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统一非结构化数据的格式、命名规则和存储路径，确保数据的一致性和可互操作性。同时，建立数据质量标准，对数据的准确性、完整性和时效性进行评估。
非结构化数据在电子商务领域的应用前景广阔，它不仅能帮助企业深入了解客户需求，还能促进产品创新和服务改进。
对于负责数据管理与分析的专业人士而言，掌握非结构化数据质量评估的方法与技巧，是构建坚实数据基础、推动业务智能化转型的关键一步。
机器学习作为一种强大的技术手段，正在改变我们处理和分析非结构化数据的方式。
一方面，结构化数据以其标准化的格式和易于处理的特点，在数据库中占据重要位置；另一方面，非结构化数据以其多样化和复杂性的特征，逐渐成为企业数据资产中的重要组成部分。