Hot Database

我们所有的在线行为都会产生数据。即使我们不写帖子、评论或上传其他内容，我们也会通过沉默的观察留下自己的痕迹。这会导致可预测的结果——根据 统计局预计到 年，全球产生的数据量将超过 。一方面，拥有大量资源来做出基于数据的决策是明智之举。但有一点限制：大多数生成的数据都是非结构化数据，而且此类数据集没有预先确定的模型。

不管怎样，到 年， 的数据将是非结构化的， 根据 预测。这就是我们需要学习如何处理非结构化数据集的关键原因。


处理非结构化数据
为什么非结构化数据难以处理？因为此 开曼群岛手机号码数据 类数据集不符合预定义的格式，因此很难分析或找到直接使用的用例。然而，非结构化数据可以提供有价值的见解，并有助于制定 数据驱动 策略。

手动分析非结构化数据既耗时又费钱，因此，这种流程更容易出现人为错误和偏见。此外，这种流程不可扩展，这对于专注于增长的企业来说是大忌。幸运的是，有办法将非结构化数据转换为可行的格式。

虽然使用 、 表格和 关系数据库，非结构化数据管理需要更先进的工具、复杂的规则、 库和技术才能将其转换为可量化的数据。

结构化非结构化数据的步骤
非结构化数据处理更为复杂；但是，如果您遵循一些确切的步骤，该过程就不会那么令人沮丧。这些步骤可能因分析的初始目标、期望结果、软件和其他资源而异。