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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
要考虑什么是半结构化数据，我们先打个比方——面试。
假设你正在进行一次半结构化面试。顾名思义，这介于结构化面试和非结构化面试之间。
就背景而言，结构化面试是这样一种面试，提问的问题以及提问的顺序是由你的人力资源团队预先确定的，并且对每个候选人都是一致的。另一方面，非结构化面试是这样一种面试，其中的问题和提问顺序由面试官自己决定，对每个应聘者来说可能完全不同。
当你考虑这两个极端时，你会开始看到半结构化面试的好处，它相当一致和量化,但仍然为面试官提供了一个建立融洽关系和询问后续问题的窗口。
半结构化数据在本质上类似于半结构化面试——它不像非结构化数据那样混乱和不受控制，但也不像结构化数据那样死板和易于量化。
半结构化数据是不驻留在关系数据库或任何其他数据表中的信息，但仍然具有一些组织属性，使其更容易分析，例如语义标记。半结构化数据的一个很好的例子是超文本标记语言代码，它不限制您希望在文档中收集的信息量，但仍然通过语义元素强制实施层次结构。
在这里，我们将探讨结构化、半结构化和非结构化数据之间的区别，以确保您很好地理解这些术语。
结构化数据被称为定量数据，是分析软件可以收集的客观事实和数字——这种类型的数据易于导出、存储和组织在擅长或结构化查询语言等数据库中。结构化数据很有价值，因为您可以通过数据分析方法运行数据，从而深入了解总体趋势。
以下是擅长表格中结构化数据的一个示例：
或者，半结构化数据不符合关系数据库，但仍然通过语义元素包含某种级别的组织。例如，考虑HTML，它不限制您可以在文档中收集的
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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