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随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的重要资源，据相关统计，非结构化数据已占到整个数据总量的80%以上，成为数据海洋中的暗流涌动，非结构化数据到底是如何计算出来的呢？本文将为您揭秘这一数据背后的奥秘。
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非结构化数据概述
非结构化数据指的是无法用固定格式描述的数据，如文本、图片、音频、视频等，与结构化数据相比，非结构化数据具有以下特点：
1、格式多样：非结构化数据可以采用多种格式，如XML、JSON、HTML等。
2、存储分散：非结构化数据通常分散存储在各个系统、数据库和设备中。
3、价值密度低：非结构化数据中，有价值的信息占比相对较低。
4、处理难度大：由于非结构化数据格式多样，因此处理起来较为复杂。
非结构化数据占比计算方法
1、数据总量统计：我们需要统计整个数据总量，数据总量可以通过以下几种方式获取：
（1）企业内部数据统计：对企业内部各系统、数据库和设备进行数据统计，汇总得到企业内部数据总量。
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（2）行业数据统计：参考行业报告、公开数据等，获取行业数据总量。
（3）全球数据统计：参考联合国、世界银行等国际组织发布的数据，获取全球数据总量。
2、非结构化数据统计：我们需要统计非结构化数据总量，以下是一些常见的非结构化数据来源：
（1）企业内部数据：如邮件、文档、报告、图片、音频、视频等。
（2）社交媒体数据：如微博、微信、抖音等平台上的文本、图片、视频等。
（3）网络爬虫数据：通过爬虫技术获取的网络公开数据。
（4）物联网数据：来自智能家居、智能交通、智能医疗等领域的传感器数据。
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3、计算非结构化数据占比：我们将非结构化数据总量除以数据总量，得到非结构化数据占比。
非结构化数据占比 = 非结构化数据总量 / 数据总量
非结构化数据占比影响因素
1、行业特点：不同行业的数据结构存在差异，如金融、医疗、教育等行业的数据以结构化数据为主，而互联网、媒体等行业的数据以非结构化数据为主。
2、技术发展：随着大数据、人工智能等技术的发展，非结构化数据占比逐年上升。
3、政策法规：政府对数据安全和隐私保护的重视程度也会影响非结构化数据占比。
非结构化数据已成为数据海洋中的暗流涌动，了解非结构化数据的占比，有助于我们更好地把握数据发展趋势，为企业和行业的发展提供有力支持。
标签： #非结构化数据占到整个数据总量
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