Comment travailler avec des données non structurées en Python

Toutes nos actions en ligne génèrent des données. Même si nous n'écrivons pas de messages, ne commentons pas ou ne téléchargeons pas d'autre contenu, nous laissons nos traces en étant des observateurs silencieux. Cela conduit à des résultats prévisibles – selon Statesman, la quantité de données générées dans le monde devrait dépasser 180 zettaoctets en 2025. D'une part, disposer de nombreuses ressources pour prendre des décisions basées sur les données est génial. Ce qui est un peu limité : la plupart des données générées sont des données non structurées, et ces ensembles de données n'ont pas de modèle prédéterminé.

Pour le meilleur ou pour le pire, d'ici 2025, 80% de toutes les données seront non structurées, selon les prévisions d'IDC. Et c'est la principale raison pour laquelle nous devons apprendre à travailler avec des ensembles de données non structurés.

Traiter les données non structurées

Pourquoi est-il difficile de travailler avec des données non structurées ? Eh bien, ces ensembles de données ne respectent pas un format prédéfini, ce qui rend difficile l'analyse ou la recherche de cas d'utilisation pour une utilisation directe. Pourtant, les données non structurées peuvent fournir des informations précieuses et aider à formuler data-driven stratégies.

L'analyse manuelle des données non structurées prend du temps et coûte cher ; par conséquent, un tel processus est plus sujet aux erreurs humaines et aux biais. De plus, il n'est pas évolutif, ce qui est un gros non-non pour les entreprises qui se concentrent sur la croissance. Heureusement, il existe des moyens de transformer des données non structurées en un format réalisable.

Bien qu'il soit relativement facile de gérer des données structurées à l'aide d'outils courants comme Excel, Google Sheets et bases de données relationnelles, la gestion des données non structurées nécessite des outils plus avancés, des règles complexes, des bibliothèques Python et des techniques pour les transformer en données quantifiables.

Étapes pour structurer les données non structurées

Le traitement des données non structurées est plus complexe ; cependant, le processus peut être moins frustrant si vous suivez certaines étapes précises. Ils peuvent différer selon l'objectif initial de l'analyse, le résultat souhaité, le logiciel et d'autres ressources.

1. Trouvez où stocker vos données

Tout commence par la question : Où stocker les données ? Le choix se porte sur du matériel de stockage public ou interne. Ce dernier offre un contrôle complet sur les données et leur sécurité ; cependant, cela nécessite plus de coûts de support informatique, de maintenance et d'infrastructure de sécurité. En général, les solutions de stockage de données sur site sont plus attrayantes pour les secteurs hautement réglementés comme la finance ou les soins de santé.

Les clouds publics, en revanche, permettent la collaboration à distance et sont plus économiques et plus évolutifs : si vous avez besoin de plus d'espace, vous pouvez mettre à niveau le plan. Par conséquent, c'est une excellente option pour les startups et les petites entreprises disposant de ressources informatiques, de temps ou de fonds limités pour créer des systèmes de stockage internes.

2. Nettoyez vos données

De par leur nature, les données non structurées sont désordonnées et comprennent parfois des fautes de frappe, des balises HTML, de la ponctuation, des hashtags, des caractères spéciaux, des bannières publicitaires, etc. Ainsi, il est nécessaire d'effectuer un prétraitement des données, communément appelé « nettoyage des données », avant de se lancer dans le processus de structuration proprement dit. Le nettoyage des données implique diverses méthodes, telles que la réduction du bruit, la suppression des données non pertinentes et la division des données en éléments plus compréhensibles. Vous pouvez effectuer le nettoyage des données avec Excel, Python et d'autres langages de programmation ou avec des outils spéciaux de nettoyage des données.

3. Catégoriser les données collectées

Une autre étape du processus d'organisation des données consiste à définir les relations entre les différentes unités de l'ensemble de données. Le tri des entités en catégories permet de mesurer quelles données sont essentielles pour votre analyse. Vous pouvez classer vos données en fonction du contenu, du contexte ou d'un utilisateur selon vos besoins. Par exemple, si vous scrapez des sites de véhicules d'occasion, vous devrez peut-être différencier les éléments qui sont des commentaires et ceux qui sont des informations techniques. Si vos ensembles de données sont incroyablement complexes, vous aurez besoin d'un data scientist professionnel pour vous aider à tout structurer correctement. Pour les ensembles de données non complexes, vous pouvez classer les données à l'aide de Python.

