Kuinka työskennellä rakenteettoman tiedon kanssa Pythonissa

Kaikki verkkotoimintamme tuottavat dataa. Vaikka emme kirjoittaisi viestejä, kommentoi tai lataa muuta sisältöä, jätämme jälkimme olemalla hiljaisia ​​tarkkailijoita. Tämä johtaa ennakoitaviin tuloksiin – mukaan Statista, maailmanlaajuisesti tuotetun datan määrän odotetaan ylittävän 180 zettatavua vuonna 2025. Toisaalta on loistavaa, että meillä on monia resursseja tehdä datapohjaisia ​​päätöksiä. Mikä on vähän rajoittava: Suurin osa luoduista tiedoista on jäsentämätöntä dataa, eikä tällaisilla tietojoukoilla ole ennalta määritettyä mallia.

Olipa hyvä tai huono, vuoteen 2025 mennessä 80 % kaikesta tiedosta on jäsentämätöntä, IDC:n ennusteiden mukaan. Ja tämä on tärkein syy, miksi meidän on opittava työskentelemään strukturoimattomien tietojoukkojen kanssa.

Strukturoimattoman datan käsittely

Miksi jäsentämättömän tiedon kanssa työskentely on vaikeaa? Tällaiset tietojoukot eivät noudata ennalta määritettyä muotoa, mikä vaikeuttaa analysointia tai käyttötapausten löytämistä suoraa käyttöä varten. Strukturoimaton data voi kuitenkin tarjota arvokkaita oivalluksia ja auttaa muotoilussa data-driven strategioita.

Strukturoimattoman datan manuaalinen analysointi on aikaa vievää ja kallista; näin ollen tällainen prosessi on alttiimpi inhimillisille virheille ja puolueellisille tekijöille. Lisäksi se ei ole skaalautuva, mikä on suuri ei-ei kasvuun keskittyville yrityksille. Onneksi on olemassa tapoja muuntaa jäsentämätöntä dataa käyttökelpoiseen muotoon.

Vaikka jäsenneltyjen tietojen hallinta on suhteellisen helppoa päivittäisten työkalujen avulla, kuten Excel, Google Sheets ja relaatiotietokannat, jäsentämätön tiedonhallinta vaatii kehittyneempiä työkaluja, monimutkaisempia sääntöjä, Python-kirjastoja ja tekniikoita sen muuntamiseksi kvantitatiiviseksi tiedoksi.

Strukturoimattoman tiedon strukturoimisen vaiheet

Strukturoimaton tietojenkäsittely on monimutkaisempaa; prosessi voi kuitenkin olla vähemmän turhauttava, jos noudatat joitain tarkkoja vaiheita. Ne voivat vaihdella analyysin alkuperäisen tavoitteen, halutun tuloksen, ohjelmiston ja muiden resurssien mukaan.

1. Etsi tietojesi tallennuspaikka

Kaikki alkaa kysymyksestä: Mihin tiedot tallennetaan? Valinta on joko julkinen tai talon sisäinen tallennuslaitteisto. Jälkimmäinen tarjoaa täydellisen hallinnan tietojen ja niiden turvallisuuden suhteen; Se vaatii kuitenkin enemmän IT-tukea, ylläpitoa ja tietoturvainfrastruktuurikustannuksia. Yleensä paikalliset tiedontallennusratkaisut ovat houkuttelevampia erittäin säännellyillä aloilla, kuten rahoitus tai terveydenhuolto.

Julkiset pilvet puolestaan ​​mahdollistavat etäyhteistyön ja ovat kustannustehokkaita ja skaalautuvampia: Jos tarvitset lisää tilaa, voit päivittää suunnitelmaa. Siksi se on erinomainen vaihtoehto startup-yrityksille ja pienille yrityksille, joilla on rajalliset IT-resurssit, aika tai varat rakentaa sisäisiä tallennusjärjestelmiä.

2. Puhdista tietosi

Strukturoimaton data on luonteeltaan sotkuista ja sisältää toisinaan kirjoitusvirheitä, HTML-tageja, välimerkkejä, hashtageja, erikoismerkkejä, bannerimainoksia ja mitä tahansa. Siksi on välttämätöntä suorittaa tietojen esikäsittely, jota yleisesti kutsutaan "tietojen puhdistamiseksi", ennen kuin siirrytään varsinaiseen strukturointiprosessiin. Tietojen puhdistukseen sisältyy erilaisia ​​menetelmiä, kuten melun vähentäminen, epäolennaisen tiedon poistaminen ja tiedon jakaminen ymmärrettävämpiin osiin. Voit suorittaa tietojen puhdistamisen Excelillä, Pythonilla ja muilla ohjelmointikielillä tai erityisillä tietojen puhdistustyökaluilla.

3. Luokittele kerätyt tiedot

Toinen vaihe tietojen organisointiprosessissa on suhteiden määrittäminen tietojoukon eri yksiköiden välillä. Kokonaisuuksien lajittelu luokkiin auttaa mittaamaan, mitkä tiedot ovat olennaisia ​​​​analyysisi kannalta. Voit luokitella tietosi sisällön, kontekstin tai käyttäjän perusteella tarpeidesi mukaan. Jos esimerkiksi raaputat käytettyjen ajoneuvojen sivustoja, sinun on ehkä erotettava toisistaan, mitkä elementit ovat kommentteja ja mitkä teknisiä tietoja. Jos tietojoukkosi ovat uskomattoman monimutkaisia, tarvitset ammattimaisen datatieteilijän auttamaan kaiken oikein jäsentämisessä. Ei-monimutkaisia ​​tietojoukkoja varten voit luokitella tiedot Pythonilla.

