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文章简介:

• 1、什么是结构化数据，非结构化数据
• 2、结构化数据和非结构化数据是什么意思
• 3、结构化数据和非结构化数据什么关系
• 4、在信息处理过程中,我们只把数据分为结构化数据和非结构化数据吗?
• 5、如何区分结构化数据和非结构化数据？
• 6、结构化数据和非结构化数据分别是什么？数据清洗是什么？

什么是结构化数据，非结构化数据

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。

面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。

结构化数据和非结构化数据是什么意思

结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型，这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构，而是基于使用它们的应用程序：关系数据库用于结构化数据，大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。

结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。

扩展资料

结构化和非结构化数据之间的差异除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。

参考资料来源：百度百科—结构化数据

结构化数据和非结构化数据什么关系

除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。

以下为补充资料：

典型的结构化数据包括：

信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

典型的人为生成的非结构化数据包括：

文本文件：文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。

电子邮件：电子邮件由于其元数据而具有一些内部结构，我们有时将其称为半结构化。但是，消息字段是非结构化的，传统的分析工具无法解析它。

社交媒体：来自新浪微博、微信、QQ、Facebook，Twitter，LinkedIn等平台的数据。

网站： YouTube，Instagram，照片共享网站。

移动数据：短信、位置等。

通讯：聊天、即时消息、电话录音、协作软件等。

媒体：MP3、数码照片、音频文件、视频文件。

业务应用程序：MS Office文档、生产力应用程序。

典型的机器生成的非结构化数据包括：

卫星图像：天气数据、地形、军事活动。

科学数据：石油和天然气勘探、空间勘探、地震图像、大气数据。

数字监控：监控照片和视频。

传感器数据：交通、天气、海洋传感器。

在信息处理过程中,我们只把数据分为结构化数据和非结构化数据吗?

这个可分得更细啦！比如说有些数据是有用数据和无用数据，嗯，还比如说这个数据是，嗯，现实数据还是虚拟数据是由很多很多的分类，所以说你这个嗯只封着一类两类是不科学的。

如何区分结构化数据和非结构化数据？

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。

面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。

结构化数据和非结构化数据分别是什么？数据清洗是什么？

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

（3）数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

数据清洗原理

数据清洗(data cleaning)，简单地讲，就是从数据源中清除错误和不一致，即利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清洗规则等，从数据中检测和消除错误数据、不完整数据和重复数据等，从而提高数据的质量。业务知识与清洗规则的制定在相当程度上取决于审计人员的积累与综合判断能力。因此，审计人员应按以下标准评价审计数据的质量。

（一）准确性：数据值与假定正确的值的一致程度。

（二）完整性：需要值的属性中无值缺失的程度。

（三）一致性：数据对一组约束的满足程度。

（四）惟一性：数据记录（及码值）的惟一性。

（五）效性：维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求。