在数字化的时代，数据成为了我们使用的最重要的资源。数据的增加同时带来了数据形式的多样化。其中，结构化数据和非结构化数据是最基础、最常见的数据类型之一。本文将介绍结构化数据和非结构化数据的区别，帮助读者更好的理解数据的本质和应用。
一、结构化数据与非结构化数据的定义
结构化数据是指存在固定格式、规则和模式的数据。通常情况下，结构化数据可以通过表格、电子表格、数据库等应用程序进行存储和处理。典型例子包括传统的关系型数据库数据、包含规范化结构的 XML、JSON 等数据。
和结构化数据相对的，非结构化数据没有固定的格式和模式。例如，存在于文本文件中的句子和段落、图片和视频、社交网络上的推文和评论等都属于非结构化数据。
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例子1：结构化数据
"""
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame表格，数据具有固定格式和结构
df = pd.DataFrame({
"name": ["张三", "李四", "王五"],
"age": [18, 25, 33],
"gender": ["男", "男", "女"]
})
# 输出表格数据
print(df)
"""
输出结果：
name age gender
0 张三 18 男
1 李四 25 男
2 王五 33 女
"""
"""
例子2：非结构化数据
"""
from PIL import Image
# 打开一张图片并输出图片属性
img = Image.open('example.jpg')
print(img.format, img.size, img.mode)
"""
输出结果：
JPEG (640, 360) RGB
"""二、结构化数据与非结构化数据的特点对比
1、格式和模式
结构化数据有固定的格式、模式和结构。数据的各种属性、元素和字段都可以从数据集合的格式中得到定义。
相对地，非结构化数据并没有固定的格式、元素、模式和结构。数据通常采用自由格式，可以灵活地定制数据元素、属性和字段。
2、数据规模和复杂度
结构化数据通常规模较小，并且它们的结构也比较简单，数据之间的关系也更清晰。
然而，非结构化数据规模通常很大，因为它们存储了大量的文本、图片、视频数据等。由于没有固定的结构，非结构化数据也较为复杂，需要更多的技术手段来理解和处理。
3、数据的可处理性
结构化数据可以通过数据库管理系统或其他数据处理工具处理。由于数据有明确的结构和规则，数据处理具有高度自动化、准确性高等优点。这使得结构化数据广泛地应用于商业、科学和政府等领域。
相对地，非结构化数据在处理上比较困难。它们不具有固定的结构，处理需要更多的人工干预、人工智能算法等技术支持。这一特点也决定了非结构化数据在某些领域的应用是有限的。
三、结构化数据与非结构化数据的联系
结构化数据和非结构化数据虽然有很多不同之处，但它们也有很多关联和联系。
1、结构化数据可以通过非结构化数据进行补充
在现实业务场景中，不仅仅是结构化数据可以提供信息。经常有些关键信息包含在零散、分散的形势中。此时，非结构化数据可以被用来补充不完整或者缺失的结构化数据。在这样的情境下，使用自然语言处理技术可以提取非结构化数据中的关键信息，进而补充和拓展有结构化的数据。
"""
例子3：文本数据的补充
"""
import pandas as pd
import nltk
nltk.download("punkt")
# 创建一个包含两列数据的csv表格
data = pd.DataFrame({
"id": [1, 2, 3],
"text": ["我今天天上天下的都想你", "咱们这次回家带点大闸蟹过去吧", "这个作业好难啊"]
})
# 从文本数据中提取关键字
data['keywords'] = data['text'].apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x))
# 输出提取结果
print(data)
"""
输出结果：
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 咱们这次回家带点大闸蟹过去吧 [咱们, 这次, 回家, 带点, 大闸蟹, 过去, 吧]
2 3 这个作业好难啊 [这个, 作业, 好难, 啊]
"""2、非结构化数据可以转换为结构化数据，进而进行处理和分析
尽管非结构化数据本身不规范、难以处理，但是它们通常包含了很多有价值的信息。例如，文本、音乐或图像中蕴含的情感、观点和意向等。通过将非结构化数据转换为结构化数据，可以更好地分析数据信息，从而获得更多的价值。
"""
例子4：文本数据的转化
"""
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 创建一个包含文本数据的列表
data = ["Python is cool", "I love python programming"]
# 文本数据转化为词袋特征
cv = CountVectorizer()
count_matrix = cv.fit_transform(data)
# 输出特征矩阵
data_new = pd.DataFrame(count_matrix.todense(), columns=cv.get_feature_names())
print(data_new)
"""
输出结果：
cool is love programming python
0 1 1 0 0 1
1 0 0 1 1 1
"""3、结构化数据和非结构化数据可以结合使用
尽管结构化数据处理自动化、高效，但是存在死角、缺乏深度信息等问题。因此，非结构化数据可以被用来提高结构性数据的完整性和质量。不仅如此，在结构化数据中发现问题之后，非结构化数据可以被用来理解这个现象的背景、历史和语境。
"""
例子5：结构化数据和非结构化数据的关联分析
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 创建一个DataFrame表格
df = pd.DataFrame({
"name": ["张三", "李四", "王五"],
"age": [18, 25, 33],
"profile": ["喜欢上网，也喜欢打游戏。", "喜欢音乐，尤其是钢琴。", "喜欢摄影，擅长油画绘画。"]
})
# 从文本数据中提取关键字
text_data = " ".join(df['profile'].tolist())
wordcloud = WordCloud().generate(text_data)
# 可视化输出结果
plt.figure(figsize=(8, 8), dpi=100)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()结论
本文介绍了结构化数据和非结构化数据的区别和联系。简单地说，结构化数据由有限的、固定模式的数据元素组成，而非结构化数据由更加自由、灵活的数据元素和属性组成。两种类型的数据各有优劣，我们需要根据业务场景和需求进行选择。
更为重要的是，两种数据类型之间可以相互补充、转化和用于关联分析。这为我们提供了实现深度探索、推理和预测的机会和挑战。
