按照数据的组成情况,数据可分为

按照数据的组成情况，数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指具有固定格式和组织规则的数据，例如关系型数据库中的表格数据；非结构化数据则是指没有固定格式或组织规则的数据，例如电子邮件、音频和视频等数据。

从数据来源角度来看，结构化数据主要来源于企业的业务操作系统、传感器设备、日志、监控等系统；而非结构化数据则主要来源于社交媒体、网页、多媒体等内容。由于非结构化数据来源的广泛性，其数据量也愈发巨大，这就需要利用一些先进的技术来处理和分析这些数据。为此，人们在数据挖掘、机器学习等领域开展了一系列的研究和实践，以便更加有效地处理各种类型的非结构化数据，因此非结构化数据正逐渐成为了重要的研究领域。

从数据处理的角度来看，结构化数据可以使用SQL等传统的数据处理方法进行分析和加工。相应地，非结构化数据则需要利用一些自然语言处理、图像处理、语音处理等技术来完成数据的预处理和清理。这些技术包括文本分析、图像识别、语音识别、情感分析等等，有助于从庞杂的非结构化数据中提取有价值的信息。

另外，从数据存储的角度来看，结构化数据通常采用关系型数据库进行存储和管理，而非结构化数据则需要采用一些新型的大数据处理平台，如Hadoop、Cassandra等来完成海量数据的存储和管理。此外，云计算和人工智能技术的发展，将为非结构化数据开发提供更多可能性，例如利用云存储和云计算平台来提高处理效率和可靠性。

综上所述，结构化数据和非结构化数据各有其特点，并且因为数据来源多样性和数据处理方式的不同而导致其在数据挖掘和分析中的应用也不同。在数据工作的实践中，针对不同类型的数据，我们应根据实际需要采用不同的技术和方法来处理和分析数据，以便从中获得更多的价值信息。