數據結構化怎麼做

❶ 結構化程序設計原則

結構化程序設計原則主要有四個原則：

1．自頂向下：程序設計時，應先考慮總體，後考慮細節；先考慮全局目標，後考慮局部目標。不要一開始就過多追求眾多的細節，先從最上層總目標開始設計，逐步使問題具體化。

2．逐步求精：對復雜問題，應設計一些子目標作為過渡，逐步細化。

3．模塊化：一個復雜問題，肯定是由若干稍簡單的問題構成。模塊化是把程序要解決的總目標分解為子目標，再進一步分解為具體的小目標，把每一個小目標稱為一個模塊。

4．限制使用goto語句
結構化程序設計方法的起源來自對GOTO語句的認識和爭論。肯定的結論是：在塊和進程的非正常出口處往往需要用GOTO語句，使用GOTO語句會使程序執行效率較高；在合成程序目標時，GOTO語句往往是有用的，如返回語句用GOTO。

否定的結論是：GOTO語句是有害的，是造成程序混亂的禍根，程序的質量與GOTO語句的數量呈反比，應該在所有高級程序設計語言中取消GOTO語句。取消GOTO語句後，程序易於理解、易於排錯、容易維護，容易進行正確性證明。作為爭論的結論，1974年Knuth發表了令人信服的總結，並取消了GOTO語句。

(1)數據結構化怎麼做擴展閱讀：

結構化程序，是以模塊化設計為中心，將待開發的軟體系統劃分為若干個相互獨立的模塊。

結構化程序設計由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模塊化設計為中心，將待開發的軟體系統劃分為若干個相互獨立的模塊，這樣使完成每一個模塊的工作變單純而明確，為設計一些較大的軟體打下了良好的基礎。

由於模塊相互獨立，因此在設計其中一個模塊時，不會受到其它模塊的牽連，因而可將原來較為復雜的問題化簡為一系列簡單模塊的設計。模塊的獨立性還為擴充已有的系統、建立新系統帶來了不少的方便，因為我們可以充分利用現有的模塊作積木式的擴展。

❷ 將非結構化數據轉化為結構化數據有哪些方法

非結構化數據轉化為結構化數據有以下幾個方法：
1. 傳統方法——樹
雖然絕大多數數據是非結構化格式的，但是結構化數據普遍存在於各類商業應用軟體和系統中，例如產品數據存儲，交易日誌，ERP和CRM 系統中都存在大量結構化數據，這些結構化數據仍應用著陳舊的數據技術處理，如基於規則的系統，決策樹等。這樣的方法需要人工進行特徵提取，操作繁瑣且需要耗費大量人力進行數據標簽。
非結構化數據，也就是通常使用的雜亂無章的文本數據。非結構化數據通常是不能用結構化數據的常規方法以傳統方式進行分析或處理的，所以這也成為AI領域一個常見的難題，要理解非結構化數據通常需要輸入整段文字，以識別其潛在的特徵，然後查看這些特徵是否出現在池中的其他文本中。因此，在處理此類任務時，深度學習以其出色的特徵提取能力一騎絕塵，於是所有人都開始想著把神經網路用在結構化數據上——建個全連接層，把每一列的內容作為輸入，再有一個確定好的標簽，就可以進行訓練和推理了。
2. 新型利器——深度學習
需要尋找結構化數據的語義，目前要解決的問題主要有：
①數據清洗。要在結構化數據 AI 應用上有所成果，首先需要解決人工數據清洗和准備的問題，找到極少或者沒有人為干預的自動化方法，才能使得這一應用可落地可拓展。
②異構數據。處理結構化數據的其中一大挑戰在於，結構化數據可能是異構的，同時組合了不同類型的數據結構，例如文本數據、定類數據、數字甚至圖像數據。其次，數據表有可能非常稀疏。想像一個 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 個可能值（例如製造商的類型，大小，價格等），行則有幾百萬行。由於只有一小部分列值的組合有意義，可以想像，這個表格可能的組合空間有多麼「空」。
③語義理解。找到這些結構化數據的語義特徵。處理結構化數據並不僅僅依賴於數據本身的特徵 (稀疏，異構，豐富的語義和領域知識），數據表集合 (列名，欄位類型，域和各種完整性約束等）可以解碼各數據塊之間的語義和可能存在的交互的重要信息。也就是說，存儲在資料庫表中的信息具有強大的底層結構，而現有的語言模型（例如 BERT）僅受過訓練以編碼自由格式的文本。
3. 結構化數據清洗
除了某些特定的需求外，經過預處理之後的結構化數據，應該滿足以下特點：
①所有值都是數字–機器學習演算法取決於所有數據都是數字；
②非數字值（在類別或文本列中的內容）需要替換為數字標識符；
③標識並清除具有無效值的記錄；
④識別並消除了無關的類別；
⑤所有記錄都需要使用相同的一致類別。