পাইথনে আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা নিয়ে কীভাবে কাজ করবেন

আমাদের সমস্ত অনলাইন ক্রিয়া ডেটা তৈরি করে। এমনকি আমরা পোস্ট, মন্তব্য বা অন্যান্য সামগ্রী আপলোড না করলেও, আমরা নীরব পর্যবেক্ষক হয়ে আমাদের চিহ্ন রেখে যাই। এটি অনুমানযোগ্য ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে - অনুসারে Statista, বিশ্বব্যাপী উত্পন্ন ডেটার পরিমাণ 180 সালে 2025 জেটাবাইট ছাড়িয়ে যাবে বলে আশা করা হচ্ছে। একদিকে, ডেটা-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অনেক সংস্থান থাকা দুর্দান্ত। কি একটু সীমিত: বেশিরভাগ উত্পন্ন ডেটা অসংগঠিত ডেটা, এবং এই ধরনের ডেটাসেটের কোনও পূর্বনির্ধারিত মডেল নেই।

ভাল বা খারাপের জন্য, 2025 সালের মধ্যে, সমস্ত ডেটার 80% অসংগঠিত হবে, IDC পূর্বাভাস অনুযায়ী. এবং এটিই মূল কারণ আমাদের শিখতে হবে কিভাবে অসংগঠিত ডেটাসেটগুলির সাথে কাজ করতে হয়।

আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা নিয়ে কাজ করা

অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করা কেন কঠিন? ঠিক আছে, এই ধরনের ডেটাসেটগুলি একটি পূর্বনির্ধারিত বিন্যাস মেনে চলে না, এটি সরাসরি ব্যবহারের জন্য বিশ্লেষণ বা ব্যবহারের ক্ষেত্রে খুঁজে পাওয়া কঠিন করে তোলে। তবুও, অসংগঠিত ডেটা মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে এবং প্রণয়নে সহায়তা করতে পারে তথ্য চালিত কৌশল।

অসংগঠিত ডেটা ম্যানুয়ালি বিশ্লেষণ করা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল; তাই, এই ধরনের প্রক্রিয়া মানুষের ভুল এবং পক্ষপাতের জন্য বেশি প্রবণ। এছাড়াও, এটি স্কেলযোগ্য নয়, যা বৃদ্ধিতে ফোকাস করা ব্যবসার জন্য একটি বড় নো-না। ভাগ্যক্রমে, অসংগঠিত ডেটাকে একটি সম্ভাব্য বিন্যাসে রূপান্তর করার উপায় রয়েছে।

যদিও এক্সেল, গুগল শীট এবং এর মতো দৈনন্দিন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে কাঠামোগত ডেটা পরিচালনা করা তুলনামূলকভাবে সহজ রিলেশনাল ডাটাবেস, অসংগঠিত ডেটা ম্যানেজমেন্টের জন্য আরও উন্নত সরঞ্জাম, জটিল নিয়ম, পাইথন লাইব্রেরি এবং এটিকে পরিমাপযোগ্য ডেটাতে রূপান্তর করার কৌশল প্রয়োজন।

কাঠামোবিহীন ডেটা গঠনের পদক্ষেপ

অসংগঠিত তথ্য প্রক্রিয়াকরণ আরও জটিল; যাইহোক, আপনি যদি কিছু সঠিক পদক্ষেপ অনুসরণ করেন তবে প্রক্রিয়াটি কম হতাশাজনক হতে পারে। তারা বিশ্লেষণের প্রাথমিক লক্ষ্য, পছন্দসই ফলাফল, সফ্টওয়্যার এবং অন্যান্য সংস্থানগুলির উপর নির্ভর করে ভিন্ন হতে পারে।

1. আপনার ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করবেন তা খুঁজুন

সবকিছু প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয়: ডেটা কোথায় সংরক্ষণ করবেন? পছন্দটি হয় পাবলিক বা ইন-হাউস স্টোরেজ হার্ডওয়্যার। পরেরটি ডেটা এবং এর নিরাপত্তার উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে; যাইহোক, এটির জন্য আরও আইটি সমর্থন, রক্ষণাবেক্ষণ এবং নিরাপত্তা অবকাঠামো খরচ প্রয়োজন। সাধারণভাবে, অন-প্রিমিস ডেটা স্টোরেজ সমাধানগুলি অর্থ বা স্বাস্থ্যসেবার মতো উচ্চ নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলির জন্য আরও বাধ্যতামূলক।

অন্যদিকে, পাবলিক ক্লাউডগুলি দূরবর্তী সহযোগিতা সক্ষম করে এবং খরচ-কার্যকর এবং আরও মাপযোগ্য: আপনার যদি আরও জায়গার প্রয়োজন হয়, আপনি পরিকল্পনাটি আপগ্রেড করতে পারেন। অতএব, অভ্যন্তরীণ স্টোরেজ সিস্টেম তৈরি করার জন্য সীমিত আইটি সংস্থান, সময় বা তহবিল সহ স্টার্টআপ এবং ছোট সংস্থাগুলির জন্য এটি একটি দুর্দান্ত বিকল্প।

