كيفية التعامل مع البيانات غير المهيكلة في بايثون

جميع إجراءاتنا على الإنترنت تولد البيانات. حتى لو لم نكتب منشورات أو نعلق أو نحمل محتوى آخر ، فإننا نترك آثارنا بكوننا مراقبين صامتين. هذا يؤدي إلى نتائج يمكن التنبؤ بها - وفقًا لـ رجل دولةمن المتوقع أن يتجاوز حجم البيانات التي يتم إنتاجها عالميًا 180 زيتابايت في عام 2025. فمن ناحية ، يعد امتلاك العديد من الموارد لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات أمرًا رائعًا. ما هو مقيد قليلاً: معظم البيانات التي تم إنشاؤها هي بيانات غير منظمة ، ومجموعات البيانات هذه ليس لها نموذج محدد مسبقًا.

في السراء والضراء ، بحلول عام 2025 ، ستكون 80٪ من جميع البيانات غير منظمة ، وفقًا لتوقعات IDC. وهذا هو السبب الرئيسي الذي يجعلنا بحاجة إلى تعلم كيفية العمل مع مجموعات البيانات غير المنظمة.

التعامل مع البيانات غير المهيكلة

لماذا يصعب العمل مع البيانات غير المهيكلة؟ حسنًا ، لا تتوافق مجموعات البيانات هذه مع تنسيق محدد مسبقًا ، مما يجعل من الصعب تحليل أو العثور على حالات استخدام للاستخدام المباشر. ومع ذلك ، يمكن أن توفر البيانات غير المهيكلة رؤى قيمة وتساعد في الصياغة تعتمد على البيانات الاستراتيجيات.

يعد التحليل اليدوي للبيانات غير المهيكلة مستهلكًا للوقت ومكلفًا ؛ وبالتالي ، فإن مثل هذه العملية أكثر عرضة للخطأ البشري والتحيز. بالإضافة إلى ذلك ، فهو غير قابل للتطوير ، وهو أمر غير مقبول للشركات التي تركز على النمو. لحسن الحظ ، هناك طرق لتحويل البيانات غير المهيكلة إلى تنسيق ممكن.

في حين أنه من السهل نسبيًا إدارة البيانات المنظمة باستخدام الأدوات اليومية مثل Excel و Google Sheets و قواعد البيانات العلائقيةتتطلب إدارة البيانات غير المهيكلة أدوات أكثر تقدمًا وقواعد معقدة ومكتبات بايثون وتقنيات لتحويلها إلى بيانات قابلة للقياس الكمي.

خطوات هيكلة البيانات غير المهيكلة

تعتبر معالجة البيانات غير المهيكلة أكثر تعقيدًا ؛ ومع ذلك ، يمكن أن تكون العملية أقل إحباطًا إذا اتبعت بعض الخطوات الدقيقة. يمكن أن تختلف اعتمادًا على الهدف الأولي للتحليل والنتيجة المرجوة والبرامج والموارد الأخرى.

1. ابحث عن مكان تخزين بياناتك

كل شيء يبدأ بالسؤال: أين يتم تخزين البيانات؟ الاختيار هو إما أجهزة تخزين عامة أو داخلية. يوفر الأخير سيطرة كاملة على البيانات وأمنها ؛ ومع ذلك ، فإنه يتطلب المزيد من تكاليف دعم تكنولوجيا المعلومات ، والصيانة ، وأمن البنية التحتية. بشكل عام ، تعد حلول تخزين البيانات في مكان العمل أكثر إلحاحًا للصناعات شديدة التنظيم مثل التمويل أو الرعاية الصحية.

من ناحية أخرى ، تتيح السحابة العامة التعاون عن بُعد وتكون فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع: إذا كنت بحاجة إلى مساحة أكبر ، يمكنك ترقية الخطة. لذلك ، يعد خيارًا ممتازًا للشركات الناشئة والشركات الصغيرة ذات موارد تكنولوجيا المعلومات المحدودة أو الوقت أو الأموال لبناء أنظمة تخزين داخلية.

2. تنظيف البيانات الخاصة بك

تعتبر البيانات غير المهيكلة بطبيعتها فوضوية وتتضمن أحيانًا أخطاء إملائية وعلامات HTML وعلامات ترقيم وعلامات تصنيف وأحرف خاصة وإعلانات بانر وما إلى ذلك. وبالتالي ، من الضروري إجراء معالجة مسبقة للبيانات ، والتي يشار إليها عادةً باسم "تنظيف البيانات" ، قبل القفز على عملية الهيكلة الفعلية. يستلزم تنظيف البيانات طرقًا مختلفة ، مثل تقليل الضوضاء وإزالة البيانات غير ذات الصلة وتقسيم البيانات إلى أجزاء أكثر قابلية للفهم. يمكنك إجراء تنظيف البيانات باستخدام Excel و Python ولغات البرمجة الأخرى أو باستخدام أدوات تنظيف البيانات الخاصة.

3. تصنيف البيانات المجمعة

خطوة أخرى في عملية تنظيم البيانات هي تحديد العلاقات بين الوحدات المختلفة في مجموعة البيانات. يساعد فرز الكيانات في فئات على قياس البيانات الضرورية لتحليلك. يمكنك تصنيف بياناتك بناءً على المحتوى أو السياق أو المستخدم وفقًا لاحتياجاتك. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بكشط مواقع المركبات المستعملة ، فقد تحتاج إلى التمييز بين العناصر التي تمثل تعليقات وأيها معلومات فنية. إذا كانت مجموعات البيانات الخاصة بك معقدة بشكل لا يصدق ، فستحتاج إلى عالم بيانات محترف للمساعدة في تنظيم كل شيء بشكل صحيح. بالنسبة لمجموعات البيانات غير المعقدة ، يمكنك تصنيف البيانات باستخدام Python.

