评论和点赞的数量显示参与度的可量化指标
November 5, 2023非结构化数据 图像内容：实际图像不适合整齐的行和列。 说明文字：图像附带的自由格式文本，充满个性、主题标签和表情符号。 电子邮件 来自 Zapier 的一封电子邮件的屏幕截图，其中显示“用更少的资源做更多的事情：通过自动化发展您的业务”，其中箭头指向发件人、日期、收件人、主题行和内容本身 结构化数据 元数据：包括发件人、收件人、日期和主题行。将这些视为电子邮件的“信封详细信息”。 非结构化数据 电子邮件内容：电子邮件的主体，无论是文本、图像还是附件，都随着发件人的意图而变化和独特。 播客 Zapier 的 Wade Foster 在 Spotify 上主播的播客剧集的屏幕截图，其中箭头指向日期和剧集长度、播放按钮以及剧集描述 结构化数据 持续时间：剧集的确切长度（以小时、分钟和秒为单位）。 发布日期：剧集的发布日期。
非结构化数据 音频内容：剧集中实际
的对话、对话和音效剧集描述：虽然它可以提供内容的结构化概述，但其写作方式、分享的轶事或制作的笑话都是自由流畅且非结构化的。 人工智能对数据的影响 人工智能和机器学习 (ML)的出现正在重新定义我们处理数据的方法，考虑到数据的庞大数量和复杂性，这是有道理的。传统的工具和方法根本无法应对这场数据海啸，但人工智能和机器学习，比如谷歌云的人工智能平台，正在升级我们的数据工具包，帮助我们自动化数据工作流程，标准化非结构化数据格式，并以比以往更快的速度处理结构化数据分析。以前。以下是该技术如何帮助我们处理数据的一些示例： 客户服务：人工智能和机器 加拿大手机数据库 习用于自动化工作流程，并对来自电子邮件和聊天日志等来源的非结构化数据进行标准化，以便为聊天机器人与客户实时互动提供动力。
市场研人工智能和机器学习正在筛选
大量的社交媒体帖子和在线评论，以挖掘关键的消费者洞察，为数据驱动的决策增添全新的维度。 金融：人工智能用于简化数据分析，识别来自各种金融数据库的结构化数据的趋势和模式。借助这些工具，现在比以往任何时候都更容易预测股市趋势或识别潜在的信用风险。 零售和电子商务：人工智能可以分析来自 CRM 系统的结构化数据，以预测购买行为、优化供应链并改善客户体验。 如果您想查看更多有关人工智能如何改变我们工作方式的示例，请查看Zapier 团队如何跨部门使用人工智能。 结构化和非结构化数据常见问题解答 还有更多问题吗？没问题，我有答案。 什么是半结构化数据？ 半结构化 美国B2B清单 数据是数据的中间子级，结合了结构化和非结构化兄弟数据的元素。它不像结构化数据那么严格，但也不像非结构化数据那么复杂。
