Sådan arbejder du med ustrukturerede data i Python

Alle vores online handlinger genererer data. Selvom vi ikke skriver indlæg, kommenterer eller uploader andet indhold, efterlader vi vores spor ved at være tavse observatører. Dette fører til forudsigelige resultater - iflg Statista, den mængde data, der genereres globalt, forventes at overstige 180 zettabyte i 2025. På den ene side er det genialt at have mange ressourcer til at træffe databaserede beslutninger. Hvad er lidt begrænsende: De fleste genererede data er ustrukturerede data, og sådanne datasæt har ingen forudbestemt model.

På godt og ondt, i 2025, vil 80 % af alle data være ustrukturerede, ifølge IDCs forudsigelser. Og det er den vigtigste grund til, at vi skal lære at arbejde med ustrukturerede datasæt.

Håndtering af ustrukturerede data

Hvorfor er det svært at arbejde med ustrukturerede data? Tja, sådanne datasæt overholder ikke et foruddefineret format, hvilket gør det svært at analysere eller finde use cases til direkte brug. Alligevel kan ustrukturerede data give værdifuld indsigt og hjælpe med at formulere dem datastyret strategier.

Manuel analyse af ustrukturerede data er tidskrævende og dyrt; derfor er en sådan proces mere tilbøjelig til menneskelige fejl og skævhed. Plus, det er ikke skalerbart, hvilket er et stort nej-nej for virksomheder, der fokuserer på vækst. Heldigvis er der måder at transformere ustrukturerede data til et muligt format.

Selvom det er relativt nemt at administrere strukturerede data ved hjælp af hverdagsværktøjer som Excel, Google Sheets og relationelle databaser, kræver ustruktureret datastyring mere avancerede værktøjer, komplekse regler, Python-biblioteker og teknikker til at transformere det til kvantificerbare data.

Trin til strukturering af ustrukturerede data

Ustruktureret databehandling er mere kompleks; processen kan dog være mindre frustrerende, hvis du følger nogle nøjagtige trin. De kan variere afhængigt af det oprindelige mål med analysen, det ønskede resultat, softwaren og andre ressourcer.

1. Find, hvor du skal gemme dine data

Alt starter med spørgsmålet: Hvor skal dataene opbevares? Valget er enten offentlig eller in-house lagerhardware. Sidstnævnte giver fuld kontrol over data og dets sikkerhed; det kræver dog flere omkostninger til it-support, vedligeholdelse og sikkerhedsinfrastruktur. Generelt er on-premise datalagringsløsninger mere overbevisende for stærkt regulerede industrier som finans eller sundhedspleje.

De offentlige skyer på den anden side muliggør fjernsamarbejde og er omkostningseffektive og mere skalerbare: Hvis du har brug for mere plads, kan du opgradere planen. Derfor er det en glimrende mulighed for startups og små virksomheder med begrænsede it-ressourcer, tid eller midler til at bygge interne lagersystemer.

2. Rens dine data

I sagens natur er ustrukturerede data rodet og inkluderer nogle gange slåfejl, HTML-tags, tegnsætning, hashtags, specialtegn, bannerreklamer og andet. Det er således nødvendigt at udføre dataforbehandling, almindeligvis omtalt som "datarensning", før man hopper på selve struktureringsprocessen. Datarensning indebærer forskellige metoder, såsom at reducere støj, fjerne irrelevante data og opdele data i mere forståelige stykker. Du kan udføre datarensning med Excel, Python og andre programmeringssprog eller med specielle datarensningsværktøjer.

3. Kategoriser de indsamlede data

Et andet trin i dataorganiseringsprocessen er at definere relationer mellem forskellige enheder i datasættet. Sortering af enhederne i kategorier hjælper med at måle, hvilke data der er afgørende for din analyse. Du kan klassificere dine data baseret på indhold, kontekst eller en bruger i henhold til dine behov. Hvis du f.eks. skraber websteder for brugte køretøjer, skal du muligvis skelne mellem, hvilke elementer der er kommentarer, og hvilke der er tekniske oplysninger. Hvis dine datasæt er utroligt komplekse, har du brug for en professionel dataforsker til at hjælpe med at strukturere alt korrekt. For ikke-komplekse datasæt kan du klassificere data ved hjælp af Python.

