構造化データと非構造化データの違いを理解する
データのコンテキストでは、「構造化」とは、事前定義された形式や構造を持たない非構造化データとは対照的に、特定の形式またはスキーマで編成されたデータを指します。構造化データは通常、データベースまたはスプレッドシートに保存され、ソフトウェア ツールを使用して簡単に検索、並べ替え、分析できます。構造化データの例は次のとおりです。
1。表形式データ: スプレッドシートやテーブルなど、行と列に編成されたデータ。リレーショナル データベース: 顧客情報、注文履歴、在庫レベルなど、それらの間の関係が定義されたテーブルに保存されるデータ。
3. XML (eXtensible Markup Language) ドキュメント: 製品説明や在庫リストなど、その構造とコンテンツを定義するためにタグでマークアップされたデータ。 JSON (JavaScript Object Notation) ドキュメント: ユーザー設定や製品情報など、キーと値のペアのコレクションとして表されるデータ。 SQL (構造化照会言語) データベース: 顧客情報、注文履歴、在庫レベルなど、データベースに保管され、SQL コマンドを使用して照会できるデータ。対照的に、非構造化データには事前定義された形式や構造がなく、通常、テキスト ドキュメント、画像、オーディオ、またはビデオ ファイルとして保存されます。非構造化データの例は次のとおりです。
1。テキスト文書: レポート、電子メール、手紙など、自然言語で書かれた文書。画像: 特定の形式で構造化されていない写真およびその他のグラフィック。
3。オーディオおよびビデオ ファイル: 特定の形式で構造化されていないサウンドおよびビデオの記録。
4。ソーシャル メディア投稿: Twitter、Facebook、Instagram などのソーシャル メディア プラットフォームに投稿されるコンテンツ。
5。センサー データ: 温度測定値、GPS 座標、モーション検出器などのセンサーによって生成されるデータ。構造化データは、ソフトウェア ツールを使用して簡単に検索、並べ替え、集計できるため、通常、非構造化データよりも分析と処理が簡単です。ただし、非構造化データは、構造化データでは取得できない可能性のある人間の行動、感情、および人間の経験のその他の側面についての貴重な洞察を提供できます。
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