पायथन में असंरचित डेटा के साथ कैसे काम करें

हमारी सभी ऑनलाइन गतिविधियाँ डेटा उत्पन्न करती हैं। भले ही हम पोस्ट नहीं लिखते, टिप्पणी नहीं करते, या अन्य सामग्री अपलोड नहीं करते, हम मूक पर्यवेक्षक बनकर अपनी छाप छोड़ते हैं। इससे पूर्वानुमानित परिणाम प्राप्त होते हैं - के अनुसार Statista180 में विश्व स्तर पर उत्पन्न डेटा की मात्रा 2025 ज़ेटाबाइट्स को पार करने की उम्मीद है। एक ओर, डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए कई संसाधनों का होना शानदार है। थोड़ा सीमित क्या है: अधिकांश उत्पन्न डेटा असंरचित डेटा है, और ऐसे डेटासेट का कोई पूर्व निर्धारित मॉडल नहीं है।

बेहतर या बदतर के लिए, 2025 तक, सभी डेटा का 80% असंरचित होगा, आईडीसी की भविष्यवाणियों के अनुसार. और यही मुख्य कारण है कि हमें यह सीखना होगा कि असंरचित डेटासेट के साथ कैसे काम किया जाए।

असंरचित डेटा से निपटना

असंरचित डेटा के साथ काम करना कठिन क्यों है? खैर, ऐसे डेटासेट पूर्वनिर्धारित प्रारूप का अनुपालन नहीं करते हैं, जिससे सीधे उपयोग के लिए विश्लेषण करना या उपयोग के मामलों को ढूंढना कठिन हो जाता है। फिर भी, असंरचित डेटा मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है और तैयार करने में मदद कर सकता है डेटा पर ही आधारित रणनीतियों.

असंरचित डेटा का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना समय लेने वाला और महंगा है; इसलिए, ऐसी प्रक्रिया में मानवीय त्रुटि और पूर्वाग्रह की संभावना अधिक होती है। साथ ही, यह स्केलेबल नहीं है, जो विकास पर ध्यान केंद्रित करने वाले व्यवसायों के लिए एक बड़ी मनाही है। सौभाग्य से, असंरचित डेटा को व्यवहार्य प्रारूप में बदलने के तरीके हैं।

हालांकि एक्सेल, गूगल शीट्स जैसे रोजमर्रा के टूल का उपयोग करके संरचित डेटा को प्रबंधित करना अपेक्षाकृत आसान है संबंधपरक डेटाबेस, असंरचित डेटा प्रबंधन को मात्रात्मक डेटा में बदलने के लिए अधिक उन्नत उपकरण, जटिल नियम, पायथन लाइब्रेरी और तकनीकों की आवश्यकता होती है।

असंरचित डेटा को संरचित करने के चरण

असंरचित डेटा प्रोसेसिंग अधिक जटिल है; हालाँकि, यदि आप कुछ सटीक चरणों का पालन करते हैं तो प्रक्रिया कम निराशाजनक हो सकती है। वे विश्लेषण के प्रारंभिक लक्ष्य, वांछित परिणाम, सॉफ़्टवेयर और अन्य संसाधनों के आधार पर भिन्न हो सकते हैं।

1. अपना डेटा कहां संग्रहीत करें, इसका पता लगाएं

हर चीज़ इस प्रश्न से शुरू होती है: डेटा कहाँ संग्रहीत करें? विकल्प या तो सार्वजनिक या इन-हाउस स्टोरेज हार्डवेयर है। उत्तरार्द्ध डेटा और उसकी सुरक्षा पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है; हालाँकि, इसके लिए अधिक आईटी समर्थन, रखरखाव और सुरक्षा बुनियादी ढांचे की लागत की आवश्यकता होती है। सामान्य तौर पर, वित्त या स्वास्थ्य देखभाल जैसे उच्च विनियमित उद्योगों के लिए ऑन-प्रिमाइस डेटा भंडारण समाधान अधिक आकर्षक होते हैं।

दूसरी ओर, सार्वजनिक क्लाउड दूरस्थ सहयोग को सक्षम करते हैं और लागत प्रभावी और अधिक स्केलेबल होते हैं: यदि आपको अधिक स्थान की आवश्यकता है, तो आप योजना को अपग्रेड कर सकते हैं। इसलिए, यह स्टार्टअप और छोटी कंपनियों के लिए आंतरिक भंडारण प्रणाली बनाने के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है जिनके पास सीमित आईटी संसाधन, समय या धन है।

