Cara Bekerja dengan Data Tidak Terstruktur dengan Python

Semua tindakan online kami menghasilkan data. Meskipun kita tidak menulis postingan, berkomentar, atau mengunggah konten lain, kita meninggalkan jejak dengan menjadi silent observer. Ini mengarah pada hasil yang dapat diprediksi - menurut statista, jumlah data yang dihasilkan secara global diperkirakan akan melampaui 180 zettabyte pada tahun 2025. Di satu sisi, memiliki banyak sumber daya untuk membuat keputusan berbasis data sangatlah brilian. Apa yang sedikit membatasi: Sebagian besar data yang dihasilkan adalah data yang tidak terstruktur, dan kumpulan data tersebut tidak memiliki model yang telah ditentukan sebelumnya.

Baik atau buruk, pada tahun 2025, 80% dari semua data tidak akan terstruktur, menurut prediksi IDC. Dan itulah alasan utama kita perlu mempelajari cara bekerja dengan kumpulan data yang tidak terstruktur.

Berurusan dengan Data Tidak Terstruktur

Mengapa sulit untuk bekerja dengan data yang tidak terstruktur? Nah, kumpulan data seperti itu tidak sesuai dengan format yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga sulit untuk menganalisis atau menemukan kasus penggunaan untuk penggunaan langsung. Namun, data yang tidak terstruktur dapat memberikan wawasan yang berharga dan membantu merumuskan Data-driven strategi.

Menganalisis data tidak terstruktur secara manual memakan waktu dan mahal; karenanya, proses seperti itu lebih rentan terhadap kesalahan dan bias manusia. Selain itu, ini tidak dapat diskalakan, yang merupakan larangan besar bagi bisnis yang berfokus pada pertumbuhan. Untungnya, ada cara untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi format yang layak.

Meskipun relatif mudah mengelola data terstruktur menggunakan alat sehari-hari seperti Excel, Google Spreadsheet, dan database relasional, manajemen data yang tidak terstruktur memerlukan alat yang lebih canggih, aturan yang rumit, pustaka Python, dan teknik untuk mengubahnya menjadi data yang dapat dihitung.

Langkah-langkah untuk Menyusun Data Tidak Terstruktur

Pemrosesan data tidak terstruktur lebih kompleks; namun, prosesnya tidak terlalu membuat frustrasi jika Anda mengikuti beberapa langkah yang tepat. Mereka dapat berbeda tergantung pada tujuan awal analisis, hasil yang diinginkan, perangkat lunak, dan sumber daya lainnya.

1. Temukan Tempat Menyimpan Data Anda

Semuanya dimulai dengan pertanyaan: Di mana menyimpan data? Pilihannya adalah perangkat keras penyimpanan publik atau internal. Yang terakhir menawarkan kendali penuh atas data dan keamanannya; namun, ini membutuhkan lebih banyak biaya dukungan TI, pemeliharaan, dan infrastruktur keamanan. Secara umum, solusi penyimpanan data di lokasi lebih menarik untuk industri dengan regulasi ketat seperti keuangan atau perawatan kesehatan.

Cloud publik, di sisi lain, memungkinkan kolaborasi jarak jauh dan hemat biaya serta lebih terukur: Jika Anda membutuhkan lebih banyak ruang, Anda dapat memutakhirkan paket. Oleh karena itu, ini adalah pilihan yang sangat baik untuk startup dan perusahaan kecil dengan sumber daya, waktu, atau dana TI yang terbatas untuk membangun sistem penyimpanan internal.

2. Bersihkan Data Anda

Sesuai sifatnya, data tidak terstruktur berantakan dan terkadang termasuk kesalahan ketik, tag HTML, tanda baca, tagar, karakter khusus, iklan spanduk, dan lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan pra-pemrosesan data, biasanya disebut sebagai "pembersihan data", sebelum melompat ke proses penataan yang sebenarnya. Pembersihan data memerlukan berbagai metode, seperti mengurangi kebisingan, menghapus data yang tidak relevan, dan membagi data menjadi bagian yang lebih mudah dipahami. Anda dapat melakukan pembersihan data dengan Excel, Python, dan bahasa pemrograman lain atau dengan alat pembersih data khusus.

3. Mengkategorikan Data yang Dikumpulkan

Langkah lain dalam proses pengorganisasian data adalah mendefinisikan hubungan antara berbagai unit dalam kumpulan data. Menyortir entitas ke dalam kategori membantu mengukur data mana yang penting untuk analisis Anda. Anda dapat mengklasifikasikan data Anda berdasarkan konten, konteks, atau pengguna sesuai dengan kebutuhan Anda. Misalnya, jika Anda mengorek situs kendaraan bekas, Anda mungkin perlu membedakan elemen mana yang merupakan komentar dan mana yang merupakan informasi teknis. Jika kumpulan data Anda sangat kompleks, Anda memerlukan ilmuwan data profesional untuk membantu menyusun semuanya dengan benar. Untuk kumpulan data yang tidak kompleks, Anda dapat mengklasifikasikan data menggunakan Python.

