什麼是結構化資料和非結構化資料？

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簡介

在機器學習中，資料及其質量是影響機器學習模型訓練和部署過程中效能和其他引數的最關鍵引數之一。假設如果向性能不佳的機器學習演算法提供高質量資料，則該演算法很有可能比以往任何時候都表現出更好的效能，反之亦然。

在本文中，我們將討論兩種常見的資料型別：結構化資料和非結構化資料。在這裡，我們將討論它們的定義以及背後的核心直覺，然後進行一些其他有意義的討論。瞭解這些關鍵概念將有助於人們理解看待資料的方式，正確地對其進行分類，並採取必要的步驟。

結構化資料

結構化資料是一種定義明確、結構良好且錯誤和複雜性最小的資料型別。可以透過檢視結構化資料來識別它，因為它易於理解、複雜性較低，並且可以快速分析它。

結構化資料最好的例子之一是 Excel 檔案和 Google 文件。帶有列和行的的資料是最常用且被稱為結構化資料的。結構化資料有利於研究工作以及視覺化或分析過程。

眾所周知，對結構化資料的深入研究是一個簡單而有效的過程，其中可以使用結構化查詢語言或 SQL 等程式語言來從資料中獲取見解，並將其有效地用於進一步的工作。

此外，在機器學習演算法方面，結構化資料可以有效地饋送機器學習演算法。機器學習和深度學習演算法在這些資料上訓練速度更快，並且可以從中獲得最佳效能。

一些機器學習演算法是引數化演算法，它們對資料中的一些假設或引數做出假設。例如，線性迴歸將資料視為線性的。在這種情況下，結構化資料可以極大地幫助在這些演算法上進行訓練，而引數化演算法也可以在資料上進行訓練併產生更好的輸出。

結構化資料儲存在資料倉庫或儲存中，以便在需要時可以輕鬆訪問它們，並且可以直接饋送到演算法進行訓練。

結構化資料的典型示例包括個人非常深入地執行的調查、非常理想地從人們那裡收集的資料以及部分業務資料（約 20%）。

非結構化資料

與結構化資料不同，非結構化資料是指組織和準備不充分的資料型別。這種型別的資料非常普遍，並且可以在網際網路上輕鬆找到，並且企業可以快速生成它。

這種型別的資料不包含行或列；它由那些沒有明確定義和組織的資料組成。非結構化資料難以理解和分析。

處理這種型別的資料是機器學習中一項最複雜的事情。資料科學家常說，如果處理非結構化資料，則應將模型構建時間和精力的約 70% 用於非結構化資料的資料清理和預處理工作。

這種型別的資料被認為不適合研究工作和一些重要的業務見解，因為最初它是非結構化的，可能導致錯誤的假設或決策。

這種型別的資料儲存在缺乏資料或非關係型 NoSQL 資料庫中。

非結構化資料的示例包括對更大群體進行的調查，但需要更好地處理，或者音訊和影片檔案。

半結構化資料

根據資料的結構，只有兩種資料型別：結構化資料和非結構化資料，但有時還存在第三種資料型別，即半結構化資料。

顧名思義，半結構化資料是結構化和非結構化資料的資料型別。半結構化資料也包含 80% 的非結構化資料，並且可以包含一些關於資料的標籤或描述，這與非結構化資料不同。有時，使用資料的標題或描述可以轉換為結構化資料，並以某種方式對我們有所幫助。

結構化資料與非結構化資料

引數	結構化資料	非結構化資料
複雜性	非常低	非常高
儲存於	資料儲存	資料缺乏
演算法效能	良好	非常差
需要預處理	非常少	很多
健壯性	高	低
組織性	是	否
儲存需求	非常少	非常高

使用哪種資料以及為什麼使用？

我們可能會產生一些溫和的問題。那麼，如果有兩種或三種資料型別，哪種更好，為什麼要使用它呢？

經過本次討論，結構化資料最適合機器學習和深度學習演算法、研究工作以及透過視覺化資料來獲取資料洞察。

但需要注意的關鍵一點是，結構化資料足以有效地訓練模型或演算法的情況並非總是如此。有時，僅限於一小部分結構化資料可能需要更準確的模型結果。在這種情況下，非結構化資料可以為我們提供很大幫助。透過對非結構化資料執行一些資料工程技術，可以從中檢索資訊。它還可以幫助我們使用有限的資料訓練準確的模型。

關鍵要點

• 結構化資料是一種非常易於理解和分析的資料型別，可以快速饋送到演算法中以構建模型。

• 非結構化資料是一種非常複雜的自然資料，大多不考慮用於研究和其他重要工作。

• 半結構化資料包含所有非結構化資料，但帶有標籤或描述，在應用資料工程技術後有時可以使用。

• 大多不推薦使用非結構化資料，但在資料稀缺或資料有限的情況下，有時可以使用適當的工具和技術。

結論

在本文中，我們討論了結構化資料和非結構化資料，以及它們根據機器學習演算法的行為，以及其他一些相關的重要內容。這將幫助人們更好地理解資料並據此採取行動。