在当今数据分析领域，非结构化数据与结构化数据并存，其占比和影响显著。非结构化数据如文本、图像等，占比逐年上升，为数据分析提供更多元的信息来源。结构化数据如数据库中的表格，虽占比相对较低，但依然在数据分析中扮演关键角色。两者相互补充，共同推动数据分析技术的发展。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，在数据分析领域，数据可以分为结构化数据和非结构化数据两大类，本文将探讨非结构化数据和结构化数据在现代数据分析中的占比及影响。
非结构化数据与结构化数据概述
1、结构化数据
结构化数据是指具有固定格式、易于查询和管理的数据，如关系型数据库中的表格数据，这类数据通常由数字、文本等组成，便于计算机处理和分析。
2、非结构化数据
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非结构化数据是指没有固定格式、难以查询和管理的数据，如文本、图片、音频、视频等，这类数据具有多样性、复杂性和动态性等特点，给数据分析和处理带来一定挑战。
二、非结构化数据与结构化数据在现代数据分析中的占比
1、结构化数据占比
在数据分析领域，结构化数据一直占据主导地位，据统计，全球结构化数据占比约为80%，随着互联网、物联网等技术的快速发展，结构化数据占比有望进一步增加。
2、非结构化数据占比
近年来，随着大数据、人工智能等技术的兴起，非结构化数据在数据分析中的占比逐渐上升，据相关数据显示，全球非结构化数据占比已超过60%，并且这一比例还在不断增长。
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三、非结构化数据与结构化数据在现代数据分析中的影响
1、结构化数据影响
（1）便于存储和管理：结构化数据具有固定格式，便于存储和管理，有利于提高数据质量和安全性。
（2）易于分析：结构化数据便于进行统计分析、机器学习等数据分析方法，有助于发现数据中的规律和趋势。
（3）应用广泛：结构化数据在金融、医疗、交通等领域具有广泛的应用，为各行各业提供了有力支持。
2、非结构化数据影响
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（1）丰富数据来源：非结构化数据具有多样性，为数据分析提供了更丰富的数据来源。
（2）揭示复杂关系：非结构化数据有助于揭示数据之间的复杂关系，提高数据分析的深度和广度。
（3）创新应用场景：非结构化数据在人工智能、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景，为数据分析带来新的应用场景。
非结构化数据与结构化数据在现代数据分析中各具优势，两者占比呈现上升趋势，在数据分析过程中，应充分利用结构化数据和非结构化数据，发挥其在各自领域的优势，提高数据分析的准确性和效率，随着技术的不断发展，未来非结构化数据在数据分析中的占比有望进一步提升，为我国经济社会发展提供有力支持。
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