So arbeiten Sie mit unstrukturierten Daten in Python

Alle unsere Online-Aktionen generieren Daten. Auch wenn wir keine Beiträge schreiben, kommentieren oder andere Inhalte hochladen, hinterlassen wir unsere Spuren, indem wir stille Beobachter sind. Dies führt zu vorhersagbaren Ergebnissen – gem Statista, wird die weltweit generierte Datenmenge im Jahr 180 voraussichtlich 2025 Zettabyte überschreiten. Einerseits ist es brillant, über viele Ressourcen zu verfügen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Was ein bisschen einschränkend ist: Die meisten generierten Daten sind unstrukturierte Daten, und solche Datensätze haben kein vorgegebenes Modell.

Im Guten wie im Schlechten werden bis 2025 80 % aller Daten unstrukturiert sein, nach IDC-Prognosen. Und das ist der Hauptgrund, warum wir lernen müssen, wie man mit unstrukturierten Datensätzen arbeitet.

Umgang mit unstrukturierten Daten

Warum ist es schwierig, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten? Nun, solche Datensätze entsprechen keinem vordefinierten Format, was es schwierig macht, Anwendungsfälle für die direkte Verwendung zu analysieren oder zu finden. Dennoch können unstrukturierte Daten wertvolle Erkenntnisse liefern und bei der Formulierung helfen datengesteuerte Strategien.

Die manuelle Analyse unstrukturierter Daten ist zeitaufwändig und teuer; daher ist ein solcher Prozess anfälliger für menschliche Fehler und Voreingenommenheit. Außerdem ist es nicht skalierbar, was ein großes No-Go für Unternehmen ist, die sich auf Wachstum konzentrieren. Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, unstrukturierte Daten in ein brauchbares Format umzuwandeln.

Obwohl es relativ einfach ist, strukturierte Daten mit alltäglichen Tools wie Excel, Google Sheets und relationale Datenbanken, erfordert die Verwaltung unstrukturierter Daten fortschrittlichere Tools, komplexe Regeln, Python-Bibliotheken und Techniken, um sie in quantifizierbare Daten umzuwandeln.

Schritte zum Strukturieren unstrukturierter Daten

Unstrukturierte Datenverarbeitung ist komplexer; Der Prozess kann jedoch weniger frustrierend sein, wenn Sie einige genaue Schritte befolgen. Sie können je nach ursprünglichem Analyseziel, gewünschtem Ergebnis, Software und anderen Ressourcen unterschiedlich sein.

1. Finden Sie heraus, wo Sie Ihre Daten speichern können

Alles beginnt mit der Frage: Wo sollen die Daten gespeichert werden? Die Wahl besteht zwischen öffentlicher oder interner Speicherhardware. Letzteres bietet vollständige Kontrolle über Daten und deren Sicherheit; Es erfordert jedoch mehr Kosten für IT-Support, Wartung und Sicherheitsinfrastruktur. Im Allgemeinen sind lokale Datenspeicherlösungen für stark regulierte Branchen wie das Finanzwesen oder das Gesundheitswesen überzeugender.

Die Public Clouds hingegen ermöglichen die Zusammenarbeit aus der Ferne und sind kostengünstiger und skalierbarer: Wenn Sie mehr Speicherplatz benötigen, können Sie den Plan upgraden. Daher ist es eine ausgezeichnete Option für Startups und kleine Unternehmen mit begrenzten IT-Ressourcen, Zeit oder Geldmitteln, um interne Speichersysteme aufzubauen.

2. Bereinigen Sie Ihre Daten

Unstrukturierte Daten sind von Natur aus chaotisch und enthalten manchmal Tippfehler, HTML-Tags, Satzzeichen, Hashtags, Sonderzeichen, Werbebanner und so weiter. Daher ist es notwendig, eine Datenvorverarbeitung durchzuführen, die gemeinhin als „Datenbereinigung“ bezeichnet wird, bevor mit dem eigentlichen Strukturierungsprozess begonnen wird. Die Datenbereinigung umfasst verschiedene Methoden, z. B. das Reduzieren von Rauschen, das Entfernen irrelevanter Daten und das Aufteilen von Daten in verständlichere Teile. Sie können die Datenbereinigung mit Excel, Python und anderen Programmiersprachen oder mit speziellen Datenbereinigungstools durchführen.

3. Kategorisieren Sie die gesammelten Daten

Ein weiterer Schritt im Datenorganisationsprozess besteht darin, Beziehungen zwischen verschiedenen Einheiten im Datensatz zu definieren. Das Sortieren der Entitäten in Kategorien hilft zu messen, welche Daten für Ihre Analyse wesentlich sind. Sie können Ihre Daten je nach Bedarf nach Inhalt, Kontext oder Benutzer klassifizieren. Wenn Sie beispielsweise Websites für Gebrauchtfahrzeuge durchsuchen, müssen Sie möglicherweise unterscheiden, welche Elemente Kommentare und welche technische Informationen sind. Wenn Ihre Datensätze unglaublich komplex sind, benötigen Sie einen professionellen Datenwissenschaftler, der Ihnen hilft, alles richtig zu strukturieren. Bei nicht komplexen Datasets können Sie Daten mit Python klassifizieren.

