将非结构化数据转换为结构化格式涉及解析原始信息、识别模式并将其组织成预定义的模式。 该过程通常从数据提取开始，工具或脚本从文本文件、电子邮件或图像等来源提取相关元素。 接下来，对数据进行清理和标准化以适应一致的格式。 最后，它存储在数据库、电子表格或其他结构化系统中。 例如，将一段文本转换为包含“日期”、“产品”和“价格”等列的表格，需要识别文本中的这些实体并将它们映射到正确的字段。
文本数据的常见方法涉及自然语言处理 (NLP) 技术。 例如，命名实体识别 (NER) 可以从非结构化文本中提取日期、名称或位置等特定详细信息。 正则表达式 (regex) 可用于模式匹配，例如识别电话号码或电子邮件地址。 Python 的 spaCy 或 NLTK 库等工具可以自动执行这些任务。 假设您有自由文本形式的客户反馈：您可以使用情感分析将评论分类为“正面”、“中性”或“负面”，然后将输出构建到包含“评论 ID”、“情感”和“关键词”等列的数据库表中。 对于 JSON 或 XML 等半结构化数据，解析器（例如，Python 的 json 模块）可以通过将层次结构分解为行和列来将嵌套对象扁平化为关系表。
处理图像或音频等非结构化数据需要额外的步骤。 光学字符识别 (OCR) 工具（如 Tesseract）可以从图像中提取文本，然后以与其他文本数据类似的方式进行处理。 音频文件可以在结构化之前使用语音转文本 API（例如，Google 语音转文本）进行转录。 对于开发人员来说，自动化是关键：可以使用 ETL（提取、转换、加载）管道和 Apache NiFi 或自定义脚本等框架构建工作流程。 例如，管道可以抓取社交媒体帖子（非结构化），提取标签和时间戳，根据模式验证数据，并将其加载到 PostgreSQL 数据库中。 验证可确保数据完整性，例如检查日期格式或强制执行必填字段，这通常由 Pandera 或 Great Expectations 等库处理。