4. Concevoir un pré-annotateur 

Après avoir classé les données, complétez la partie annotation. Ce processus d'étiquetage des données aide les machines à mieux comprendre le contexte et les modèles sous-jacents aux données pour fournir des résultats pertinents. Un tel processus peut être manipulé à la main, ce qui le rend chronophage et faillible. Vous pouvez automatiser ce processus en concevant un pré-annotateur à l'aide de dictionnaires Python.  

Définition d'un dictionnaire et de règles

Les dictionnaires Python peuvent également vous aider à récupérer les valeurs requises à partir de l'ensemble de données. La définition d'un dictionnaire créera des tableaux d'unités de données déjà groupées. En d'autres termes, les dictionnaires vous aident à développer des clés pour les valeurs de données. Par exemple, lorsque les clés correspondent à des valeurs particulières, l'annotateur peut reconnaître que le mot « Ford » mentionné est une voiture (dans ce cas, « voiture » ​​est une clé et « Ford » est une valeur). Lors de la création d'un dictionnaire, vous pouvez également ajouter des synonymes, afin que l'annotateur puisse structurer les données en fonction des mots connus et de leurs synonymes.

Pour éviter les erreurs dans le processus de structuration, définissez les règles pour éviter les associations aléatoires. Par exemple, chaque fois que l'annotateur repère le nom de la voiture, il doit identifier le numéro de série à côté. Ainsi, un outil d'annotation devrait marquer le numéro à côté du nom d'un véhicule comme son numéro de série.

5. Trier les données avec Python

Après avoir terminé l'étape précédente, vous devez trier et faire correspondre certaines informations tout en supprimant le contenu non pertinent. Cela peut être fait à l'aide d'expressions régulières Python - des séquences de caractères qui peuvent regrouper et extraire des modèles dans le texte. 

Tokeniser les données

Le processus suivant consiste à diviser un gros morceau de texte en mots ou en phrases. Vous pouvez utiliser une boîte à outils en langage naturel (NLTK) pour y faire face. Pour cela, vous devez installer cette bibliothèque Python et performer tokenisation d'un mot ou d'une phrase, selon vos préférences. 

Traiter les données à l'aide de la radicalisation et de la lemmatisation

Une autre étape du codage du traitement du langage naturel (TLN) est la radicalisation et la lemmatisation. En termes simples, ils façonnent tous les deux les mots en fonction de leur racine. Le premier est plus simple et plus rapide – il ne fait que couper la tige ; par exemple, « cuisiner » devient « cuisinier ». La lemmatisation est un processus un peu plus lent et plus sophistiqué. Il compose les formes fléchies du monde en une seule entité pour l'analyse. Dans ce cas, le mot "go" serait regroupé avec "go" même s'ils ne partagent pas la même racine.

Ces deux processus ne font pas seulement partie du traitement du langage naturel, mais également de l'apprentissage automatique. Par conséquent, le stemming et la lemmatisation sont les techniques de prétraitement du texte qui aident les outils d'analyse à comprendre et à traiter les données textuelles à grande échelle, transformant ensuite les résultats en informations précieuses.

6. Visualisez les résultats reçus

L'étape finale et la plus importante dans la structuration des données est la visualisation pratique. La représentation concise des données permet de transformer des feuilles de calcul banales en tableaux, rapports ou graphiques. Tout cela peut être fait en Python à l'aide de bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn et autres, en fonction des bases de données et des préférences de visualisation.

Cas d'utilisation de données structurantes

Vous ne savez pas en quoi la structuration des données peut être utile à votre entreprise ? Voici quelques idées :

• Analyse sentimentale : Collectez des données (telles que des critiques et des commentaires), structurez-les et visualisez-les pour analyse. C'est vital dans le e-commerce, où la concurrence est à son comble et où avoir une longueur d'avance nécessite de traiter plus de données, qui sont pour la plupart non structurées.  
• Regroupement de documents : Organisez les documents et récupérez et filtrez automatiquement les informations. À long terme, cela contribue à rendre le processus de recherche plus rapide, plus efficace et plus rentable.
• Récupération de l'information: Mappez les documents pour éviter la perte d'informations importantes.

En un mot

Travailler avec des données non structurées n'est pas facile ; cependant, il est essentiel d'y investir le plus tôt possible. Heureusement, Python peut être utilisé activement pendant le processus et aider à automatiser les parties intégrales.

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