Πώς να εργαστείτε με μη δομημένα δεδομένα στην Python

Όλες οι διαδικτυακές μας ενέργειες δημιουργούν δεδομένα. Ακόμα κι αν δεν γράφουμε αναρτήσεις, σχολιάζουμε ή ανεβάζουμε άλλο περιεχόμενο, αφήνουμε τα ίχνη μας με το να είμαστε σιωπηλοί παρατηρητές. Αυτό οδηγεί σε προβλέψιμα αποτελέσματα – σύμφωνα με Statista, ο όγκος των δεδομένων που παράγονται παγκοσμίως αναμένεται να ξεπεράσει τα 180 zettabyte το 2025. Από τη μία πλευρά, η ύπαρξη πολλών πόρων για τη λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα είναι εξαιρετικό. Τι είναι λίγο περιοριστικό: Τα περισσότερα δεδομένα που δημιουργούνται είναι μη δομημένα δεδομένα και τέτοια σύνολα δεδομένων δεν έχουν προκαθορισμένο μοντέλο.

Καλώς ή κακώς, μέχρι το 2025, το 80% όλων των δεδομένων θα είναι αδόμητα, σύμφωνα με τις προβλέψεις της IDC. Και αυτός είναι ο βασικός λόγος που πρέπει να μάθουμε πώς να εργαζόμαστε με μη δομημένα σύνολα δεδομένων.

Αντιμετώπιση μη δομημένων δεδομένων

Γιατί είναι δύσκολο να εργαστείς με μη δομημένα δεδομένα; Λοιπόν, τέτοια σύνολα δεδομένων δεν συμμορφώνονται με μια προκαθορισμένη μορφή, καθιστώντας δύσκολη την ανάλυση ή την εύρεση περιπτώσεων χρήσης για άμεση χρήση. Ωστόσο, τα μη δομημένα δεδομένα μπορούν να παρέχουν πολύτιμες γνώσεις και να βοηθήσουν στη διατύπωση βασίζονται σε δεδομένα Στρατηγικές.

Η χειροκίνητη ανάλυση μη δομημένων δεδομένων είναι χρονοβόρα και δαπανηρή. Ως εκ τούτου, μια τέτοια διαδικασία είναι πιο επιρρεπής σε ανθρώπινο λάθος και μεροληψία. Επιπλέον, δεν είναι επεκτάσιμο, κάτι που είναι ένα μεγάλο όχι για τις επιχειρήσεις που εστιάζουν στην ανάπτυξη. Ευτυχώς, υπάρχουν τρόποι για να μετατρέψετε τα μη δομημένα δεδομένα σε μια εφικτή μορφή.

Ενώ είναι σχετικά εύκολο να διαχειριστείτε δομημένα δεδομένα χρησιμοποιώντας καθημερινά εργαλεία όπως το Excel, τα Φύλλα Google και σχεσιακές βάσεις δεδομένων, η αδόμητη διαχείριση δεδομένων απαιτεί πιο προηγμένα εργαλεία, πολύπλοκους κανόνες, βιβλιοθήκες Python και τεχνικές για τη μετατροπή της σε μετρήσιμα δεδομένα.

Βήματα για τη δομή μη δομημένων δεδομένων

Η μη δομημένη επεξεργασία δεδομένων είναι πιο περίπλοκη. Ωστόσο, η διαδικασία μπορεί να είναι λιγότερο απογοητευτική εάν ακολουθήσετε ορισμένα ακριβή βήματα. Μπορούν να διαφέρουν ανάλογα με τον αρχικό στόχο της ανάλυσης, το επιθυμητό αποτέλεσμα, το λογισμικό και άλλους πόρους.

1. Βρείτε πού να αποθηκεύσετε τα δεδομένα σας

Όλα ξεκινούν με την ερώτηση: Πού να αποθηκεύσετε τα δεδομένα; Η επιλογή είναι είτε δημόσιος είτε εσωτερικός εξοπλισμός αποθήκευσης. Το τελευταίο προσφέρει πλήρη έλεγχο των δεδομένων και της ασφάλειάς τους. Ωστόσο, απαιτεί περισσότερο κόστος υποστήριξης πληροφορικής, συντήρησης και υποδομής ασφάλειας. Γενικά, οι λύσεις αποθήκευσης δεδομένων εσωτερικής εγκατάστασης είναι πιο συναρπαστικές για κλάδους με υψηλή ρύθμιση, όπως η χρηματοδότηση ή η υγειονομική περίθαλψη.

Τα δημόσια σύννεφα, από την άλλη πλευρά, επιτρέπουν την απομακρυσμένη συνεργασία και είναι οικονομικά και πιο επεκτάσιμα: Εάν χρειάζεστε περισσότερο χώρο, μπορείτε να αναβαθμίσετε το σχέδιο. Ως εκ τούτου, είναι μια εξαιρετική επιλογή για νεοσύστατες επιχειρήσεις και μικρές εταιρείες με περιορισμένους πόρους πληροφορικής, χρόνο ή κεφάλαια για τη δημιουργία συστημάτων εσωτερικής αποθήκευσης.

