نحوه کار با داده های بدون ساختار در پایتون

همه اقدامات آنلاین ما داده تولید می کنند. حتی اگر پست ننویسیم، کامنت نگذاریم یا مطالب دیگری را آپلود نکنیم، با ناظران خاموش، ردپای خود را به جا می گذاریم. این منجر به نتایج قابل پیش بینی می شود - با توجه به Statistaانتظار می رود میزان داده های تولید شده در سطح جهان در سال 180 از 2025 زتابایت فراتر رود. از یک طرف، داشتن منابع زیادی برای تصمیم گیری های مبتنی بر داده بسیار عالی است. چیزی که کمی محدود کننده است: بیشتر داده های تولید شده، داده های بدون ساختار هستند و چنین مجموعه های داده مدل از پیش تعیین شده ای ندارند.

خوب یا بد، تا سال 2025، 80 درصد از کل داده ها بدون ساختار خواهند بود. طبق پیش بینی IDC. و این دلیل کلیدی است که ما باید یاد بگیریم چگونه با مجموعه داده های بدون ساختار کار کنیم.

برخورد با داده های بدون ساختار

چرا کار با داده های بدون ساختار سخت است؟ خوب، چنین مجموعه داده‌هایی با قالب از پیش تعریف‌شده مطابقت ندارند، و تجزیه و تحلیل یا یافتن موارد استفاده برای استفاده مستقیم را دشوار می‌کند. با این حال، داده های بدون ساختار می توانند بینش های ارزشمندی را ارائه دهند و به فرمول بندی کمک کنند داده محور استراتژی ها.

تجزیه و تحلیل دستی داده های بدون ساختار زمان بر و پرهزینه است. از این رو، چنین فرآیندی بیشتر مستعد خطای انسانی و سوگیری است. به‌علاوه، مقیاس‌پذیر نیست، که برای کسب‌وکارهایی که روی رشد تمرکز می‌کنند، بسیار مهم است. خوشبختانه، راه‌هایی برای تبدیل داده‌های بدون ساختار به قالبی قابل اجرا وجود دارد.

در حالی که مدیریت داده های ساختاریافته با استفاده از ابزارهای روزمره مانند Excel، Google Sheets، و پایگاه داده های ارتباطی، مدیریت داده های بدون ساختار به ابزارهای پیشرفته تر، قوانین پیچیده، کتابخانه های پایتون و تکنیک هایی برای تبدیل آن به داده های قابل سنجش نیاز دارد.

مراحل ساخت داده های بدون ساختار

پردازش داده های بدون ساختار پیچیده تر است. با این حال، اگر چند مرحله دقیق را دنبال کنید، این روند می تواند کمتر خسته کننده باشد. آنها می توانند بسته به هدف اولیه تجزیه و تحلیل، نتیجه مورد نظر، نرم افزار و سایر منابع متفاوت باشند.

1. مکان ذخیره داده های خود را پیدا کنید

همه چیز با این سوال شروع می شود: کجا داده ها را ذخیره کنیم؟ انتخاب سخت افزار ذخیره سازی عمومی یا داخلی است. دومی کنترل کاملی بر داده ها و امنیت آن ارائه می دهد. با این حال، نیاز به پشتیبانی فناوری اطلاعات، تعمیر و نگهداری و هزینه های زیرساخت امنیتی بیشتری دارد. به طور کلی، راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده‌های داخلی برای صنایع بسیار تحت نظارت مانند امور مالی یا مراقبت‌های بهداشتی قانع‌کننده‌تر هستند.

از سوی دیگر، ابرهای عمومی، همکاری از راه دور را امکان پذیر می کنند و مقرون به صرفه و مقیاس پذیرتر هستند: اگر به فضای بیشتری نیاز دارید، می توانید طرح را ارتقا دهید. بنابراین، برای استارت‌آپ‌ها و شرکت‌های کوچک با منابع، زمان یا بودجه محدود فناوری اطلاعات برای ساخت سیستم‌های ذخیره‌سازی داخلی، گزینه‌ای عالی است.

