数据结构化怎么做

❶ 结构化程序设计原则

结构化程序设计原则主要有四个原则：

1．自顶向下：程序设计时，应先考虑总体，后考虑细节；先考虑全局目标，后考虑局部目标。不要一开始就过多追求众多的细节，先从最上层总目标开始设计，逐步使问题具体化。

2．逐步求精：对复杂问题，应设计一些子目标作为过渡，逐步细化。

3．模块化：一个复杂问题，肯定是由若干稍简单的问题构成。模块化是把程序要解决的总目标分解为子目标，再进一步分解为具体的小目标，把每一个小目标称为一个模块。

4．限制使用goto语句
结构化程序设计方法的起源来自对GOTO语句的认识和争论。肯定的结论是：在块和进程的非正常出口处往往需要用GOTO语句，使用GOTO语句会使程序执行效率较高；在合成程序目标时，GOTO语句往往是有用的，如返回语句用GOTO。

否定的结论是：GOTO语句是有害的，是造成程序混乱的祸根，程序的质量与GOTO语句的数量呈反比，应该在所有高级程序设计语言中取消GOTO语句。取消GOTO语句后，程序易于理解、易于排错、容易维护，容易进行正确性证明。作为争论的结论，1974年Knuth发表了令人信服的总结，并取消了GOTO语句。

(1)数据结构化怎么做扩展阅读：

结构化程序，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块。

结构化程序设计由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块，这样使完成每一个模块的工作变单纯而明确，为设计一些较大的软件打下了良好的基础。

由于模块相互独立，因此在设计其中一个模块时，不会受到其它模块的牵连，因而可将原来较为复杂的问题化简为一系列简单模块的设计。模块的独立性还为扩充已有的系统、建立新系统带来了不少的方便，因为我们可以充分利用现有的模块作积木式的扩展。

❷ 将非结构化数据转化为结构化数据有哪些方法

非结构化数据转化为结构化数据有以下几个方法：
1. 传统方法——树
虽然绝大多数数据是非结构化格式的，但是结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中，例如产品数据存储，交易日志，ERP和CRM 系统中都存在大量结构化数据，这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理，如基于规则的系统，决策树等。这样的方法需要人工进行特征提取，操作繁琐且需要耗费大量人力进行数据标签。
非结构化数据，也就是通常使用的杂乱无章的文本数据。非结构化数据通常是不能用结构化数据的常规方法以传统方式进行分析或处理的，所以这也成为AI领域一个常见的难题，要理解非结构化数据通常需要输入整段文字，以识别其潜在的特征，然后查看这些特征是否出现在池中的其他文本中。因此，在处理此类任务时，深度学习以其出色的特征提取能力一骑绝尘，于是所有人都开始想着把神经网络用在结构化数据上——建个全连接层，把每一列的内容作为输入，再有一个确定好的标签，就可以进行训练和推理了。
2. 新型利器——深度学习
需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：
①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。
②异构数据。处理结构化数据的其中一大挑战在于，结构化数据可能是异构的，同时组合了不同类型的数据结构，例如文本数据、定类数据、数字甚至图像数据。其次，数据表有可能非常稀疏。想象一个 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 个可能值（例如制造商的类型，大小，价格等），行则有几百万行。由于只有一小部分列值的组合有意义，可以想象，这个表格可能的组合空间有多么「空」。
③语义理解。找到这些结构化数据的语义特征。处理结构化数据并不仅仅依赖于数据本身的特征 (稀疏，异构，丰富的语义和领域知识），数据表集合 (列名，字段类型，域和各种完整性约束等）可以解码各数据块之间的语义和可能存在的交互的重要信息。也就是说，存储在数据库表中的信息具有强大的底层结构，而现有的语言模型（例如 BERT）仅受过训练以编码自由格式的文本。
3. 结构化数据清洗
除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：
①所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字；
②非数字值（在类别或文本列中的内容）需要替换为数字标识符；
③标识并清除具有无效值的记录；
④识别并消除了无关的类别；
⑤所有记录都需要使用相同的一致类别。