Strukturálatlan adatok kezelése Pythonban

Minden online tevékenységünk adatokat generál. Ha nem is írunk bejegyzéseket, nem kommentálunk vagy nem töltünk fel más tartalmat, akkor is nyomokat hagyunk, ha néma megfigyelők vagyunk. Ez előre látható eredményekhez vezet – szerint Statista, a globálisan generált adatmennyiség várhatóan meghaladja a 180 zettabájtot 2025-ben. Egyrészt briliáns, hogy sok erőforrás áll rendelkezésre az adatalapú döntések meghozatalához. Ami egy kicsit korlátozza: A legtöbb generált adat strukturálatlan adat, és az ilyen adatkészleteknek nincs előre meghatározott modellje.

Jóban vagy rosszban, 2025-re az összes adat 80%-a strukturálatlan lesz, az IDC előrejelzései szerint. És ez a fő oka annak, hogy meg kell tanulnunk dolgozni a strukturálatlan adatkészletekkel.

Strukturálatlan adatok kezelése

Miért nehéz strukturálatlan adatokkal dolgozni? Nos, az ilyen adatkészletek nem felelnek meg egy előre meghatározott formátumnak, ami megnehezíti az elemzést vagy a közvetlen felhasználáshoz szükséges használati esetek megtalálását. A strukturálatlan adatok azonban értékes betekintést nyújthatnak és segíthetnek a megfogalmazásban adatalapú stratégiákat.

A strukturálatlan adatok manuális elemzése időigényes és költséges; ennélfogva egy ilyen folyamat hajlamosabb az emberi hibákra és elfogultságra. Ráadásul nem skálázható, ami a növekedésre összpontosító vállalkozások számára nagy nem-nem. Szerencsére vannak módok a strukturálatlan adatok megvalósítható formátummá alakítására.

Míg viszonylag egyszerű a strukturált adatok kezelése olyan hétköznapi eszközökkel, mint az Excel, a Google Táblázatok és relációs adatbázisok, a strukturálatlan adatkezelés fejlettebb eszközöket, összetett szabályokat, Python-könyvtárakat és technikákat igényel számszerűsíthető adatokká alakításához.

A strukturálatlan adatok strukturálásának lépései

A strukturálatlan adatfeldolgozás bonyolultabb; azonban a folyamat kevésbé frusztráló lehet, ha követ néhány pontos lépést. Ezek eltérhetnek az elemzés kezdeti céljától, a kívánt eredménytől, a szoftvertől és egyéb erőforrásoktól függően.

1. Keresse meg, hol tárolhatja adatait

Minden a kérdéssel kezdődik: Hol tároljuk az adatokat? A választás nyilvános vagy házon belüli tárolási hardver közül választhat. Ez utóbbi teljes körű ellenőrzést biztosít az adatok és azok biztonsága felett; azonban több IT-támogatást, karbantartást és biztonsági infrastruktúra költséget igényel. Általánosságban elmondható, hogy a helyszíni adattárolási megoldások vonzóbbak az olyan szigorúan szabályozott iparágakban, mint a pénzügy vagy az egészségügy.

A nyilvános felhők viszont lehetővé teszik a távoli együttműködést, költséghatékonyabbak és skálázhatóbbak: Ha több helyre van szüksége, frissítheti a tervet. Ezért kiváló lehetőség kezdőknek és kisvállalkozásoknak, akik korlátozott IT-erőforrásokkal, idővel vagy pénzeszközökkel rendelkeznek belső tárolórendszerek kiépítésére.

2. Tisztítsa meg adatait

A strukturálatlan adatok természetüknél fogva rendetlenek, és néha tartalmaznak elírási hibákat, HTML-címkéket, írásjeleket, hashtageket, speciális karaktereket, szalaghirdetéseket és miegymást. Ezért a tényleges strukturálási folyamat megkezdése előtt el kell végezni az adatok előfeldolgozását, amelyet általában „adattisztításnak” neveznek. Az adattisztítás különféle módszereket foglal magában, mint például a zajcsökkentés, a nem releváns adatok eltávolítása és az adatok érthetőbb darabokra bontása. Adattisztítást végezhet Excel, Python és más programozási nyelvekkel vagy speciális adattisztító eszközökkel.

3. Kategorizálja az összegyűjtött adatokat

Az adatrendezési folyamat másik lépése az adatkészlet különböző egységei közötti kapcsolatok meghatározása. Az entitások kategóriákba rendezése segít mérni, hogy mely adatok elengedhetetlenek az elemzéshez. Igényei szerint osztályozhatja adatait tartalom, kontextus vagy felhasználó alapján. Például, ha használt járművek webhelyeit kaparja, meg kell különböztetnie, hogy mely elemek a megjegyzések és melyek a műszaki információk. Ha az adatkészletei hihetetlenül összetettek, szüksége lesz egy professzionális adatkutatóra, aki segít mindent helyesen felépíteni. A nem összetett adatkészletek esetében Python segítségével osztályozhatja az adatokat.

