极客教程什么是结构化和非结构化数据
简介
在机器学习中，数据及其质量是影响机器学习模型训练和部署的性能和其他参数的最关键参数之一。人们认为，如果向一个表现不佳的机器学习算法提供高质量的数据，那么该算法就很有可能获得比以往更好的表现，反之亦然。
在这篇文章中，我们将讨论两种常见的数据类型：结构化数据和非结构化数据。在这里，我们将讨论它们的定义和它们背后的核心直觉，然后是一些其他有意义的讨论。对这些关键概念的了解将帮助人们理解看待数据的方式，正确地对其进行分类，并采取必要的措施。
结构化数据
结构化数据是指定义明确、结构良好、错误和复杂程度最低的数据类型。结构化数据可以通过观察来识别，因为它是直接理解的，是一个小的复杂，人们可以快速分析它。
结构化数据的最好例子之一是excel文件和google docs。有列和行的数据是最常用的，被称为结构化数据。结构化数据有利于研究工作和可视化或分析过程。
众所周知，对结构化数据的深入研究是一个直接有效的过程，在这个过程中，可以使用结构化查询语言或SQL等编程语言，从数据中获得洞察力，并将其有效地用于进一步的工作。
另外，在机器学习算法方面，结构化数据可以有效地供给机器学习算法。机器学习和深度学习算法在这样的数据上训练得更快，并且在其中表现得最好。
一些机器学习算法是参数化的算法，它假定数据中存在某些假设或参数。例如，线性回归认为数据是线性的。在这种情况下，结构化数据对这种算法的训练有很大帮助，而参数化算法也可以在数据上进行训练，并产生更好的输出。
结构化数据存储在数据仓库或储存器中，在需要时可以很容易地访问这些数据，并可以直接输入到算法中进行训练。
结构化数据的典型例子包括由个人进行的非常深入的调查，从人们身上收集的非常理想的数据，以及部分商业数据（约20%）。
非结构化数据
与结构化数据不同，非结构化数据是没有经过良好组织和准备的数据类型。这种类型的数据很普遍，在互联网上很容易找到，企业也会很快产生这种数据。
这种类型的数据不包括行或列；它由那些没有被很好地定义和组织的数据组成。非结构化数据在理解和分析方面很复杂。
处理这种类型的数据是机器学习中最复杂的事情之一。数据科学家们有一句名言：如果你正在处理非结构化数据，那么~70%的模型建立时间和精力应该交给非结构化数据，用于数据清理和预处理工作。
这种类型的数据应该是不适合研究工作和一些重要的商业见解的，因为最初，它是非结构化的，可能导致错误的假设或决策。
这种类型的数据存储在数据缺乏或NO-SQL数据库中，不是关系型的。
非结构化数据的例子包括对较大人群进行的调查，但需要更好地处理或音频和视频文件。
半结构化数据
根据数据的结构，只有两种类型的数据：结构化数据和非结构化数据，但有时也有第三种类型的数据，即半结构化数据。
顾名思义，半结构化数据是指结构化和非结构化的数据类型。半结构化数据也有80%是非结构化的，可以包括一些关于数据的标签或描述，与非结构化数据不同。使用数据的标题或描述有时可以转化为结构化数据，并能在某些方面使我们受益。
结构化数据与非结构化数据
| 参数 | 结构化数据 | 非结构化数据 |
|---|---|---|
| 复杂度 | 非常低 | 非常高 |
| 存储在 | 数据储存器 | 缺少数据 |
| 算法性能 | 好 | 非常差 |
| 需要的预处理 | 非常少 | 很多 |
| 稳健 | 高 | 较少 |
| 有组织的 | 有 | 不需要 |
| 需要存储 | 非常少 | 非常高 |
使用哪种方法和为什么使用
温柔的问题会出现在我们的脑海中。那么如果有两种或三种数据，哪种更好，为什么要使用它？
经过这次讨论，结构化数据是机器学习和深度学习算法、研究工作以及通过可视化数据获得数据见解的最佳选择之一。
但这里需要注意的关键是，结构化数据对训练模型或算法来说是足够和有效的，这只是有时才有效。有时，只有有限的一部分结构化数据可能需要在模型上得到更准确的结果。在这种情况下，非结构化数据可以帮助我们很多。通过对非结构化数据执行一些数据工程技术，可以从这些数据中检索出信息。它也可以帮助我们用有限的数据训练出一个准确的模型。
重要启示
- 结构化数据是一种非常容易理解和分析的数据类型，可以快速地输入算法以建立模型。
- 非结构化数据是非常复杂的性质的数据，在研究和其他重要工作中大多不被考虑。
- 半结构化数据是所有的非结构化数据，但带有标签或描述，有时可以在应用数据工程技术后使用。
- 非结构化数据大多不是首选，但在数据稀缺或数据有限的情况下，有时可以使用适当的工具和技术。
总结
在这篇文章中，我们根据机器学习算法讨论了结构化和非结构化的数据及其行为，然后是一些其他相关的重要内容。这将有助于人们更好地理解数据，并根据它来采取行动。