‫欢迎回来｡
‫那么什么是数据呢？
‫我的意思是, 我们已经讨论过了, 我们应该对数据有一个概念｡
‫我们也知道为什么企业关心数据, 对吧？
‫我们现在生活在一个数据很有价值的世界里, 一些最有价值的公司之所以有价值, 是因为他们收集了数据｡
‫像Facebook和谷歌这样的公司通过出售数据来赚钱｡
‫他们通过使用数据来改进产品, 从而为客户提供产品｡
‫数据是新的黄金｡
‫因此, 企业之所以关心, 是因为通过了解他们的数据, 它可以成为产品的一部分,
‫比如创建一个YouTube推荐引擎｡
‫我们可以问公司在监控公司销售统计数据方面做得好不好, 你也可以用数据来改善公司, 问我们能做得更好吗？
‫我们可以改进哪些方面？
‫如何让我们的应用程序更快？
‫所以企业非常关心数据, 但我想花点时间来真正了解数据工程师通过操纵或收集这些数据来做什么｡
‫我们来讨论一下四种不同类型的数据｡
‫我们了解到有些东西叫做结构化数据｡
‫现在, 这些数据实际上组织得很好, 便于我们理解和阅读,
‫因为数据是从不同的来源以不同的方式收集的｡
‫对不对？
‫但是一旦在电脑上, 有一个标准的方式, 通常是在一个表格或者我们所说的矩阵中, 一个让它容易阅读的表格｡
‫属性通常是列, 行通常是实例, 有时我们在最右边的列中有输出,
‫就像我们在机器学习中看到的那样, 我们根据输入和结构预测输出｡
‫数据通常来自关系数据库, 如MySQL post
‫graphs和其他允许我们执行SQL查询的关系数据库｡
‫也就是说, 对结构数据执行动作以收集信息｡
‫然后是半结构化数据｡
‫仍然存在结构化数据, 但通常是XML CSV（我们已经看到过）或JSON形式｡
‫而这些只是不同的扩展名和不同的方式来存储不同文件中的数据｡
‫例如, 一个非常受欢迎的网站可以抓取在线自由打开的数据并找到数据集, 甚至可以进行竞赛,
‫或者查看其他人的笔记本并谈论机器学习主题｡
‫Kaggle让我们可以看到我们可以使用的数据集｡
‫如果我在这里输入XML之类的东西｡
‫它给予我所有的信息或数据｡
‫让我们把XML格式的文件放大｡
‫例如, 如果我点击血细胞图像｡
‫还有我｡
‫看这里｡
‫我看到了数据源, 其中有一些CSV文件, 但也有一些XML文件｡
‫如果我向下滚动, 也会有一些图像｡
‫我们可以使用不同的数据格式｡
‫顺便说一下, 如果您单击此处的筛选器, 您实际上会看到一些可用于数据的文件类型｡
‫现在我们了解了CSP｡
‫还有JSON, 如果我们看一下这个啤酒风格的话｡
‫如果我向下滚动, 我们会看到它是JSON格式和JSON格式｡
‫你可以看到有这种树状结构的探索数据｡
‫这与CSV有一点不同, 它是另一种组织数据的方式｡
‫就像我说的｡
‫在Kaggle上, 你会发现所有这些类型的数据集使用不同的东西｡
‫例如, SQL Light是一种数据库类型, 使用SQL, 所以数据结构化｡
‫所以如果我在这里使用SQL Lite, 使用关系数据库搜索一些东西｡
‫您将看到它使用了SQL｡
‫它会告诉我们它有什么样的通讯设备｡
‫因此, 有很多方法来探索Kaggle, 但这两种类型的数据通常组织良好,
‫易于我们使用工具（如面向CSP的熊猫）进行操作｡
‫事实上, 你也可以用熊猫来做SQL｡
‫第三类是非结构化数据｡
‫丹妮尔已经提过了对吧
‫这种非结构化数据的想法很好, 它们通常不是简单的格式, 我们真的可以轻松地操作和分析｡
‫这些通常是电子邮件或PDF或任何类型的文档, 实际上理解它们可能会有点困难｡
‫它是无结构的｡
‫最后, 我们有二进制数据｡
‫这些文件包括音频文件､ 图像文件和视频文件｡
‫它们是二进制的｡
‫这是计算机可以理解的1和0｡
‫但对我们来说, 要把它们分类, 真的, 真的很难｡
‫如你所见, 它从上到下｡
‫从一个真正有组织的, 有标签的数据到一些有点难组织的东西, 特别是对机器来说｡
‫那么, 为什么我们要谈论这四类数据呢？
‫嗯, 因为大多数企业｡
‫规模越大, 不仅会有结构化的数据, 还会有各种各样的数据,
‫各种各样的输入, 这些数据需要以某种方式一起工作｡
‫因此, 数据工程师的工作之一就是利用所有这些类型的数据, 以某种方式将它们组合或组织起来,
‫使之对业务有用｡
‫让我们在这里休息一下, 并在下一个视频中进一步探讨｡