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注：配圖為UCI聯合創智VI設計公司作品
要考慮什么是半結構化數據，我們先打個比方——面試。
假設你正在進行一次半結構化面試。顧名思義，這介于結構化面試和非結構化面試之間。
就背景而言，結構化面試是這樣一種面試，提問的問題以及提問的順序是由你的人力資源團隊預先確定的，并且對每個候選人都是一致的。另一方面，非結構化面試是這樣一種面試，其中的問題和提問順序由面試官自己決定，對每個應聘者來說可能完全不同。
當你考慮這兩個極端時，你會開始看到半結構化面試的好處，它相當一致和量化,但仍然為面試官提供了一個建立融洽關系和詢問后續問題的窗口。
半結構化數據在本質上類似于半結構化面試——它不像非結構化數據那樣混亂和不受控制，但也不像結構化數據那樣死板和易于量化。
半結構化數據是不駐留在關系數據庫或任何其他數據表中的信息，但仍然具有一些組織屬性，使其更容易分析，例如語義標記。半結構化數據的一個很好的例子是超文本標記語言代碼，它不限制您希望在文檔中收集的信息量，但仍然通過語義元素強制實施層次結構。
在這里，我們將探討結構化、半結構化和非結構化數據之間的區別，以確保您很好地理解這些術語。
結構化數據被稱為定量數據，是分析軟件可以收集的客觀事實和數字——這種類型的數據易于導出、存儲和組織在擅長或結構化查詢語言等數據庫中。結構化數據很有價值，因為您可以通過數據分析方法運行數據，從而深入了解總體趨勢。
以下是擅長表格中結構化數據的一個示例：
或者，半結構化數據不符合關系數據庫，但仍然通過語義元素包含某種級別的組織。例如，考慮HTML，它不限制您可以在文檔中收集的
注：配圖為UCI聯合創智VI設計公司作品
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