結構化數據與非結構化數據的區別

在數字化的時代，數據成為了我們使用的最重要的資源。數據的增加同時帶來了數據形式的多樣化。其中，結構化數據和非結構化數據是最基礎、最常見的數據類型之一。本文將介紹結構化數據和非結構化數據的區別，幫助讀者更好的理解數據的本質和應用。

一、結構化數據與非結構化數據的定義

結構化數據是指存在固定格式、規則和模式的數據。通常情況下，結構化數據可以通過表格、電子表格、資料庫等應用程序進行存儲和處理。典型例子包括傳統的關係型資料庫數據、包含規範化結構的 XML、JSON 等數據。

和結構化數據相對的，非結構化數據沒有固定的格式和模式。例如，存在於文本文件中的句子和段落、圖片和視頻、社交網路上的推文和評論等都屬於非結構化數據。

""" 
例子1：結構化數據
"""
import pandas as pd

# 創建一個DataFrame表格，數據具有固定格式和結構
df = pd.DataFrame({
    "name": ["張三", "李四", "王五"],
    "age": [18, 25, 33],
    "gender": ["男", "男", "女"]
})

# 輸出表格數據
print(df)

""" 
輸出結果：
   name  age gender
0   張三   18    男
1   李四   25    男
2   王五   33    女
"""

""" 
例子2：非結構化數據
"""
from PIL import Image

# 打開一張圖片並輸出圖片屬性
img = Image.open('example.jpg')
print(img.format, img.size, img.mode)

""" 
輸出結果：
JPEG (640, 360) RGB
"""

二、結構化數據與非結構化數據的特點對比

1、格式和模式

結構化數據有固定的格式、模式和結構。數據的各種屬性、元素和欄位都可以從數據集合的格式中得到定義。

相對地，非結構化數據並沒有固定的格式、元素、模式和結構。數據通常採用自由格式，可以靈活地定製數據元素、屬性和欄位。

2、數據規模和複雜度

結構化數據通常規模較小，並且它們的結構也比較簡單，數據之間的關係也更清晰。

然而，非結構化數據規模通常很大，因為它們存儲了大量的文本、圖片、視頻數據等。由於沒有固定的結構，非結構化數據也較為複雜，需要更多的技術手段來理解和處理。

3、數據的可處理性

結構化數據可以通過資料庫管理系統或其他數據處理工具處理。由於數據有明確的結構和規則，數據處理具有高度自動化、準確性高等優點。這使得結構化數據廣泛地應用於商業、科學和政府等領域。

相對地，非結構化數據在處理上比較困難。它們不具有固定的結構，處理需要更多的人工干預、人工智慧演算法等技術支持。這一特點也決定了非結構化數據在某些領域的應用是有限的。

三、結構化數據與非結構化數據的聯繫

結構化數據和非結構化數據雖然有很多不同之處，但它們也有很多關聯和聯繫。

1、結構化數據可以通過非結構化數據進行補充

在現實業務場景中，不僅僅是結構化數據可以提供信息。經常有些關鍵信息包含在零散、分散的形勢中。此時，非結構化數據可以被用來補充不完整或者缺失的結構化數據。在這樣的情境下，使用自然語言處理技術可以提取非結構化數據中的關鍵信息，進而補充和拓展有結構化的數據。

""" 
例子3：文本數據的補充
"""
import pandas as pd
import nltk
nltk.download("punkt")

# 創建一個包含兩列數據的csv表格
data = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3],
    "text": ["我今天天上天下的都想你", "咱們這次回家帶點大閘蟹過去吧", "這個作業好難啊"]
})

# 從文本數據中提取關鍵字
data['keywords'] = data['text'].apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x))

# 輸出提取結果
print(data)

""" 
輸出結果：
   id           text                           keywords
0   1  我今天天上天下的都想你     [我, 今天, 天上, 天下, 的, 都, 想, 你]
1   2  咱們這次回家帶點大閘蟹過去吧  [咱們, 這次, 回家, 帶點, 大閘蟹, 過去, 吧]
2   3        這個作業好難啊                  [這個, 作業, 好難, 啊]
"""

2、非結構化數據可以轉換為結構化數據，進而進行處理和分析

儘管非結構化數據本身不規範、難以處理，但是它們通常包含了很多有價值的信息。例如，文本、音樂或圖像中蘊含的情感、觀點和意向等。通過將非結構化數據轉換為結構化數據，可以更好地分析數據信息，從而獲得更多的價值。

""" 
例子4：文本數據的轉化
"""
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 創建一個包含文本數據的列表
data = ["Python is cool", "I love python programming"]

# 文本數據轉化為詞袋特徵
cv = CountVectorizer()
count_matrix = cv.fit_transform(data)

# 輸出特徵矩陣
data_new = pd.DataFrame(count_matrix.todense(), columns=cv.get_feature_names())
print(data_new)

""" 
輸出結果：
   cool  is  love  programming  python
0     1   1     0            0       1
1     0   0     1            1       1
"""

3、結構化數據和非結構化數據可以結合使用

儘管結構化數據處理自動化、高效，但是存在死角、缺乏深度信息等問題。因此，非結構化數據可以被用來提高結構性數據的完整性和質量。不僅如此，在結構化數據中發現問題之後，非結構化數據可以被用來理解這個現象的背景、歷史和語境。

""" 
例子5：結構化數據和非結構化數據的關聯分析
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 創建一個DataFrame表格
df = pd.DataFrame({
    "name": ["張三", "李四", "王五"],
    "age": [18, 25, 33],
    "profile": ["喜歡上網，也喜歡打遊戲。", "喜歡音樂，尤其是鋼琴。", "喜歡攝影，擅長油畫繪畫。"]
})

# 從文本數據中提取關鍵字
text_data = " ".join(df['profile'].tolist())
wordcloud = WordCloud().generate(text_data)

# 可視化輸出結果
plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=100)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

結論

本文介紹了結構化數據和非結構化數據的區別和聯繫。簡單地說，結構化數據由有限的、固定模式的數據元素組成，而非結構化數據由更加自由、靈活的數據元素和屬性組成。兩種類型的數據各有優劣，我們需要根據業務場景和需求進行選擇。

更為重要的是，兩種數據類型之間可以相互補充、轉化和用於關聯分析。這為我們提供了實現深度探索、推理和預測的機會和挑戰。