2. Καθαρίστε τα δεδομένα σας

Από τη φύση τους, τα μη δομημένα δεδομένα είναι ακατάστατα και μερικές φορές περιλαμβάνουν τυπογραφικά λάθη, ετικέτες HTML, σημεία στίξης, hashtags, ειδικούς χαρακτήρες, διαφημίσεις banner και οτιδήποτε άλλο. Επομένως, είναι απαραίτητο να πραγματοποιήσετε προεπεξεργασία δεδομένων, που συνήθως αναφέρεται ως "καθαρισμός δεδομένων", πριν ξεκινήσετε την πραγματική διαδικασία δόμησης. Ο καθαρισμός δεδομένων συνεπάγεται διάφορες μεθόδους, όπως η μείωση του θορύβου, η αφαίρεση άσχετων δεδομένων και ο διαχωρισμός των δεδομένων σε πιο κατανοητά κομμάτια. Μπορείτε να εκτελέσετε καθαρισμό δεδομένων με Excel, Python και άλλες γλώσσες προγραμματισμού ή με ειδικά εργαλεία καθαρισμού δεδομένων.

3. Κατηγοριοποιήστε τα Συλλεγμένα Δεδομένα

Ένα άλλο βήμα στη διαδικασία οργάνωσης δεδομένων είναι ο καθορισμός σχέσεων μεταξύ διαφόρων μονάδων στο σύνολο δεδομένων. Η ταξινόμηση των οντοτήτων σε κατηγορίες βοηθά στη μέτρηση των δεδομένων που είναι απαραίτητα για την ανάλυσή σας. Μπορείτε να ταξινομήσετε τα δεδομένα σας με βάση το περιεχόμενο, το πλαίσιο ή έναν χρήστη σύμφωνα με τις ανάγκες σας. Για παράδειγμα, εάν κάνετε απόξεση τοποθεσιών μεταχειρισμένων οχημάτων, ίσως χρειαστεί να διαφοροποιήσετε ποια στοιχεία είναι σχόλια και ποια είναι τεχνικές πληροφορίες. Εάν τα σύνολα δεδομένων σας είναι απίστευτα πολύπλοκα, θα χρειαστείτε έναν επαγγελματία επιστήμονα δεδομένων για να σας βοηθήσει να δομήσετε τα πάντα σωστά. Για μη σύνθετα σύνολα δεδομένων, μπορείτε να ταξινομήσετε δεδομένα χρησιμοποιώντας Python.

4. Σχεδιάστε έναν προ-σχολιαστή 

Μετά την ταξινόμηση των δεδομένων, συμπληρώστε το μέρος του σχολιασμού. Αυτή η διαδικασία επισήμανσης δεδομένων βοηθά τα μηχανήματα να κατανοήσουν καλύτερα το πλαίσιο και τα μοτίβα πίσω από τα δεδομένα για να παρέχουν σχετικά αποτελέσματα. Μια τέτοια διαδικασία μπορεί να χειριστεί με το χέρι, καθιστώντας την χρονοβόρα και εσφαλμένη. Μπορείτε να αυτοματοποιήσετε αυτή τη διαδικασία σχεδιάζοντας έναν προ-σχολιαστή με τη βοήθεια λεξικών Python.  

Ρύθμιση λεξικού και κανόνων

Τα λεξικά Python μπορούν επίσης να σας βοηθήσουν να ανακτήσετε τις απαιτούμενες τιμές από το σύνολο δεδομένων. Η ρύθμιση ενός λεξικού θα δημιουργήσει πίνακες ήδη ομαδοποιημένων μονάδων δεδομένων. Με άλλα λόγια, τα λεξικά σάς βοηθούν να αναπτύξετε κλειδιά για τιμές δεδομένων. Για παράδειγμα, όταν τα κλειδιά αντιστοιχίζονται με συγκεκριμένες τιμές, ο σχολιαστής μπορεί να αναγνωρίσει ότι η αναφερόμενη λέξη "Ford" είναι αυτοκίνητο (σε αυτήν την περίπτωση, το "αυτοκίνητο" είναι ένα κλειδί και το "Ford" είναι μια τιμή). Κατά τη δημιουργία ενός λεξικού, μπορείτε να προσθέσετε και συνώνυμα, έτσι ώστε ο σχολιαστής να μπορεί να δομεί δεδομένα με βάση γνωστές λέξεις και τα συνώνυμά τους.

Για να αποφύγετε λάθη στη διαδικασία δόμησης, ορίστε τους κανόνες για την αποφυγή τυχαίων συσχετισμών. Για παράδειγμα, κάθε φορά που ο σχολιαστής εντοπίζει το όνομα του αυτοκινήτου, θα πρέπει να προσδιορίζει τον σειριακό αριθμό δίπλα του. Έτσι, ένα εργαλείο σχολιασμού θα πρέπει να επισημαίνει τον αριθμό δίπλα στο όνομα ενός οχήματος ως τον σειριακό του αριθμό.