4. Entwerfen Sie einen Pre-Annotator 

Vervollständigen Sie nach dem Klassifizieren der Daten den Anmerkungsteil. Dieser Prozess der Kennzeichnung von Daten hilft Maschinen, den Kontext und die Muster hinter den Daten besser zu verstehen, um relevante Ergebnisse zu liefern. Ein solcher Prozess kann von Hand gehandhabt werden, was ihn zeitaufwändig und fehleranfällig macht. Sie können diesen Prozess automatisieren, indem Sie mithilfe von Python-Wörterbüchern einen Vorannotator entwerfen.  

Ein Wörterbuch und Regeln festlegen

Python-Wörterbücher können Ihnen auch dabei helfen, die erforderlichen Werte aus dem Dataset abzurufen. Durch das Setzen eines Wörterbuchs werden Arrays von bereits gruppierten Dateneinheiten erstellt. Mit anderen Worten, Wörterbücher helfen Ihnen bei der Entwicklung von Schlüsseln für Datenwerte. Wenn die Schlüssel beispielsweise bestimmten Werten zugeordnet werden, kann der Kommentator erkennen, dass das erwähnte Wort „Ford“ ein Auto ist (in diesem Fall ist „Auto“ ein Schlüssel und „Ford“ ein Wert). Beim Erstellen eines Wörterbuchs können Sie auch Synonyme hinzufügen, sodass der Kommentator Daten basierend auf bekannten Wörtern und ihren Synonymen strukturieren kann.

Um Fehler im Strukturierungsprozess zu vermeiden, definieren Sie die Regeln, um zufällige Assoziationen zu verhindern. Wenn der Annotator beispielsweise den Autonamen entdeckt, sollte er die Seriennummer daneben identifizieren. Daher sollte ein Anmerkungstool die Nummer neben dem Namen eines Fahrzeugs als Seriennummer markieren.

5. Daten mit Python sortieren

Nachdem Sie den vorherigen Schritt abgeschlossen haben, müssen Sie bestimmte Informationen aussortieren und abgleichen, während Sie irrelevante Inhalte entfernen. Dies kann mit Hilfe von regulären Python-Ausdrücken erfolgen – Zeichenfolgen, die Muster im Text gruppieren und extrahieren können. 

Daten tokenisieren

Der folgende Prozess besteht darin, einen großen Textabschnitt in Wörter oder Sätze aufzuteilen. Sie können ein Natural Language Toolkit (NLTK) verwenden, um damit umzugehen. Dafür müssen Sie Installieren Sie diese Python-Bibliothek und durchführen Wort- oder Satz-Tokenisierung, je nach Ihren Vorlieben. 

Verarbeiten von Daten unter Verwendung von Stemming und Lemmatisierung

Ein weiterer Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Stemmung und Lemmatisierung. Einfach ausgedrückt, beide formen Wörter nach ihrer Wurzel. Der erste ist einfacher und schneller – er schneidet nur den Stiel ab; „Kochen“ wird beispielsweise zu „Koch“. Die Lemmatisierung ist ein etwas langsamerer und ausgefeilterer Prozess. Es setzt die flektierten Formen der Welt zu einer einzigen Einheit für die Analyse zusammen. In diesem Fall würde das Wort „Went“ mit „Go“ gruppiert werden, obwohl sie nicht denselben Stamm haben.

Diese beiden Prozesse sind nicht nur Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache, sondern auch des maschinellen Lernens. Daher sind Stemming und Lemmatisierung die Textvorverarbeitungstechniken, die Analysetools helfen, Textdaten in großem Maßstab zu verstehen und zu verarbeiten und die Ergebnisse später in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.

6. Visualisieren Sie die empfangenen Ergebnisse

Der letzte und wichtigste Schritt bei der Strukturierung von Daten ist die komfortable Visualisierung. Eine prägnante Datendarstellung hilft dabei, alltägliche Tabellenkalkulationen in Diagramme, Berichte oder Grafiken umzuwandeln. All dies kann in Python mit Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und anderen durchgeführt werden, abhängig von den Datenbanken und Visualisierungspräferenzen.

Anwendungsfälle der Strukturierung von Daten

Sie sind sich nicht sicher, wie die Datenstrukturierung für Ihr Unternehmen hilfreich sein kann? Hier sind ein paar Ideen:

• Sentimentalanalyse: Sammeln Sie Daten (wie Rezensionen und Kommentare), strukturieren Sie sie und visualisieren Sie sie zur Analyse. Dies ist im E-Commerce von entscheidender Bedeutung, wo die Konkurrenz am stärksten ist und um einen Schritt voraus zu sein, müssen mehr Daten verarbeitet werden, die meist unstrukturiert sind.  
• Dokumenten-Clustering: Dokumente organisieren und Informationen automatisch abrufen und filtern. Langfristig hilft es, den Suchprozess schneller, effizienter und kostengünstiger zu gestalten.
• Informationsrückgewinnung: Ordnen Sie Dokumente zu, um den Verlust wichtiger Informationen zu verhindern.

Kurz zusammengefasst

Das Arbeiten mit unstrukturierten Daten ist nicht einfach; Es ist jedoch wichtig, so früh wie möglich darin zu investieren. Glücklicherweise kann Python während des Prozesses aktiv verwendet werden und dabei helfen, die wesentlichen Teile zu automatisieren.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/