4. Design en Pre-annotator 

Efter klassificering af data skal du udfylde annotationsdelen. Denne proces med mærkning af data hjælper maskiner med bedre at forstå konteksten og mønstrene bag dataene for at give relevante resultater. Sådan en proces kan håndteres i hånden, hvilket gør den tidskrævende og fejlbar. Du kan automatisere denne proces ved at designe en pre-annotator ved hjælp af Python-ordbøger.  

Indstilling af ordbog og regler

Python-ordbøger kan også hjælpe dig med at hente de nødvendige værdier fra datasættet. Indstilling af en ordbog vil oprette arrays af allerede grupperede dataenheder. Med andre ord hjælper ordbøger dig med at udvikle nøgler til dataværdier. For eksempel, når nøglerne matches med bestemte værdier, kan annotatoren genkende, at det nævnte ord "Ford" er en bil (i dette tilfælde er "bil" en nøgle, og "Ford" er en værdi). Mens du opretter en ordbog, kan du også tilføje synonymer, så annotatoren kan strukturere data baseret på kendte ord og deres synonymer.

For at undgå fejl i struktureringsprocessen skal du definere reglerne for at forhindre tilfældige associationer. For eksempel, når annotatoren opdager bilens navn, skal den identificere serienummeret ved siden af ​​det. Et annotationsværktøj bør således markere nummeret ved siden af ​​et køretøjs navn som dets serienummer.

5. Sorter data med Python

Når du har afsluttet det forrige trin, skal du sortere og matche visse stykker information, mens du fjerner irrelevant indhold. Dette kan gøres ved hjælp af Python regulære udtryk – sekvenser af tegn, der kan gruppere og udtrække mønstre i teksten. 

Tokenize data

Den følgende proces er at opdele en stor del af teksten i ord eller sætninger. Du kan bruge et Natural Language Toolkit (NLTK) til at håndtere det. For det skal du installer dette Python-bibliotek og udføre ord- eller sætningstokenisering, afhængigt af dine præferencer. 

Behandle data ved hjælp af stamme og lemmatisering

Et andet trin i naturlig sprogbehandling (NLP)-kodning er stemming og lemmatisering. Kort sagt, de former begge ord efter deres rod. Den første er enklere og hurtigere - den skærer bare stilken ned; for eksempel bliver "madlavning" til "lave mad". Lematisering er en lidt langsommere og mere sofistikeret proces. Den komponerer verdens bøjede former til en enkelt enhed til analyse. I dette tilfælde vil ordet "gik" blive grupperet med "gå", selvom de ikke deler den samme rod.

Disse to processer er ikke kun en del af naturlig sprogbehandling, men også maskinlæring. Derfor er stemming og lemmatisering de tekstforbehandlingsteknikker, der hjælper analyseværktøjer med at forstå og behandle tekstdata i skala og senere transformere resultaterne til værdifuld indsigt.

6. Visualiser de modtagne resultater

Det sidste og vigtigste trin i struktureringen af ​​data er bekvem visualisering. Kortfattet datarepræsentation hjælper med at omdanne hverdagsagtige regneark til diagrammer, rapporter eller grafer. Alt dette kan gøres i Python ved hjælp af biblioteker som Matplotlib, Seaborn og andre, afhængigt af databaser og visualiseringspræferencer.

Brugstilfælde af strukturering af data

Er du i tvivl om, hvordan datastrukturering kan være nyttig for din virksomhed? Her er nogle ideer:

• Sentimental analyse: Indsaml data (som anmeldelser og kommentarer), strukturer dem og visualiser dem til analyse. Det er afgørende i e-handel, hvor konkurrencen er bedst, og at være et skridt foran kræver behandling af flere data, som for det meste er ustruktureret.  
• Dokumentklynger: Organiser dokumenter og hent og filtrer oplysninger automatisk. På længere sigt er det med til at gøre søgeprocessen hurtigere, mere effektiv og omkostningseffektiv.
• Informationssøgning: Kortlæg dokumenter for at forhindre tab af vigtig information.

I en nøddeskal

At arbejde med ustrukturerede data er ikke let; det er dog vigtigt at investere i det så tidligt som muligt. Heldigvis kan Python bruges aktivt under processen og hjælpe med at automatisere de integrerede dele.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/