2. আপনার ডেটা পরিষ্কার করুন

এর প্রকৃতি অনুসারে, অসংগঠিত ডেটা অগোছালো এবং কখনও কখনও টাইপো, এইচটিএমএল ট্যাগ, বিরাম চিহ্ন, হ্যাশট্যাগ, বিশেষ অক্ষর, ব্যানার বিজ্ঞাপন এবং হোয়াটনোট অন্তর্ভুক্ত করে। সুতরাং, প্রকৃত কাঠামোগত প্রক্রিয়ায় ঝাঁপিয়ে পড়ার আগে ডেটা প্রাক-প্রসেসিং সঞ্চালন করা প্রয়োজন, যা সাধারণত "ডেটা ক্লিনিং" হিসাবে পরিচিত। ডেটা পরিষ্কার করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করা হয়, যেমন শব্দ কমানো, অপ্রাসঙ্গিক ডেটা অপসারণ করা এবং ডেটা আরও বোধগম্য টুকরোগুলিতে বিভক্ত করা। আপনি এক্সেল, পাইথন এবং অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষা বা বিশেষ ডেটা পরিষ্কারের সরঞ্জামগুলির সাথে ডেটা পরিষ্কার করতে পারেন।

3. সংগৃহীত তথ্য শ্রেণীবদ্ধ করুন

ডেটা সংগঠিত প্রক্রিয়ার আরেকটি ধাপ হল ডেটাসেটের বিভিন্ন ইউনিটের মধ্যে সম্পর্ক নির্ধারণ করা। বিভাগগুলিতে সত্তা বাছাই করা আপনার বিশ্লেষণের জন্য কোন ডেটা অপরিহার্য তা পরিমাপ করতে সহায়তা করে। আপনি আপনার চাহিদা অনুযায়ী বিষয়বস্তু, প্রসঙ্গ বা ব্যবহারকারীর উপর ভিত্তি করে আপনার ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি ব্যবহৃত গাড়ির সাইটগুলিকে স্ক্র্যাপ করছেন, তাহলে আপনাকে আলাদা করতে হবে কোন উপাদানগুলি মন্তব্য এবং কোনটি প্রযুক্তিগত তথ্য৷ যদি আপনার ডেটাসেটগুলি অবিশ্বাস্যভাবে জটিল হয়, তবে সবকিছু সঠিকভাবে গঠনে সহায়তা করার জন্য আপনাকে একজন পেশাদার ডেটা বিজ্ঞানীর প্রয়োজন হবে৷ অ-জটিল ডেটাসেটের জন্য, আপনি পাইথন ব্যবহার করে ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে পারেন।

4. একটি প্রাক টীকা ডিজাইন করুন 

ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার পরে, টীকা অংশটি সম্পূর্ণ করুন। ডেটা লেবেল করার এই প্রক্রিয়াটি মেশিনগুলিকে প্রাসঙ্গিক ফলাফল দেওয়ার জন্য ডেটার পিছনের প্রসঙ্গ এবং প্যাটার্নগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে। এই ধরনের একটি প্রক্রিয়া হাত দ্বারা পরিচালনা করা যেতে পারে, এটি সময়সাপেক্ষ এবং ভুল করে তোলে। আপনি পাইথন অভিধানের সাহায্যে একটি প্রাক-এনোটেটর ডিজাইন করে এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন।  

একটি অভিধান এবং নিয়ম সেট করা

পাইথন অভিধানগুলি আপনাকে ডেটাসেট থেকে প্রয়োজনীয় মানগুলি পুনরুদ্ধার করতেও সাহায্য করতে পারে। একটি অভিধান সেট করা ইতিমধ্যে গোষ্ঠীবদ্ধ ডেটা ইউনিটের অ্যারে তৈরি করবে। অন্য কথায়, অভিধান আপনাকে ডেটা মানগুলির জন্য কীগুলি বিকাশ করতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, যখন কীগুলি নির্দিষ্ট মানগুলির সাথে মিলে যায়, তখন টীকা চিনতে পারে যে উল্লিখিত শব্দ "ফোর্ড" একটি গাড়ি (এই ক্ষেত্রে, "কার" একটি কী এবং "ফোর্ড" একটি মান)। একটি অভিধান তৈরি করার সময়, আপনি সমার্থক শব্দও যোগ করতে পারেন, যাতে টীকাকার পরিচিত শব্দ এবং তাদের প্রতিশব্দের উপর ভিত্তি করে ডেটা গঠন করতে পারে।

গঠন প্রক্রিয়ায় ভুল এড়াতে, র্যান্ডম অ্যাসোসিয়েশন প্রতিরোধ করার নিয়মগুলি সংজ্ঞায়িত করুন। উদাহরণস্বরূপ, যখনই টীকাকার গাড়ির নামটি চিহ্নিত করে, তখন এটির পাশের ক্রমিক নম্বরটি সনাক্ত করা উচিত। এইভাবে, একটি টীকা টুল একটি গাড়ির নামের পাশে নম্বরটিকে তার সিরিয়াল নম্বর হিসাবে চিহ্নিত করা উচিত।