4. Tervezzen egy előjegyzőt 

Az adatok osztályozása után töltse ki a megjegyzés részt. Az adatok címkézésének ez a folyamata segít a gépeknek jobban megérteni az adatok mögött rejlő kontextust és mintákat, hogy releváns eredményeket tudjanak nyújtani. Egy ilyen folyamat kézzel is kezelhető, így időigényes és esendő. Ezt a folyamatot automatizálhatja, ha a Python szótárak segítségével előannotátort tervez.  

Szótár és szabályok beállítása

A Python szótárak segíthetnek a szükséges értékek lekérésében is az adatkészletből. A szótár beállítása tömböket hoz létre a már csoportosított adategységekből. Más szavakkal, a szótárak segítenek kulcsok kidolgozásában az adatértékekhez. Például, ha a kulcsokat bizonyos értékekkel egyeztetik, a jegyző felismerheti, hogy az említett „Ford” szó egy autó (ebben az esetben az „autó” egy kulcs, a „Ford” pedig egy érték). Szótár készítése közben szinonimákat is hozzáadhat, így a jegyző az ismert szavak és szinonimáik alapján strukturálhatja az adatokat.

A strukturálási folyamat hibáinak elkerülése érdekében határozza meg a szabályokat a véletlenszerű asszociációk megelőzésére. Például, amikor a jegyző észreveszi az autó nevét, azonosítania kell a mellette lévő sorozatszámot. Így egy megjegyzés eszköznek meg kell jelölnie a jármű neve melletti számot a sorozatszámként.

5. Rendezze az adatokat Python segítségével

Az előző lépés befejezése után ki kell rendeznie és egyeztetnie kell bizonyos információkat, miközben eltávolítja a nem releváns tartalmakat. Ez megtehető Python reguláris kifejezésekkel – olyan karaktersorozatokkal, amelyek csoportosíthatják és mintákat bonthatnak ki a szövegben. 

Adatok tokenizálása

A következő folyamat egy nagy szövegrész felosztása szavakra vagy mondatokra. Használhat természetes nyelvi eszközkészletet (NLTK) ennek kezelésére. Ehhez kell telepítse ezt a Python-könyvtárat és előadja szó vagy mondat tokenizálása, az Ön preferenciáitól függően. 

Adatfeldolgozás szárszó és lemmatizáció segítségével

A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) kódolásának egy másik lépése a szárképzés és a lemmatizálás. Egyszerűen fogalmazva, mindketten a gyökerük szerint formálják a szavakat. Az első egyszerűbb és gyorsabb – csak levágja a szárat; például a „főzés” szóból „főzés” lesz. A lemmatizálás egy kicsit lassabb és kifinomultabb folyamat. A világ ragozott alakjait egyetlen entitásba foglalja össze elemzés céljából. Ebben az esetben a „ment” szó a „go” szóval csoportosulna, még akkor is, ha nem ugyanaz a gyök.

Ez a két folyamat nemcsak a természetes nyelvi feldolgozás része, hanem a gépi tanulásnak is. Ezért a szótő és a lemmatizálás a szöveg előfeldolgozási technikái, amelyek segítenek az elemző eszközöknek a szöveges adatok skálán történő megértésében és feldolgozésében, és az eredményeket később értékes ismeretekké alakítják.

6. Vizualizálja a kapott eredményeket

Az adatok strukturálásának utolsó és legfontosabb lépése a kényelmes megjelenítés. A tömör adatábrázolás segít átalakítani a hétköznapi táblázatokat diagramokká, jelentésekké vagy grafikonokká. Mindez megtehető Pythonban olyan könyvtárak használatával, mint a Matplotlib, Seaborn és mások, az adatbázisoktól és a megjelenítési beállításoktól függően.

Az adatok strukturálásának felhasználási esetei

Nem biztos benne, hogy az adatok strukturálása hogyan lehet hasznos vállalkozása számára? Íme néhány ötlet:

• Szentimentális elemzés: Gyűjtsön adatokat (például véleményeket és megjegyzéseket), strukturálja azokat, és vizualizálja elemzés céljából. Ez létfontosságú az e-kereskedelemben, ahol a verseny a legkiválóbb, és az egy lépéssel előrébb tartáshoz több adat feldolgozására van szükség, amelyek többnyire strukturálatlanok.  
• Dokumentum klaszterezés: A dokumentumok rendszerezése, valamint az információk automatikus lekérése és szűrése. Hosszú távon segít a keresési folyamat gyorsabbá, hatékonyabbá és költséghatékonyabbá tételében.
• Információszerzés: Térképezze fel a dokumentumokat, hogy elkerülje a fontos információk elvesztését.

Dióhéjban

A strukturálatlan adatokkal való munka nem könnyű; azonban elengedhetetlen, hogy a lehető legkorábban fektessenek bele. Szerencsére a Python aktívan használható a folyamat során, és segít automatizálni az integrált részeket.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/