2. अपना डेटा साफ़ करें

अपनी प्रकृति से, असंरचित डेटा गड़बड़ होता है और कभी-कभी इसमें टाइपो, HTML टैग, विराम चिह्न, हैशटैग, विशेष वर्ण, बैनर विज्ञापन और बहुत कुछ शामिल होता है। इस प्रकार, वास्तविक संरचना प्रक्रिया पर आगे बढ़ने से पहले डेटा प्री-प्रोसेसिंग करना आवश्यक है, जिसे आमतौर पर "डेटा सफाई" कहा जाता है। डेटा सफाई में विभिन्न तरीके शामिल होते हैं, जैसे शोर को कम करना, अप्रासंगिक डेटा को हटाना और डेटा को अधिक समझने योग्य टुकड़ों में विभाजित करना। आप एक्सेल, पायथन और अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं या विशेष डेटा सफाई उपकरणों के साथ डेटा सफाई कर सकते हैं।

3. एकत्रित डेटा को वर्गीकृत करें

डेटा आयोजन प्रक्रिया में एक और कदम डेटासेट में विभिन्न इकाइयों के बीच संबंधों को परिभाषित करना है। इकाइयों को श्रेणियों में क्रमबद्ध करने से यह मापने में मदद मिलती है कि आपके विश्लेषण के लिए कौन सा डेटा आवश्यक है। आप अपने डेटा को सामग्री, संदर्भ या उपयोगकर्ता के आधार पर अपनी आवश्यकताओं के अनुसार वर्गीकृत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप प्रयुक्त वाहन साइटों को स्क्रैप कर रहे हैं, तो आपको यह अंतर करने की आवश्यकता हो सकती है कि कौन से तत्व टिप्पणियाँ हैं और कौन से तकनीकी जानकारी हैं। यदि आपके डेटासेट अविश्वसनीय रूप से जटिल हैं, तो आपको हर चीज़ को सही ढंग से तैयार करने में मदद के लिए एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता होगी। गैर-जटिल डेटासेट के लिए, आप पायथन का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत कर सकते हैं।

4. एक प्री-एनोटेटर डिज़ाइन करें 

डेटा को वर्गीकृत करने के बाद, एनोटेशन भाग को पूरा करें। डेटा को लेबल करने की यह प्रक्रिया मशीनों को प्रासंगिक परिणाम प्रदान करने के लिए डेटा के पीछे के संदर्भ और पैटर्न को बेहतर ढंग से समझने में मदद करती है। ऐसी प्रक्रिया को हाथ से नियंत्रित किया जा सकता है, जिससे यह समय लेने वाली और त्रुटिपूर्ण हो जाती है। आप पायथन शब्दकोशों की सहायता से एक प्री-एनोटेटर डिज़ाइन करके इस प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं।  

एक शब्दकोश और नियम निर्धारित करना

पायथन शब्दकोश आपको डेटासेट से आवश्यक मान प्राप्त करने में भी मदद कर सकते हैं। शब्दकोश सेट करने से पहले से ही समूहीकृत डेटा इकाइयों की सारणी बन जाएगी। दूसरे शब्दों में, शब्दकोश आपको डेटा मानों के लिए कुंजियाँ विकसित करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, जब कुंजियाँ विशेष मानों से मेल खाती हैं, तो एनोटेटर पहचान सकता है कि उल्लिखित शब्द "फोर्ड" एक कार है (इस मामले में, "कार" एक कुंजी है, और "फोर्ड" एक मान है)। शब्दकोश बनाते समय, आप पर्यायवाची शब्द भी जोड़ सकते हैं, ताकि एनोटेटर ज्ञात शब्दों और उनके पर्यायवाची शब्दों के आधार पर डेटा की संरचना कर सके।

संरचना प्रक्रिया में गलतियों से बचने के लिए, यादृच्छिक संघों को रोकने के लिए नियमों को परिभाषित करें। उदाहरण के लिए, जब भी एनोटेटर कार का नाम देखता है, तो उसे उसके आगे के सीरियल नंबर की पहचान करनी चाहिए। इस प्रकार, एक एनोटेशन टूल को वाहन के नाम के आगे की संख्या को उसके क्रमांक के रूप में चिह्नित करना चाहिए।

