Cómo trabajar con datos no estructurados en Python

Todas nuestras acciones en línea generan datos. Incluso si no escribimos publicaciones, comentamos o subimos otro contenido, dejamos nuestras huellas siendo observadores silenciosos. Esto conduce a resultados predecibles, de acuerdo con Statista, se espera que la cantidad de datos generados globalmente supere los 180 zettabytes en 2025. Por un lado, tener muchos recursos para tomar decisiones basadas en datos es genial. Lo que es un poco limitante: la mayoría de los datos generados son datos no estructurados y dichos conjuntos de datos no tienen un modelo predeterminado.

Para bien o para mal, para 2025, el 80% de todos los datos no estarán estructurados, según las predicciones de IDC. Y esa es la razón clave por la que necesitamos aprender a trabajar con conjuntos de datos no estructurados.

Manejo de datos no estructurados

¿Por qué es difícil trabajar con datos no estructurados? Bueno, dichos conjuntos de datos no cumplen con un formato predefinido, lo que dificulta el análisis o la búsqueda de casos de uso para uso directo. Sin embargo, los datos no estructurados pueden proporcionar información valiosa y ayudar a formular basada en datos estrategias.

El análisis manual de datos no estructurados requiere mucho tiempo y es costoso; por lo tanto, dicho proceso es más propenso al error humano y al sesgo. Además, no es escalable, lo cual es un gran inconveniente para las empresas que se enfocan en el crecimiento. Afortunadamente, hay formas de transformar datos no estructurados en un formato factible.

Si bien es relativamente fácil administrar datos estructurados con herramientas cotidianas como Excel, Hojas de cálculo de Google y bases de datos relacionales, la gestión de datos no estructurados requiere herramientas más avanzadas, reglas complejas, bibliotecas de Python y técnicas para transformarlos en datos cuantificables.

Pasos para estructurar datos no estructurados

El procesamiento de datos no estructurados es más complejo; sin embargo, el proceso puede ser menos frustrante si sigue algunos pasos exactos. Pueden diferir según el objetivo inicial del análisis, el resultado deseado, el software y otros recursos.

1. Encuentra dónde almacenar tus datos

Todo comienza con la pregunta: ¿Dónde almacenar los datos? La elección es hardware de almacenamiento interno o público. Este último ofrece un control completo sobre los datos y su seguridad; sin embargo, requiere más soporte de TI, mantenimiento y costos de infraestructura de seguridad. En general, las soluciones de almacenamiento de datos en las instalaciones son más convincentes para industrias altamente reguladas como las finanzas o la atención médica.

Las nubes públicas, por otro lado, permiten la colaboración remota y son rentables y más escalables: si necesita más espacio, puede actualizar el plan. Por lo tanto, es una excelente opción para nuevas empresas y pequeñas empresas con recursos de TI, tiempo o fondos limitados para construir sistemas de almacenamiento interno.

2. Limpia tus datos

Por su naturaleza, los datos no estructurados son desordenados y, a veces, incluyen errores tipográficos, etiquetas HTML, puntuación, hashtags, caracteres especiales, anuncios publicitarios y demás. Por lo tanto, es necesario realizar un preprocesamiento de datos, comúnmente conocido como "limpieza de datos", antes de saltar al proceso de estructuración real. La limpieza de datos implica varios métodos, como reducir el ruido, eliminar datos irrelevantes y dividir los datos en partes más comprensibles. Puede realizar la limpieza de datos con Excel, Python y otros lenguajes de programación o con herramientas especiales de limpieza de datos.

3. Categorizar los datos recopilados

Otro paso en el proceso de organización de datos es definir relaciones entre varias unidades en el conjunto de datos. Ordenar las entidades en categorías ayuda a medir qué datos son esenciales para su análisis. Puede clasificar sus datos según el contenido, el contexto o un usuario según sus necesidades. Por ejemplo, si está raspando sitios de vehículos usados, es posible que deba diferenciar qué elementos son comentarios y cuáles son información técnica. Si sus conjuntos de datos son increíblemente complejos, necesitará un científico de datos profesional para ayudar a estructurar todo correctamente. Para conjuntos de datos no complejos, puede clasificar los datos usando Python.