4. Suunnittele esiannotaattori 

Kun tiedot on luokiteltu, täytä huomautusosa. Tämä tietojen merkitsemisprosessi auttaa koneita ymmärtämään paremmin tietojen taustalla olevaa kontekstia ja kuvioita, jotta ne voivat tuottaa osuvia tuloksia. Tällainen prosessi voidaan käsitellä käsin, mikä tekee siitä aikaa vievän ja virheellisen. Voit automatisoida tämän prosessin suunnittelemalla esiannotaattorin Python-sanakirjojen avulla.  

Sanakirjan ja sääntöjen asettaminen

Python-sanakirjat voivat myös auttaa sinua hakemaan tarvittavat arvot tietojoukosta. Sanakirjan asettaminen luo taulukoita jo ryhmitellyistä tietoyksiköistä. Toisin sanoen sanakirjat auttavat sinua kehittämään avaimia tietoarvoille. Esimerkiksi, kun avaimet yhdistetään tiettyihin arvoihin, annotaattori voi tunnistaa, että mainittu sana "Ford" on auto (tässä tapauksessa "auto" on avain ja "Ford" on arvo). Sanakirjaa luodessasi voit lisätä myös synonyymejä, jotta annotaattori voi jäsentää tietoja tunnettujen sanojen ja niiden synonyymien perusteella.

Välttääksesi virheitä strukturointiprosessissa, määritä säännöt satunnaisten assosiaatioiden estämiseksi. Esimerkiksi aina, kun kirjoittaja huomaa auton nimen, sen tulee tunnistaa sen vieressä oleva sarjanumero. Näin ollen merkintätyökalun tulisi merkitä ajoneuvon nimen vieressä oleva numero sen sarjanumeroksi.

5. Lajittele tiedot Pythonilla

Kun olet suorittanut edellisen vaiheen, sinun on järjestettävä ja sovitettava tietyt tiedot samalla kun poistat epäolennaisen sisällön. Tämä voidaan tehdä Pythonin säännöllisten lausekkeiden avulla – merkkijonoja, jotka voivat ryhmitellä ja poimia kuvioita tekstistä. 

Tokenize tiedot

Seuraava prosessi on jakaa suuri tekstiosa sanoiksi tai lauseiksi. Voit käyttää Natural Language Toolkit (NLTK) -työkalua käsitelläksesi sitä. Sitä varten sinun täytyy asenna tämä Python-kirjasto ja esiintyä sanan tai lauseen tokenointi, mieltymystesi mukaan. 

Käsittele dataa varsinaista ja lemmatisointia käyttämällä

Toinen vaihe luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) koodauksessa on stemming ja lemmatisointi. Yksinkertaisesti sanottuna ne molemmat muokkaavat sanoja juurensa mukaan. Ensimmäinen on yksinkertaisempi ja nopeampi – se vain leikkaa varren; esimerkiksi "ruoanlaitto" muuttuu "keittää". Lemmatisaatio on hieman hitaampi ja kehittyneempi prosessi. Se kokoaa maailman taivutetut muodot yhdeksi kokonaisuudeksi analysointia varten. Tässä tapauksessa sana "meni" ryhmitettäisiin sanaan "go", vaikka niillä ei ole samaa juurta.

Nämä kaksi prosessia eivät ole vain osa luonnollisen kielen käsittelyä, vaan myös koneoppimista. Siksi stemming ja lemmatisointi ovat tekstin esikäsittelytekniikoita, jotka auttavat analyysityökaluja ymmärtämään ja prosessoimaan tekstidataa laajassa mittakaavassa ja muuttamaan tulokset myöhemmin arvokkaiksi oivalluksiksi.

6. Visualisoi saadut tulokset

Viimeinen ja tärkein vaihe tietojen strukturoinnissa on kätevä visualisointi. Tiivis tietojen esitys auttaa muuttamaan arkipäiväiset laskentataulukot kaavioiksi, raporteiksi tai kaavioiksi. Kaikki tämä voidaan tehdä Pythonissa käyttämällä kirjastoja, kuten Matplotlib, Seaborn ja muita, tietokannoista ja visualisointiasetuksista riippuen.

Tietojen strukturoinnin käyttötapaukset

Etkö ole varma, kuinka tietojen strukturoinnista voi olla hyötyä yrityksellesi? Tässä muutamia ideoita:

• Sentimentaalinen analyysi: Kerää tietoja (kuten arvosteluja ja kommentteja), jäsentele se ja visualisoi se analysointia varten. Se on elintärkeää sähköisessä kaupankäynnissä, jossa kilpailu on parhaimmillaan ja askeleen edellä oleminen vaatii enemmän dataa, joka on enimmäkseen jäsentämätöntä.  
• Asiakirjojen klusterointi: Järjestä asiakirjoja ja hae ja suodata tiedot automaattisesti. Pitkällä aikavälillä se auttaa tekemään hakuprosessista nopeamman, tehokkaamman ja kustannustehokkaamman.
• Tiedonhaku: Kartoita asiakirjat välttääksesi tärkeiden tietojen katoamisen.

Pähkinänkuoressa

Strukturoimattoman tiedon käsittely ei ole helppoa; on kuitenkin tärkeää sijoittaa siihen mahdollisimman varhaisessa vaiheessa. Onneksi Pythonia voidaan käyttää aktiivisesti prosessin aikana ja se auttaa automatisoimaan kiinteät osat.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/