2. داده های خود را پاک کنید

طبیعتاً داده‌های بدون ساختار نامرتب هستند و گاهی اوقات شامل اشتباهات تایپی، برچسب‌های HTML، علائم نگارشی، هشتگ‌ها، کاراکترهای خاص، تبلیغات بنری و غیره می‌شوند. بنابراین، لازم است پیش پردازش داده ها، که معمولاً به عنوان "پاکسازی داده ها" نامیده می شود، قبل از پرش به فرآیند ساختاردهی واقعی انجام شود. پاکسازی داده ها مستلزم روش های مختلفی مانند کاهش نویز، حذف داده های نامربوط و تقسیم داده ها به قطعات قابل فهم تر است. می‌توانید با اکسل، پایتون و سایر زبان‌های برنامه‌نویسی یا با ابزارهای ویژه پاک‌سازی داده‌ها را تمیز کنید.

3. داده های جمع آوری شده را دسته بندی کنید

مرحله دیگر در فرآیند سازماندهی داده ها، تعریف روابط بین واحدهای مختلف در مجموعه داده است. مرتب سازی موجودیت ها در دسته ها به اندازه گیری اینکه کدام داده ها برای تجزیه و تحلیل شما ضروری هستند کمک می کند. می توانید داده های خود را بر اساس محتوا، زمینه یا کاربر بر اساس نیاز خود طبقه بندی کنید. به عنوان مثال، اگر سایت‌های وسایل نقلیه دست دوم را می‌خراشید، ممکن است لازم باشد مشخص کنید که کدام عناصر نظرات و کدام اطلاعات فنی هستند. اگر مجموعه داده‌های شما فوق‌العاده پیچیده است، به یک دانشمند داده حرفه‌ای نیاز دارید تا به ساختار صحیح همه چیز کمک کند. برای مجموعه داده های غیر پیچیده، می توانید داده ها را با استفاده از پایتون طبقه بندی کنید.

4. یک پیش حاشیه نویس طراحی کنید 

پس از طبقه بندی داده ها، قسمت حاشیه نویسی را تکمیل کنید. این فرآیند برچسب‌گذاری داده‌ها به ماشین‌ها کمک می‌کند تا زمینه و الگوهای پشت داده‌ها را بهتر درک کنند تا نتایج مرتبط را ارائه دهند. چنین فرآیندی را می توان با دست انجام داد و باعث می شود زمان گیر و قابل خطا باشد. شما می توانید این فرآیند را با طراحی پیش حاشیه نویسی با کمک فرهنگ لغت پایتون به طور خودکار انجام دهید.  

تنظیم فرهنگ لغت و قوانین

دیکشنری های پایتون همچنین می توانند به شما در بازیابی مقادیر مورد نیاز از مجموعه داده کمک کنند. تنظیم یک فرهنگ لغت، آرایه هایی از واحدهای داده از قبل گروه بندی شده ایجاد می کند. به عبارت دیگر، دیکشنری ها به شما کمک می کنند تا کلیدهایی را برای مقادیر داده ایجاد کنید. به عنوان مثال، هنگامی که کلیدها با مقادیر خاصی مطابقت دارند، حاشیه نویس می تواند تشخیص دهد که کلمه ذکر شده "فورد" یک ماشین است (در این مورد، "ماشین" یک کلید و "فورد" یک مقدار است). هنگام ایجاد یک فرهنگ لغت، می توانید مترادف ها را نیز اضافه کنید، به طوری که حاشیه نویس می تواند داده ها را بر اساس کلمات شناخته شده و مترادف آنها ساختار دهد.

برای جلوگیری از اشتباه در فرآیند ساختار، قوانینی را برای جلوگیری از تداعی های تصادفی تعریف کنید. به عنوان مثال، هر زمان که حاشیه نویس نام خودرو را می بیند، باید شماره سریال کنار آن را مشخص کند. بنابراین، یک ابزار حاشیه نویسی باید شماره را در کنار نام خودرو به عنوان شماره سریال آن مشخص کند.

