结构化6大类

在信息爆炸的时代，对于大量数据的管理和分析成为了一项重要的工作。而结构化数据的分类和管理成为了其中的关键。结构化数据可以根据不同的特征和属性进行分类，细分为不同的大类。本文将从多个角度对结构化6大类进行分析。

一、按数据来源分为：交易数据、生产制造数据、财务会计数据、人事管理数据、客户服务数据、市场销售数据。

交易数据是指公司或组织的交易记录，包括销售，采购，库存等。这类数据用于财务会计核算、风险控制和商业分析。

生产制造数据用于评估制造过程、产品质量、可视化生产状况、调整生产性能等。该类数据通常来自传感器、设备和测试系统等物理或数字源。

财务会计数据是以财务报表为核心的数据。该类数据主要由记录公司财务交易的信息组成。通过分析财务会计数据可以评估公司的财务表现，指导财务决策。

人事管理数据是指包括员工信息、培训记录、薪酬和福利等方面的信息，帮助管理者更好地了解员工需求和管理需求。

客户服务数据包括收集和跟踪产品关于客户支持、反馈和需求等信息。这可以帮助公司改进产品的质量和客户服务，提高客户满意度和忠诚度。

市场销售数据包括销售委托、客户交流等， 它关注企业所拥有的市场份额并确定公司的销售策略。

二、按数据类型分为：文本数据、数字数据、二进制文件等。

文本数据是一种最常见的结构化数据类型。它是有结构的，可以被分隔符分开，并且带有标签和元数据。文本数据常见的类型包括邮件、合同、报告等。

数字数据是一种包括数字信息的结构化数据类型。数字数据可以进一步细分为整数、小数、百分比和货币数据等。数字数据广泛应用于统计、财务、报告等领域。

二进制文件是一种不可读的结构化数据类型，图像、音频和视频都属于二进制文件。虽然它们不能直接阅读，但它们可以被处理，在使用时转化为可读的形式，例如将图像转换为jpeg文件或将音频转换为WAV文件。

三、按数据处理方法分为：增删改查、分析、聚合、分类、关联和过滤。

增删改查是一种常见的数据处理方法，通常用于数据录入或信息修改。分析用于获取相关数据，并对其进行统计或模拟。聚合通常用于分组数据并计算汇总信息。分类用于对数据进行分类或标记，关联用于将数据与其他数据的信息相匹配或用于数据的合并。 过滤通常用于提取或删除数据，这将帮助筛选出特定的信息以方便检索。

四、按数据存储方式分为：关系数据库、面向对象数据库、NoSQL数据库、列式数据库等。

关系数据库是使用表格结构的传统数据库，用于存储有固定结构的数据类型。面向对象数据库是一种基于面向对象编程模型的数据库。NoSQL数据库是当前比较流行的非关系数据库，适用于处理大量非结构化和半结构化数据。 列式数据库是一种特殊的数据库，可优化数据的读取和分析，以处理海量用户访问请求

五、按数据分析方式分为：深度学习、自然语言处理、聚类、分类、回归等。

深度学习是指训练神经网络以对大量数据进行分类和预测。自然语言处理是指使用机器学习技术处理和理解人类语言。聚类分析是一种无监督的机器学习方法，使用分组管理数据总结信息。分类是一种有监督的机器学习方法，对于处理分类型的数据，使用训练数据集进行分类识别。回归是一种有监督的机器学习方法，通常使用适合预测连续结果的训练数据集。

六、按数据处理工具分为：Excel、SQL、Python、R语言等。

Excel是办公表格处理和数据可视化最常用的工具。SQL是处理和管理关系型数据库常用的语言，用于数据检索，插入和修改。Python是当前最流行的数据处理语言之一，Python提供了大量的工具和库以处理和可视化数据。 R语言是为统计和数据可视化而设计的语言，提供了一个广泛的社区和大量的数据处理工具。