4. Desain Pre-annotator 

Setelah mengklasifikasikan data, lengkapi bagian anotasi. Proses pelabelan data ini membantu mesin lebih memahami konteks dan pola di balik data untuk memberikan hasil yang relevan. Proses seperti itu dapat ditangani dengan tangan, membuatnya memakan waktu dan bisa salah. Anda dapat mengotomatiskan proses ini dengan merancang pre-annotator dengan bantuan kamus Python.  

Mengatur Kamus dan Aturan

Kamus Python juga dapat membantu Anda mengambil nilai yang diperlukan dari kumpulan data. Menyetel kamus akan membuat larik unit data yang sudah dikelompokkan. Dengan kata lain, kamus membantu Anda mengembangkan kunci untuk nilai data. Misalnya, saat kunci dicocokkan dengan nilai tertentu, annotator dapat mengenali bahwa kata "Ford" yang disebutkan adalah mobil (dalam hal ini, "mobil" adalah kunci, dan "Ford" adalah nilai). Saat membuat kamus, Anda juga dapat menambahkan sinonim, sehingga anotator dapat menyusun data berdasarkan kata yang dikenal dan sinonimnya.

Untuk menghindari kesalahan dalam proses strukturasi, tentukan aturan untuk mencegah asosiasi acak. Misalnya, setiap kali anotator melihat nama mobil, anotator harus mengidentifikasi nomor seri di sebelahnya. Oleh karena itu, alat anotasi harus menandai nomor di samping nama kendaraan sebagai nomor serinya.

5. Urutkan Data dengan Python

Setelah menyelesaikan langkah sebelumnya, Anda perlu memilah dan mencocokkan potongan informasi tertentu sambil menghapus konten yang tidak relevan. Ini dapat dilakukan dengan bantuan ekspresi reguler Python – urutan karakter yang dapat mengelompokkan dan mengekstrak pola dalam teks. 

Tokenisasi Data

Proses selanjutnya adalah membagi sebagian besar teks menjadi kata atau kalimat. Anda dapat menggunakan Natural Language Toolkit (NLTK) untuk menanganinya. Untuk itu, Anda perlu instal pustaka Python ini dan tampilkan tokenisasi kata atau kalimat, tergantung pada preferensi Anda. 

Pengolahan Data Menggunakan Stemming dan Lemmatization

Langkah lain dalam pengkodean pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah stemming dan lemmatisasi. Sederhananya, keduanya membentuk kata menurut akarnya. Yang pertama lebih sederhana dan lebih cepat – hanya memotong batang; misalnya, "memasak" menjadi "memasak". Lemmatisasi adalah proses yang sedikit lebih lambat dan lebih canggih. Ia menyusun bentuk-bentuk infleksi dunia menjadi satu kesatuan untuk dianalisis. Dalam hal ini, kata "pergi" akan dikelompokkan dengan "pergi" meskipun tidak memiliki akar kata yang sama.

Kedua proses tersebut bukan hanya bagian dari pemrosesan bahasa alami tetapi juga pembelajaran mesin. Oleh karena itu, stemming dan lemmatisasi adalah teknik pra-pemrosesan teks yang membantu alat analisis memahami dan memproses data teks dalam skala besar, kemudian mengubah hasilnya menjadi wawasan yang berharga.

6. Visualisasikan Hasil yang Diterima

Langkah terakhir dan terpenting dalam menyusun data adalah visualisasi yang nyaman. Representasi data yang ringkas membantu mengubah spreadsheet biasa menjadi bagan, laporan, atau grafik. Semua ini dapat dilakukan dengan Python menggunakan pustaka seperti Matplotlib, Seaborn, dan lainnya, bergantung pada database dan preferensi visualisasi.

Gunakan Kasus Penataan Data

Tidak yakin bagaimana penataan data dapat membantu bisnis Anda? Berikut adalah beberapa ide:

• Analisis sentimental: Kumpulkan data (seperti ulasan dan komentar), susun, dan visualisasikan untuk dianalisis. Ini penting dalam e-niaga, di mana persaingan berada pada puncaknya dan selangkah lebih maju membutuhkan pemrosesan lebih banyak data, yang sebagian besar tidak terstruktur.  
• Pengelompokan dokumen: Atur dokumen dan ambil serta filter informasi secara otomatis. Dalam jangka panjang, ini membantu membuat proses pencarian lebih cepat, lebih efisien, dan hemat biaya.
• Pengambilan informasi: Memetakan dokumen untuk mencegah hilangnya informasi penting.

Pendeknya

Bekerja dengan data yang tidak terstruktur tidaklah mudah; namun, berinvestasi di dalamnya sedini mungkin sangat penting. Untungnya, Python dapat digunakan secara aktif selama proses berlangsung dan membantu mengotomatiskan bagian integral.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/