1. 数据类型：涵盖数字、文本、图像、音频和视频等多种类型。 2. 数据属性：包括数据的名称、特性、值、单位、符号、颜色和尺寸等。 3. 数据关系：涉及数据的归属、时间顺序和逻辑联系等关系。 4. 数据质量：涉及数据的准确性、完整性、规范性和一致性等方面。 5. 数据标签：用于标识数据集中的各个元素，便于用户理解和分类数据。 6. 数据结构：涉及表格、图形、树状图等结构，用于展示和描述数据。 以上是结构化数据的基本组成部分。在实际应用中，根据具体的数据类型和场景需求，可能需要进行更复杂和深入的结构化处理。例如，对于文本数据，可以进行领域和主题分类，标注关键词和语义关系；对于图像数据，可以标注属性（如颜色、形状、位置）以及图像间的相似性和差异性。这些处理方法可应用于图像识别、文本挖掘、知识图谱等多个领域，助力人类更有效地理解和利用数据。