4. Diseña un preanotador 

Después de clasificar los datos, complete la parte de anotación. Este proceso de etiquetado de datos ayuda a las máquinas a comprender mejor el contexto y los patrones detrás de los datos para proporcionar resultados relevantes. Tal proceso puede ser manejado a mano, haciéndolo lento y falible. Puede automatizar este proceso diseñando un anotador previo con la ayuda de los diccionarios de Python.  

Establecer un diccionario y reglas

Los diccionarios de Python también pueden ayudarlo a recuperar los valores requeridos del conjunto de datos. Establecer un diccionario creará matrices de unidades de datos ya agrupadas. En otras palabras, los diccionarios lo ayudan a desarrollar claves para valores de datos. Por ejemplo, cuando las claves coinciden con valores particulares, el anotador puede reconocer que la palabra mencionada "Ford" es un automóvil (en este caso, "car" es una clave y "Ford" es un valor). Al crear un diccionario, también puede agregar sinónimos, de modo que el anotador pueda estructurar los datos en función de las palabras conocidas y sus sinónimos.

Para evitar errores en el proceso de estructuración, defina las reglas para evitar asociaciones aleatorias. Por ejemplo, siempre que el anotador vea el nombre del automóvil, debe identificar el número de serie junto a él. Por lo tanto, una herramienta de anotación debe marcar el número junto al nombre de un vehículo como su número de serie.

5. Ordenar datos con Python

Después de terminar el paso anterior, debe ordenar y combinar cierta información mientras elimina el contenido irrelevante. Esto se puede hacer con la ayuda de las expresiones regulares de Python: secuencias de caracteres que pueden agrupar y extraer patrones en el texto. 

Tokenizar datos

El siguiente proceso consiste en dividir una gran parte del texto en palabras u oraciones. Puede usar un kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK) para manejarlo. Para eso, necesitas instalar esta biblioteca de Python y realizar tokenización de palabras o oraciones, dependiendo de sus preferencias. 

Procesar datos mediante derivación y lematización

Otro paso en la codificación del procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la derivación y la lematización. En pocas palabras, ambos dan forma a las palabras según su raíz. El primero es más simple y rápido: simplemente corta el tallo; por ejemplo, "cocinar" se convierte en "cocinar". La lematización es un proceso un poco más lento y sofisticado. Compone las formas flexionadas del mundo en una sola entidad para el análisis. En este caso, la palabra “went” se agruparía con “go” aunque no compartan la misma raíz.

Esos dos procesos no solo son parte del procesamiento del lenguaje natural, sino también del aprendizaje automático. Por lo tanto, la derivación y la lematización son técnicas de preprocesamiento de texto que ayudan a las herramientas de análisis a comprender y procesar datos de texto a escala, y luego transformar los resultados en información valiosa.

6. Visualiza los resultados recibidos

El paso final y más importante en la estructuración de datos es la visualización conveniente. La representación de datos concisa ayuda a transformar hojas de cálculo mundanas en cuadros, informes o gráficos. Todo esto se puede hacer en Python utilizando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y otras, según las bases de datos y las preferencias de visualización.

Casos de uso de estructuración de datos

¿No está seguro de cómo la estructuración de datos puede ser útil para su empresa? Aquí hay algunas ideas:

• Análisis sentimental: Recopile datos (como reseñas y comentarios), estructúrelos y visualícelos para su análisis. Es vital en el comercio electrónico, donde la competencia está en su mejor momento y estar un paso por delante requiere procesar más datos, que en su mayoría no están estructurados.  
• Agrupación de documentos: Organice documentos y recupere y filtre información automáticamente. A largo plazo, ayuda a que el proceso de búsqueda sea más rápido, eficiente y rentable.
• Recuperación de información: Mapee documentos para evitar la pérdida de información importante.

En una palabra

Trabajar con datos no estructurados no es fácil; sin embargo, es esencial invertir en ello lo antes posible. Afortunadamente, Python puede usarse activamente durante el proceso y ayudar a automatizar las partes integrales.

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