结构化没答好能过吗?

在人工智能和大数据时代，结构化数据更加重要。但是，很多人仍然存在一个误区，认为在挑战赛或实际应用中，如果答题的方式正确，即使在结构化数据部分未能答好，也不会影响评分或成绩。那么，结构化没答好能过吗？从不同角度来进行分析。

数据分析角度

结构化数据的意义在于它具有高度的可计算性。而计算的重点在于表格多少项被填上了正确的值。如果答题者无法正确填写表格中的内容，那么分对少，这也就是降分或者淘汰的主要原因。假设我们有两个选手A和B，A答对了所有问题，但是在结构化数据中有20%的错误，而B答对了80%的问题，结构化数据做得非常好。那么很可能B获得的分数会高于A，虽然B没有回答所有的问题。

数据建模角度

在建模过程中，结构化数据很重要。因为它比较容易转化为各种模型需要的格式，因此也更容易应用于模型的优化和预测。模型的训练和调优的过程中需要使用标准的结构化数据，如果错误率很高，那么训练过程不仅会变得很困难，而且还会影响到最终模型的准确性。因此，在建模过程中，结构化数据是至关重要的。

人工智能应用角度

如果您还希望自己的人工智能模型具有更高的准确度，那么您需要注重结构化数据。在训练模型上，结构化数据占据了更大的比重。一个错误的结构化数据表格可能会导致垃圾模型出现，这个模型无用或者会给用户带来损失。

总结，结构化没答好不能过关或者获得高分。尤其是在数据建模和AI应用方面，结构化数据起着很重要的作用。因此，重视结构化数据的正确性也是保证模型准确性和获得高分的重要措施。