什么是结构化数据和非结构化数据？

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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过程中性能和其他参数的最关键参数之一。假设如果向性能不佳的机器学习算法提供高质量数据，则该算法很有可能比以往任何时候都表现出更好的性能，反之亦然。

在本文中，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以及背后的核心直觉，然后进行一些其他有意义的讨论。了解这些关键概念将有助于人们理解看待数据的方式，正确地对其进行分类，并采取必要的步骤。

结构化数据

结构化数据是一种定义明确、结构良好且错误和复杂性最小的数据类型。可以通过查看结构化数据来识别它，因为它易于理解、复杂性较低，并且可以快速分析它。

结构化数据最好的例子之一是 Excel 文件和 Google 文档。带有列和行的的数据是最常用且被称为结构化数据的。结构化数据有利于研究工作以及可视化或分析过程。

众所周知，对结构化数据的深入研究是一个简单而有效的过程，其中可以使用结构化查询语言或 SQL 等编程语言来从数据中获取见解，并将其有效地用于进一步的工作。

此外，在机器学习算法方面，结构化数据可以有效地馈送机器学习算法。机器学习和深度学习算法在这些数据上训练速度更快，并且可以从中获得最佳性能。

一些机器学习算法是参数化算法，它们对数据中的一些假设或参数做出假设。例如，线性回归将数据视为线性的。在这种情况下，结构化数据可以极大地帮助在这些算法上进行训练，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存储中，以便在需要时可以轻松访问它们，并且可以直接馈送到算法进行训练。

结构化数据的典型示例包括个人非常深入地执行的调查、非常理想地从人们那里收集的数据以及部分业务数据（约 20%）。

非结构化数据

与结构化数据不同，非结构化数据是指组织和准备不充分的数据类型。这种类型的数据非常普遍，并且可以在互联网上轻松找到，并且企业可以快速生成它。

这种类型的数据不包含行或列；它由那些没有明确定义和组织的数据组成。非结构化数据难以理解和分析。

处理这种类型的数据是机器学习中一项最复杂的事情。数据科学家常说，如果处理非结构化数据，则应将模型构建时间和精力的约 70% 用于非结构化数据的数据清理和预处理工作。

这种类型的数据被认为不适合研究工作和一些重要的业务见解，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缺乏数据或非关系型 NoSQL 数据库中。

非结构化数据的示例包括对更大群体进行的调查，但需要更好地处理，或者音频和视频文件。

半结构化数据

根据数据的结构，只有两种数据类型：结构化数据和非结构化数据，但有时还存在第三种数据类型，即半结构化数据。

顾名思义，半结构化数据是结构化和非结构化数据的数据类型。半结构化数据也包含 80% 的非结构化数据，并且可以包含一些关于数据的标签或描述，这与非结构化数据不同。有时，使用数据的标题或描述可以转换为结构化数据，并以某种方式对我们有所帮助。

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
复杂性	非常低	非常高
存储于	数据存储	数据缺乏
算法性能	良好	非常差
需要预处理	非常少	很多
健壮性	高	低
组织性	是	否
存储需求	非常少	非常高

使用哪种数据以及为什么使用？

我们可能会产生一些温和的问题。那么，如果有两种或三种数据类型，哪种更好，为什么要使用它呢？

经过本次讨论，结构化数据最适合机器学习和深度学习算法、研究工作以及通过可视化数据来获取数据洞察。

但需要注意的关键一点是，结构化数据足以有效地训练模型或算法的情况并非总是如此。有时，仅限于一小部分结构化数据可能需要更准确的模型结果。在这种情况下，非结构化数据可以为我们提供很大帮助。通过对非结构化数据执行一些数据工程技术，可以从中检索信息。它还可以帮助我们使用有限的数据训练准确的模型。

关键要点

• 结构化数据是一种非常易于理解和分析的数据类型，可以快速馈送到算法中以构建模型。

• 非结构化数据是一种非常复杂的自然数据，大多不考虑用于研究和其他重要工作。

• 半结构化数据包含所有非结构化数据，但带有标签或描述，在应用数据工程技术后有时可以使用。

• 大多不推荐使用非结构化数据，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。

结论

在本文中，我们讨论了结构化数据和非结构化数据，以及它们根据机器学习算法的行为，以及其他一些相关的重要内容。这将帮助人们更好地理解数据并据此采取行动。