5. पायथन के साथ डेटा को सॉर्ट करें

पिछले चरण को पूरा करने के बाद, आपको अप्रासंगिक सामग्री को हटाते समय जानकारी के कुछ हिस्सों को छांटना और उनका मिलान करना होगा। यह पायथन रेगुलर एक्सप्रेशन की मदद से किया जा सकता है - वर्णों के अनुक्रम जो पाठ में पैटर्न को समूहित और निकाल सकते हैं। 

डेटा को टोकनाइज़ करें

निम्नलिखित प्रक्रिया पाठ के एक बड़े हिस्से को शब्दों या वाक्यों में विभाजित करना है। इससे निपटने के लिए आप नेचुरल लैंग्वेज टूलकिट (एनएलटीके) का उपयोग कर सकते हैं। उसके लिए, आपको चाहिए इस पायथन लाइब्रेरी को स्थापित करें और प्रदर्शन शब्द या वाक्य टोकनीकरण, आपकी प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है। 

स्टेमिंग और लेमेटाइजेशन का उपयोग करके डेटा प्रोसेस करें

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कोडिंग में एक और कदम स्टेमिंग और लेमेटाइजेशन है। सीधे शब्दों में कहें तो ये दोनों शब्दों को उनकी जड़ के अनुसार आकार देते हैं। पहला सरल और तेज़ है - यह केवल तने को काटता है; उदाहरण के लिए, "खाना बनाना" "पकाना" बन जाता है। लेमेटाइजेशन थोड़ी धीमी और अधिक परिष्कृत प्रक्रिया है। यह विश्लेषण के लिए विश्व के विभक्त रूपों को एक इकाई में संकलित करता है। इस मामले में, शब्द "गया" को "गो" के साथ समूहीकृत किया जाएगा, भले ही उनका मूल एक ही न हो।

वे दो प्रक्रियाएँ न केवल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का हिस्सा हैं बल्कि मशीन लर्निंग का भी हिस्सा हैं। इसलिए, स्टेमिंग और लेमेटाइजेशन टेक्स्ट प्री-प्रोसेसिंग तकनीकें हैं जो विश्लेषण उपकरणों को बड़े पैमाने पर टेक्स्ट डेटा को समझने और संसाधित करने में मदद करती हैं, बाद में परिणामों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदल देती हैं।

6. प्राप्त परिणामों की कल्पना करें

डेटा की संरचना में अंतिम और सबसे महत्वपूर्ण चरण सुविधाजनक विज़ुअलाइज़ेशन है। संक्षिप्त डेटा प्रतिनिधित्व सामान्य स्प्रेडशीट को चार्ट, रिपोर्ट या ग्राफ़ में बदलने में मदद करता है। यह सब डेटाबेस और विज़ुअलाइज़ेशन प्राथमिकताओं के आधार पर, मैटप्लोटलिब, सीबॉर्न और अन्य जैसे पुस्तकालयों का उपयोग करके पायथन में किया जा सकता है।

डेटा की संरचना के मामलों का उपयोग करें

निश्चित नहीं हैं कि डेटा संरचना आपके व्यवसाय के लिए कैसे सहायक हो सकती है? यहाँ कुछ विचार हैं:

• भावनात्मक विश्लेषण: डेटा एकत्र करें (जैसे समीक्षाएँ और टिप्पणियाँ), इसकी संरचना करें और विश्लेषण के लिए इसकी कल्पना करें। यह ई-कॉमर्स में महत्वपूर्ण है, जहां प्रतिस्पर्धा अपने चरम पर है और एक कदम आगे रहने के लिए अधिक डेटा संसाधित करने की आवश्यकता होती है, जो अधिकतर असंरचित होता है।  
• दस्तावेज़ क्लस्टरिंग: दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करें और जानकारी को स्वचालित रूप से पुनर्प्राप्त और फ़िल्टर करें। लंबी अवधि में, यह खोज प्रक्रिया को तेज़, अधिक कुशल और लागत प्रभावी बनाने में मदद करता है।
• सूचना की पुनर्प्राप्ति: महत्वपूर्ण जानकारी के नुकसान को रोकने के लिए दस्तावेज़ों का मानचित्र बनाएं।

संक्षेप में

असंरचित डेटा के साथ काम करना आसान नहीं है; हालाँकि, इसमें यथाशीघ्र निवेश करना आवश्यक है। सौभाग्य से, प्रक्रिया के दौरान पायथन का सक्रिय रूप से उपयोग किया जा सकता है और अभिन्न भागों को स्वचालित करने में मदद मिल सकती है।

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