帮助您了解并受益于该资源的真正威力。 结构化数据与非结构化数据：有什么区别？ 传统数据库中的结构化数据可以进行分类和组织，因此易于搜索和分析，而非结构化数据没有特定的格式，因此处理起来比较困难。
目录： 什么是结构化数据什么是非？
结构化数据？ 结构化数据与非结构化数据一目了然 结构化数据与非结构化数据：示例 人工智能对数据的影响 结构化和非结构化数据常见问题解答 什么是结构化数据？ 结构化数据是经过组织并遵循特定蓝图或格式的数据，完全适 加拿大手机数据库 合数据库的行和列，并且易于分析。 例如，想象一个表格或 Excel 电子表格，其中每一行代表一个不同的人，列提供具体的详细信息，例如姓名、年龄和地址。该表中的每个单元格仅包含一种类型的信息，使其易于搜索、排序和理解。另一个例子是电子邮件的元数据（例如发件人、收件人、日期和主题）的结构。 结构化数据不限于数值：它可以包含任何可以系统分类和存储的内容。无论是个人姓名、产品类别、歌曲名称，甚至是一首歌曲在 Spotify 上的下载次数，只要信息在一个框架内组织起来，它就是结构化数据。
这些数据集在需要定量数据驱动的见
解的情况下表现出色。例如，您的网上银行系统可以快速显示您的交易历史记录，或者客户关系管理 (CRM) 系统可以根据特定条件过滤联系人，这一切都归功于结构化数据的强大功能，结构化数据是您商业智能工具包中的重要工具。 虽然我给出的示例代表了典型的结构化数据类型，但几乎任何数据只要在数据库中进行有条理地组织，都可以被视为结构化数据。 结构化数据：优点和缺点 虽然结构化数据有其优点，但也有一些注意事项。 优点 易于查找：结构化数据可实现快速高效的访问、过滤和分析。它是您即时信息检索的秘密武器。 标准化：由于它遵循统一的格式，因此可以在不同的系统和应用程序中轻松理解和使用。 适合分析：凭借其数字运 美国首席财务官 算的能力，结构化数据成为统计分析的黄金标准。 与机器学习配合良好：结构化数据具有一致性，非常适合算法和机器学习模型。