5. পাইথন দিয়ে ডেটা সাজান

পূর্ববর্তী ধাপটি শেষ করার পর, অপ্রাসঙ্গিক বিষয়বস্তু অপসারণ করার সময় আপনাকে কিছু তথ্য বাছাই করতে হবে এবং মেলাতে হবে। এটি পাইথন রেগুলার এক্সপ্রেশনের সাহায্যে করা যেতে পারে - অক্ষরের ক্রম যা টেক্সটে প্যাটার্নগুলিকে গ্রুপ করতে এবং বের করতে পারে। 

টোকেনাইজ ডেটা

নিম্নলিখিত প্রক্রিয়াটি হল পাঠ্যের একটি বড় অংশকে শব্দ বা বাক্যে বিভক্ত করা। আপনি এটি মোকাবেলা করার জন্য একটি প্রাকৃতিক ভাষা টুলকিট (NLTK) ব্যবহার করতে পারেন। যে জন্য, আপনি প্রয়োজন এই পাইথন লাইব্রেরি ইনস্টল করুন এবং সঞ্চালন শব্দ বা বাক্যের টোকেনাইজেশন, আপনার পছন্দের উপর নির্ভর করে। 

স্টেমিং এবং লেমাটাইজেশন ব্যবহার করে ডেটা প্রক্রিয়া করুন

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) কোডিংয়ের আরেকটি ধাপ হল স্টেমিং এবং লেমাটাইজেশন। সহজভাবে বলতে গেলে, তারা উভয়ই তাদের মূল অনুসারে শব্দকে আকার দেয়। প্রথমটি সহজ এবং দ্রুত - এটি কেবল কান্ডটি কেটে দেয়; উদাহরণস্বরূপ, "রান্না" হয়ে যায় "রান্না"। Lemmatization একটি বিট ধীর এবং আরো পরিশীলিত প্রক্রিয়া. এটি বিশ্লেষণের জন্য একটি একক সত্তায় বিশ্বের সংক্রামিত ফর্মগুলি রচনা করে। এই ক্ষেত্রে, "গলো" শব্দটিকে "গো" দিয়ে গোষ্ঠীবদ্ধ করা হবে যদিও তারা একই রুট ভাগ করে না।

এই দুটি প্রক্রিয়া শুধুমাত্র প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের অংশ নয় কিন্তু মেশিন লার্নিংও। অতএব, স্টেমিং এবং লেমমাটাইজেশন হল টেক্সট প্রাক-প্রসেসিং কৌশল যা বিশ্লেষণ টুলগুলিকে পাঠ্য ডেটা স্কেলে বুঝতে এবং প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করে, পরে ফলাফলগুলিকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তরিত করে।

6. প্রাপ্ত ফলাফল কল্পনা করুন

তথ্য গঠনের চূড়ান্ত এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধাপ হল সুবিধাজনক ভিজ্যুয়ালাইজেশন। সংক্ষিপ্ত ডেটা উপস্থাপনা জাগতিক স্প্রেডশীটগুলিকে চার্ট, প্রতিবেদন বা গ্রাফে রূপান্তর করতে সহায়তা করে। ডাটাবেস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন পছন্দগুলির উপর নির্ভর করে ম্যাটপ্লটলিব, সিবোর্ন এবং অন্যান্যের মতো লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে এই সমস্ত করা যেতে পারে।

স্ট্রাকচারিং ডেটার কেস ব্যবহার করুন

নিশ্চিত নন কিভাবে ডেটা স্ট্রাকচারিং আপনার ব্যবসার জন্য সহায়ক হতে পারে? এখানে কিছু ধারনা:

• সংবেদনশীল বিশ্লেষণ: ডেটা সংগ্রহ করুন (যেমন পর্যালোচনা এবং মন্তব্য), এটি গঠন করুন এবং বিশ্লেষণের জন্য এটি কল্পনা করুন। এটি ই-কমার্সে অত্যাবশ্যক, যেখানে প্রতিযোগিতাটি তার সেরা পর্যায়ে এবং এক ধাপ এগিয়ে থাকার জন্য আরও ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন, যা বেশিরভাগই অসংগঠিত।  
• নথি ক্লাস্টারিং: নথিগুলি সংগঠিত করুন এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে তথ্য পুনরুদ্ধার এবং ফিল্টার করুন৷ দীর্ঘমেয়াদে, এটি অনুসন্ধান প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত, আরও দক্ষ এবং সাশ্রয়ী করতে সাহায্য করে৷
• তথ্য আহরণ: গুরুত্বপূর্ণ তথ্য হারানো প্রতিরোধ করতে নথি মানচিত্র.

সংক্ষেপে

অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করা সহজ নয়; যাইহোক, যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এটিতে বিনিয়োগ করা অপরিহার্য। ভাগ্যক্রমে, প্রক্রিয়া চলাকালীন পাইথন সক্রিয়ভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং অবিচ্ছেদ্য অংশগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সহায়তা করে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোব্লকচেন। Web3 মেটাভার্স ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/