Kuidas Pythonis struktureerimata andmetega töötada

Kõik meie võrgutoimingud genereerivad andmeid. Isegi kui me ei kirjuta postitusi, kommenteeri ega laadi üles muud sisu, jätame oma jäljed, olles vaiksed vaatlejad. See viib prognoositavate tulemusteni – vastavalt Statista, ületab 180. aastal globaalselt loodavate andmete hulk 2025 zettabaiti. Ühest küljest on andmepõhiste otsuste tegemiseks rohkete ressursside olemasolu suurepärane. Mis on natuke piirav: enamik genereeritud andmeid on struktureerimata andmed ja sellistel andmekogumitel pole etteantud mudelit.

Kas heas või halvas, aastaks 2025 on 80% kõigist andmetest struktureerimata, vastavalt IDC ennustustele. Ja see on peamine põhjus, miks me peame õppima, kuidas töötada struktureerimata andmekogumitega.

Struktureerimata andmetega tegelemine

Miks on struktureerimata andmetega raske töötada? Sellised andmekogumid ei vasta eelmääratletud vormingule, mistõttu on raske analüüsida või otseseks kasutamiseks mõeldud kasutusjuhtumeid leida. Kuid struktureerimata andmed võivad anda väärtuslikku teavet ja aidata sõnastada andmepõhistele strateegiaid.

Struktureerimata andmete käsitsi analüüsimine on aeganõudev ja kulukas; seega on selline protsess suurem inimlike vigade ja erapoolikuste tekkeks. Lisaks pole see skaleeritav, mis on kasvule keskenduvate ettevõtete jaoks suur ei-ei. Õnneks on olemas viise struktureerimata andmete muutmiseks teostatavasse vormingusse.

Kuigi struktureeritud andmeid on suhteliselt lihtne hallata igapäevaste tööriistade abil, nagu Excel, Google'i arvutustabelid ja relatsioonandmebaasid, nõuab struktureerimata andmehaldus täpsemaid tööriistu, keerukamaid reegleid, Pythoni teeke ja tehnikaid, et muuta need kvantifitseeritavateks andmeteks.

Struktureerimata andmete struktureerimise sammud

Struktureerimata andmetöötlus on keerulisem; Siiski võib protsess olla vähem masendav, kui järgite mõnda täpset sammu. Need võivad erineda sõltuvalt analüüsi esialgsest eesmärgist, soovitud tulemusest, tarkvarast ja muudest ressurssidest.

1. Otsige üles, kuhu oma andmeid salvestada

Kõik algab küsimusest: kuhu andmeid salvestada? Valik on kas avalik või ettevõttesisene salvestusriistvara. Viimane pakub täielikku kontrolli andmete ja nende turvalisuse üle; see nõuab aga rohkem IT-tuge, hooldust ja turbetaristu kulusid. Üldiselt on kohapealsed andmesalvestuslahendused mõjuvamad rangelt reguleeritud tööstusharudes, nagu rahandus või tervishoid.

Teisest küljest võimaldavad avalikud pilved kaugkoostööd ning on kuluefektiivsed ja skaleeritavamad: kui vajate rohkem ruumi, saate plaani uuendada. Seetõttu on see suurepärane võimalus alustavatele ettevõtetele ja väikeettevõtetele, kellel on piiratud IT-ressursid, aeg või raha, sisemiste salvestussüsteemide ehitamiseks.

2. Puhastage oma andmed

Oma olemuselt on struktureerimata andmed segased ja sisaldavad mõnikord kirjavigu, HTML-i silte, kirjavahemärke, hashtage, erimärke, bännerreklaame ja muud. Seega on enne tegeliku struktureerimisprotsessi alustamist vaja läbi viia andmete eeltöötlus, mida tavaliselt nimetatakse "andmete puhastamiseks". Andmete puhastamine hõlmab erinevaid meetodeid, näiteks müra vähendamist, ebaoluliste andmete eemaldamist ja andmete jagamist arusaadavamateks tükkideks. Andmeid saate puhastada Exceli, Pythoni ja teiste programmeerimiskeeltega või spetsiaalsete andmete puhastamise tööriistadega.

3. Kategoriseerige kogutud andmed

Andmete korraldamise protsessi teine ​​etapp on andmestiku erinevate üksuste vaheliste suhete määratlemine. Olemite kategooriatesse sortimine aitab mõõta, millised andmed on teie analüüsi jaoks olulised. Saate oma andmeid sisu, konteksti või kasutaja järgi klassifitseerida vastavalt oma vajadustele. Näiteks kui kraabite kasutatud sõidukite saite, peate võib-olla eristama, millised elemendid on kommentaarid ja millised tehnilised andmed. Kui teie andmekogumid on uskumatult keerulised, vajate professionaalset andmeteadlast, kes aitaks kõike õigesti struktureerida. Mittekeerukate andmekogumite puhul saate andmeid klassifitseerida Pythoni abil.