4. تصميم التعليقات التوضيحية المسبقة 

بعد تصنيف البيانات ، أكمل جزء التعليق التوضيحي. تساعد عملية تصنيف البيانات هذه الآلات على فهم السياق والأنماط الكامنة وراء البيانات بشكل أفضل لتقديم النتائج ذات الصلة. يمكن التعامل مع مثل هذه العملية يدويًا ، مما يجعلها تستغرق وقتًا طويلاً وغير معصومة من الخطأ. يمكنك أتمتة هذه العملية عن طريق تصميم شرح مسبق بمساعدة قواميس بايثون.  

وضع قاموس وقواعد

يمكن أن تساعدك قواميس Python أيضًا في استرداد القيم المطلوبة من مجموعة البيانات. سيؤدي تعيين قاموس إلى إنشاء مصفوفات من وحدات البيانات المجمعة بالفعل. بمعنى آخر ، تساعدك القواميس على تطوير مفاتيح قيم البيانات. على سبيل المثال ، عند مطابقة المفاتيح مع قيم معينة ، يمكن للمضيف أن يتعرف على أن الكلمة المذكورة "Ford" هي سيارة (في هذه الحالة ، "car" هي مفتاح ، و "Ford" قيمة). أثناء إنشاء قاموس ، يمكنك إضافة المرادفات أيضًا ، بحيث يمكن للمضيف التوضيحي هيكلة البيانات بناءً على الكلمات المعروفة ومرادفاتها.

لتجنب الأخطاء في عملية الهيكلة ، حدد القواعد لمنع الارتباطات العشوائية. على سبيل المثال ، كلما اكتشف المعلق اسم السيارة ، يجب أن يحدد الرقم التسلسلي المجاور لها. وبالتالي ، يجب أن تحدد أداة التعليق التوضيحي الرقم الموجود بجوار اسم السيارة كرقمها التسلسلي.

5. فرز البيانات باستخدام بايثون

بعد الانتهاء من الخطوة السابقة ، تحتاج إلى فرز ومطابقة أجزاء معينة من المعلومات أثناء إزالة المحتوى غير ذي الصلة. يمكن القيام بذلك بمساعدة تعبيرات Python العادية - تسلسل الأحرف التي يمكنها تجميع واستخراج الأنماط في النص. 

رمز البيانات

تتمثل العملية التالية في تقسيم جزء كبير من النص إلى كلمات أو جمل. يمكنك استخدام مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK) للتعامل معها. لذلك ، أنت بحاجة إلى قم بتثبيت مكتبة Python هذه وأداء ترميز كلمة أو جملة، حسب تفضيلاتك. 

معالجة البيانات باستخدام الجذور واللقاح

خطوة أخرى في ترميز معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي الاشتقاق واللممات. ببساطة ، كلاهما يشكل الكلمات وفقًا لجذرها. الأول أبسط وأسرع - إنه يقطع الساق فقط ؛ على سبيل المثال ، "Cooking" تصبح "cook". اللماتة هي عملية أبطأ قليلاً وأكثر تعقيدًا. يقوم بتكوين أشكال العالم المنحرفة في كيان واحد للتحليل. في هذه الحالة ، سيتم تجميع الكلمة "ذهب" مع "go" على الرغم من أنهما لا يشتركان في نفس الجذر.

هاتان العمليتان ليستا فقط جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية ولكن التعلم الآلي أيضًا. لذلك ، فإن الاشتقاق والليممات هما تقنيات المعالجة المسبقة للنصوص التي تساعد أدوات التحليل على فهم البيانات النصية ومعالجتها على نطاق واسع ، وتحويل النتائج لاحقًا إلى رؤى قيمة.

6. تصور النتائج المتلقاة

الخطوة الأخيرة والأكثر أهمية في هيكلة البيانات هي التصور المريح. يساعد تمثيل البيانات الموجزة في تحويل جداول البيانات العادية إلى مخططات أو تقارير أو رسوم بيانية. كل هذا يمكن القيام به في Python باستخدام مكتبات مثل Matplotlib و Seaborn وغيرها ، اعتمادًا على قواعد البيانات وتفضيلات التصور.

حالات استخدام هيكلة البيانات

ألست متأكدًا من كيف يمكن أن تكون هيكلة البيانات مفيدة لعملك؟ إليك بعض الأفكار:

• التحليل العاطفي: جمع البيانات (مثل المراجعات والتعليقات) ، وهيكلها ، وتصورها لتحليلها. إنه أمر حيوي في التجارة الإلكترونية ، حيث تكون المنافسة في أفضل حالاتها ويتطلب التقدم بخطوة معالجة المزيد من البيانات ، والتي تكون في الغالب غير منظمة.  
• تجميع المستندات: تنظيم المستندات واسترداد المعلومات وتصفيتها تلقائيًا. على المدى الطويل ، تساعد في جعل عملية البحث أسرع وأكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
• استرجاع المعلومات: وثائق الخرائط لمنع فقدان المعلومات الهامة.

في القشر

العمل مع البيانات غير المهيكلة ليس بالأمر السهل ؛ ومع ذلك ، فإن الاستثمار فيها في أقرب وقت ممكن أمر ضروري. لحسن الحظ ، يمكن استخدام Python بنشاط أثناء العملية والمساعدة في أتمتة الأجزاء المتكاملة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/