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对未按照预定义模式（如数据库表结构）组织的数据（如文本、图像、音频、视频等）进行处理、清洗、建模和挖掘，以提取有价值信息的技术方法。
医疗领域的非结构化数据分析能够从病历文本中自动识别症状关联。
通过分析医生记录中的自由文本，系统能自动发现疾病症状之间的潜在关联。
社交媒体平台利用非结构化数据分析识别热门话题和用户情绪变化。
平台通过分析用户发布的帖子和评论，实时监测话题热度和情感趋势。
与'结构化数据分析'相对，后者指对表格化数据（如Excel、SQL数据库）的处理。非结构化数据通常占全球数据总量的80%以上，但分析难度较大。
结构化数据如Excel表格（有行列标题），非结构化数据如微博评论（自由文本）。前者易于分析，后者需先进行文本清洗（如去除停用词、分词）再处理。
1. 数据收集（爬虫、API等）；2. 预处理（清洗、标准化）；3. 特征提取（如TF-IDF、词嵌入）；4. 建模（机器学习/深度学习）；5. 结果解读与可视化。
由'非结构化'（unstructured）与'数据分析'（data analysis）组合而成。'非结构化'一词源于计算机科学，指数据缺乏固定格式或模式；'数据分析'则指通过统计、机器学习等方法提取信息。该术语在2010年后随着大数据技术兴起而广泛使用。
常用于人工智能、大数据、自然语言处理等技术领域。初学者应重点掌握其与'结构化数据'的区别，以及常见的分析工具（如NLP库、深度学习框架）。