5. Ταξινόμηση δεδομένων με Python

Αφού ολοκληρώσετε το προηγούμενο βήμα, πρέπει να τακτοποιήσετε και να αντιστοιχίσετε ορισμένα κομμάτια πληροφοριών, ενώ αφαιρείτε άσχετο περιεχόμενο. Αυτό μπορεί να γίνει με τη βοήθεια κανονικών εκφράσεων Python – ακολουθίες χαρακτήρων που μπορούν να ομαδοποιήσουν και να εξάγουν μοτίβα στο κείμενο. 

Tokenize Data

Η ακόλουθη διαδικασία είναι να χωρίσετε ένα μεγάλο κομμάτι κειμένου σε λέξεις ή προτάσεις. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια εργαλειοθήκη φυσικής γλώσσας (NLTK) για να το αντιμετωπίσετε. Για αυτό, πρέπει εγκαταστήστε αυτήν τη βιβλιοθήκη Python και εκτελέστε συμβολισμός λέξης ή πρότασης, ανάλογα με τις προτιμήσεις σας. 

Επεξεργασία Δεδομένων Διεργασίας Χρησιμοποιώντας Στέλεχος και Λεμματοποίηση

Ένα άλλο βήμα στην κωδικοποίηση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) είναι η δημιουργία και η λήμματοποίηση. Με απλά λόγια, και οι δύο διαμορφώνουν λέξεις ανάλογα με τη ρίζα τους. Το πρώτο είναι απλούστερο και ταχύτερο – απλώς κόβει το στέλεχος. για παράδειγμα, το "μαγειρική" γίνεται "μάγειρας". Η Lemmatization είναι λίγο πιο αργή και πιο περίπλοκη διαδικασία. Συνθέτει τις κλιτές μορφές του κόσμου σε μια ενιαία οντότητα για ανάλυση. Σε αυτήν την περίπτωση, η λέξη "πήγε" θα ομαδοποιηθεί με "go" παρόλο που δεν μοιράζονται την ίδια ρίζα.

Αυτές οι δύο διαδικασίες δεν αποτελούν μόνο μέρος της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας αλλά και μηχανικής μάθησης. Επομένως, το stemming και η lemmatization είναι οι τεχνικές προεπεξεργασίας κειμένου που βοηθούν τα εργαλεία ανάλυσης να κατανοήσουν και να επεξεργάζονται δεδομένα κειμένου σε κλίμακα, μετατρέποντας αργότερα τα αποτελέσματα σε πολύτιμες πληροφορίες.

6. Οραματιστείτε τα ληφθέντα αποτελέσματα

Το τελευταίο και πιο σημαντικό βήμα στη δόμηση των δεδομένων είναι η βολική οπτικοποίηση. Η συνοπτική αναπαράσταση δεδομένων βοηθά στη μετατροπή των συνηθισμένων υπολογιστικών φύλλων σε γραφήματα, αναφορές ή γραφήματα. Όλα αυτά μπορούν να γίνουν στην Python χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως Matplotlib, Seaborn και άλλες, ανάλογα με τις βάσεις δεδομένων και τις προτιμήσεις οπτικοποίησης.

Χρήση Περιπτώσεων Δόμησης Δεδομένων

Δεν είστε σίγουροι πώς η δομή δεδομένων μπορεί να είναι χρήσιμη για την επιχείρησή σας; Εδώ είναι μερικές ιδέες:

• Συναισθηματική ανάλυση: Συλλέξτε δεδομένα (όπως κριτικές και σχόλια), δομήστε τα και οπτικοποιήστε τα για ανάλυση. Είναι ζωτικής σημασίας στο ηλεκτρονικό εμπόριο, όπου ο ανταγωνισμός είναι στα καλύτερά του και το να είσαι ένα βήμα μπροστά απαιτεί την επεξεργασία περισσότερων δεδομένων, η οποία είναι ως επί το πλείστον αδόμητη.  
• Ομαδοποίηση εγγράφων: Οργανώστε έγγραφα και ανακτήστε και φιλτράρετε πληροφορίες αυτόματα. Μακροπρόθεσμα, βοηθά να γίνει η διαδικασία αναζήτησης ταχύτερη, πιο αποτελεσματική και οικονομικά αποδοτική.
• Ανάκτηση πληροφορίας: Χαρτογραφήστε έγγραφα για να αποτρέψετε την απώλεια σημαντικών πληροφοριών.

Με λίγα λόγια

Η εργασία με μη δομημένα δεδομένα δεν είναι εύκολη. Ωστόσο, η επένδυση σε αυτό όσο το δυνατόν νωρίτερα είναι απαραίτητη. Ευτυχώς, η Python μπορεί να χρησιμοποιηθεί ενεργά κατά τη διάρκεια της διαδικασίας και να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση των αναπόσπαστων τμημάτων.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/