4. Kujundage eelannotaator 

Pärast andmete klassifitseerimist täitke annotatsiooni osa. See andmete märgistamise protsess aitab masinatel paremini mõista andmete tausta ja mustreid, et pakkuda asjakohaseid tulemusi. Sellist protsessi saab käsitsi käsitleda, muutes selle aeganõudvaks ja ekslikuks. Saate seda protsessi automatiseerida, kui koostate Pythoni sõnaraamatute abil eelannotaatori.  

Sõnastiku ja reeglite seadistamine

Pythoni sõnastikud võivad samuti aidata teil andmestikust vajalikke väärtusi hankida. Sõnastiku seadistamine loob juba rühmitatud andmeüksuste massiive. Teisisõnu aitavad sõnastikud välja töötada andmeväärtuste võtmed. Näiteks kui võtmed on sobitatud teatud väärtustega, saab annotaator ära tunda, et mainitud sõna "Ford" on auto (antud juhul on "auto" võti ja "Ford" on väärtus). Sõnastiku loomisel saate lisada ka sünonüüme, et annotaator saaks teadaolevate sõnade ja nende sünonüümide põhjal andmeid struktureerida.

Struktureerimisprotsessi vigade vältimiseks määrake reeglid juhuslike seoste vältimiseks. Näiteks kui annotaator märkab auto nime, peaks ta tuvastama selle kõrval oleva seerianumbri. Seega peaks annotatsioonitööriist märkima sõiduki seerianumbriks selle numbri, mis asub sõiduki nime kõrval.

5. Sorteerige andmed Pythoniga

Pärast eelmise sammu lõpetamist peate teatud teabe välja sorteerima ja sobitama, eemaldades samal ajal ebaolulise sisu. Seda saab teha Pythoni regulaaravaldiste abil – märgijadadega, mis suudavad tekstist mustreid grupeerida ja eraldada. 

Andmete märgistamine

Järgmine protsess on suure tekstiosa jagamine sõnadeks või lauseteks. Selle lahendamiseks võite kasutada loomuliku keele tööriistakomplekti (NLTK). Selleks peate installige see Pythoni teek ja esineda sõna või lause märgistamine, olenevalt teie eelistustest. 

Töötle andmeid tüve ja lemmatiseerimise abil

Teine samm loomuliku keele töötlemise (NLP) kodeerimisel on tüvest ja lemmatiseerimine. Lihtsamalt öeldes kujundavad nad mõlemad sõnu oma juure järgi. Esimene on lihtsam ja kiirem – lõikab lihtsalt varre maha; Näiteks "söögitegemine" muutub "kokk". Lemmatiseerimine on veidi aeglasem ja keerukam protsess. See koondab maailma käänulised vormid analüüsiks ühtseks tervikuks. Sel juhul rühmitataks sõna „läks” sõnaga „go”, kuigi neil ei ole sama juurt.

Need kaks protsessi pole mitte ainult osa loomulikust keeletöötlusest, vaid ka masinõppest. Seetõttu on tüvistamine ja lemmatiseerimine teksti eeltöötlustehnikad, mis aitavad analüüsivahenditel tekstiandmeid mastaapselt mõista ja töödelda, muutes tulemused hiljem väärtuslikeks arusaamadeks.

6. Visualiseerige saadud tulemused

Viimane ja kõige olulisem samm andmete struktureerimisel on mugav visualiseerimine. Andmete lühike esitus aitab muuta igapäevased arvutustabelid diagrammideks, aruanneteks või graafikuteks. Kõike seda saab teha Pythonis, kasutades selliseid teeke nagu Matplotlib, Seaborn ja teised, olenevalt andmebaasidest ja visualiseerimise eelistustest.

Andmete struktureerimise kasutusjuhud

Kas pole kindel, kuidas andmete struktureerimine võib teie ettevõttele kasulik olla? Siin on mõned ideed:

• Sentimentaalne analüüs: Koguge andmeid (nt ülevaated ja kommentaarid), struktureerige need ja visualiseerige analüüsimiseks. See on ülioluline e-kaubanduses, kus konkurents on kõrgeim ja sammu võrra ees olemine nõuab rohkemate andmete töötlemist, mis on enamasti struktureerimata.  
• Dokumentide rühmitamine: Korraldage dokumente ning hankige ja filtreerige teavet automaatselt. Pikemas perspektiivis aitab see muuta otsinguprotsessi kiiremaks, tõhusamaks ja kuluefektiivsemaks.
• Teabe otsimine: Kaardistage dokumendid, et vältida olulise teabe kadumist.

Lühidalt

Struktureerimata andmetega töötamine ei ole lihtne; siiski on hädavajalik sellesse võimalikult varakult investeerida. Õnneks saab Pythonit protsessi ajal aktiivselt kasutada ja see aitab integreeritud osi automatiseerida.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/