5. مرتب سازی داده ها با پایتون

پس از اتمام مرحله قبل، باید اطلاعات خاصی را مرتب کرده و مطابقت دهید و در عین حال محتوای نامربوط را حذف کنید. این را می توان با کمک عبارات منظم پایتون انجام داد - دنباله ای از کاراکترها که می توانند الگوها را در متن گروه بندی و استخراج کنند. 

توکن کردن داده ها

فرآیند زیر تقسیم یک تکه بزرگ از متن به کلمات یا جملات است. برای مقابله با آن می توانید از یک جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK) استفاده کنید. برای آن، شما نیاز دارید این کتابخانه پایتون را نصب کنید و اجرا کند نشانه گذاری کلمه یا جمله، بسته به ترجیحات شما. 

پردازش داده‌ها با استفاده از ریشه‌یابی و لمات‌سازی

مرحله دیگر در پردازش زبان طبیعی (NLP) کدگذاری، ریشه‌یابی و واژه‌سازی است. به زبان ساده، هر دو بر اساس ریشه کلمات را شکل می دهند. اولین مورد ساده تر و سریعتر است - فقط ساقه را قطع می کند. به عنوان مثال، "آشپزی" به "آشپزی" تبدیل می شود. Lemmatization فرآیند کمی کندتر و پیچیده تر است. این فرم های عطف جهان را در یک موجودیت واحد برای تجزیه و تحلیل ترکیب می کند. در این مورد، کلمه "رفت" با "برو" گروه بندی می شود حتی اگر آنها ریشه یکسانی ندارند.

این دو فرآیند نه تنها بخشی از پردازش زبان طبیعی بلکه یادگیری ماشینی نیز هستند. بنابراین، ریشه‌یابی و واژه‌سازی تکنیک‌های پیش‌پردازش متن هستند که به ابزارهای تجزیه و تحلیل کمک می‌کنند تا داده‌های متن را در مقیاس درک و پردازش کنند و بعداً نتایج را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کنند.

6. نتایج دریافت شده را تجسم کنید

آخرین و مهمترین مرحله در ساختار داده ها، تجسم راحت است. نمایش مختصر داده ها به تبدیل صفحات گسترده عادی به نمودارها، گزارش ها یا نمودارها کمک می کند. همه اینها را می توان در پایتون با استفاده از کتابخانه هایی مانند Matplotlib، Seaborn و موارد دیگر، بسته به پایگاه داده ها و تنظیمات تجسم انجام داد.

از موارد ساختاردهی داده ها استفاده کنید

مطمئن نیستید که چگونه ساختار داده می تواند برای کسب و کار شما مفید باشد؟ در اینجا چند ایده وجود دارد:

• تحلیل احساسات: داده ها را جمع آوری کنید (مانند بررسی ها و نظرات)، ساختار آن ها را بسازید و برای تجزیه و تحلیل تجسم کنید. این در تجارت الکترونیک حیاتی است، جایی که رقابت در بهترین حالت خود قرار دارد و یک قدم جلوتر بودن مستلزم پردازش داده های بیشتری است که عمدتاً ساختاری ندارند.  
• خوشه بندی اسناد: اسناد را سازماندهی کنید و اطلاعات را به طور خودکار بازیابی و فیلتر کنید. در درازمدت، کمک می‌کند تا فرآیند جستجو سریع‌تر، کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر شود.
• بازیابی اطلاعات: نقشه اسناد برای جلوگیری از از دست رفتن اطلاعات مهم.

به طور خلاصه

کار با داده های بدون ساختار آسان نیست. با این حال، سرمایه گذاری در آن در اسرع وقت ضروری است. خوشبختانه، پایتون می تواند به طور فعال در طول فرآیند مورد استفاده قرار گیرد و به خودکارسازی قطعات جدایی ناپذیر کمک کند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/