結構性數據分析的困難程度和非結構化數據分析的難度之間的關系變得越來越緊張。結構性數據分析是一個成熟的過程和技術。無結構化數據分析是一種新興產業，在研究與開發方面有許多新的投入，但還不夠成熟。接下來小編就為大家介紹介紹結構化數據和非結構化數據的聯系。

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結構化數據和非結構化數據的聯系

結構化數據是什么？

       大多數人熟悉結構化數據的工作原理。從名稱中可以看出，結構化數據是高度組織、整潔、格式化的數據。數據類型可以放入表格和電子表格中。它可能不是人們最容易找到的數據類型，但與非結構化數據相比，它無疑是容易使用的數據類型。另一方面，計算機可以很容易地搜索它。

       結構化數據也成為定量數據，可以用數據或統一結構表示，如數字和符號。在項目中，這些數據的保存和管理通常是關系數據庫。當使用結構化查詢語言或SQL時，計算機程序很容易搜索這些術語。結構化數據的明確關系使得這些數據的應用非常方便，但在商業可挖掘價值方面相對較差。

       典型的結構化數據包括：信用卡號碼、日期、財務金額、電話號碼、地址、產品名稱等。

非結構化數據是什么？

       非結構化數據本質上是結構化數據以外的所有數據。它不符合任何預定義模型，因此它存儲在非關系數據庫中，并使用NosQL進行查詢。它可能是文本或非文本，也可能是人工或機器生成的。簡而言之，非結構化數據是字段可變的數據。

       非結構化數據不太容易組織或格式化。非結構化數據的收集、處理和分析也是一個重大挑戰。這就產生了一些問題，因為非結構化數據構成了網絡上絕大多數可用數據，每年都在增長。隨著網絡上可用的信息越來越多，大部分信息都是非結構化的，找到使用它的方法已經成為很多企業的重要戰略。更傳統的數據分析工具和方法還不足以完成工作。

       結構性數據和非結構化數據的不同之處是，除存儲關系型數據庫和存儲非關系型數據庫外，最大的不同之處是分析結構化數據與非結構化數據方便。目前已有比較成熟的分析工具來處理結構化數據，但是挖掘非結構化數據的分析工具還處于起步階段。以上就是結構化數據和非結構化數據的聯系的全部內容了，希望能夠幫到大家。