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了解数据的来源、数据的类型以及数据在我们周围是如何存储的。
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三种常见的数据类型
结构化 vs. 半结构化 vs. 非结构化
| 特性 | 结构化数据 | 半结构化数据 | 非结构化数据 |
|---|---|---|---|
| 格式 | 表格形式（行/列） | 标签或标记（如 JSON、XML） | 无预定义格式 |
| 模式 | 固定且预先定义 | 灵活且可演化 | 无模式 |
| 存储方式 | 关系型数据库 | NoSQL 数据库、文件系统 | 数据湖、云存储 |
| 示例 | SQL 数据库、Excel 表格 | JSON 文件、电子邮件 | 视频、社交媒体帖子 |
1.
How might the structure of a dataset influence the tools or methods you use to work with it?
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思考问题
| 类型 | 目的 | 示例 |
|---|---|---|
| 数据库 | 存储结构化数据，便于高效查询与管理。 | 客户关系管理（CRM）系统，如 Salesforce。 |
| API | 提供对外部服务或应用程序数据的程序化访问。 | 从天气 API 获取天气数据。 |
| 平面文件 | 以简单、可移植的格式存储数据，便于共享和保存。 | 包含月度销售报告的 CSV 文件。 |
| 流式数据 | 实时捕获数据，用于即时处理与分析。 | 物联网设备实时监测温度的传感器数据。 |
| 云服务 | 提供可扩展的存储与计算资源，支持多种数据类型。 | 存储在 Amazon S3 桶或 Google Cloud Storage 中的数据。 |
| 手动输入 | 收集用户或员工直接录入的数据。 | 用户通过网页表单填写的调查反馈。 |
| 其他来源 | 包括网络爬虫、第三方数据提供商等多样化数据渠道。 | 使用网络爬虫工具从竞争对手网站提取产品价格。 |
1.
What risks do we run into if we misunderstand the type or source of our data?
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2.
Can two datasets from different sources tell conflicting stories? How would you resolve that?
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思考问题
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单选题
以下哪一项是半结构化数据的例子？
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