Come lavorare con dati non strutturati in Python

Tutte le nostre azioni online generano dati. Anche se non scriviamo post, commentiamo o carichiamo altri contenuti, lasciamo le nostre tracce rimanendo degli osservatori silenziosi. Questo porta a risultati prevedibili – secondo S, si prevede che la quantità di dati generati a livello globale supererà i 180 zettabyte nel 2025. Da un lato, disporre di molte risorse per prendere decisioni basate sui dati è fantastico. Cosa è un po' limitante: la maggior parte dei dati generati sono dati non strutturati e tali set di dati non hanno un modello predeterminato.

Nel bene e nel male, entro il 2025 l'80% di tutti i dati non sarà strutturato, secondo le previsioni dell'IDC. E questo è il motivo principale per cui dobbiamo imparare a lavorare con set di dati non strutturati.

Gestione di dati non strutturati

Perché è difficile lavorare con dati non strutturati? Bene, tali set di dati non sono conformi a un formato predefinito, rendendo difficile l'analisi o la ricerca di casi d'uso per l'utilizzo diretto. Tuttavia, i dati non strutturati possono fornire preziose informazioni e aiutare a formulare data-driven strategie.

L'analisi manuale dei dati non strutturati richiede tempo e denaro; quindi, un tale processo è più soggetto a errori umani e pregiudizi. Inoltre, non è scalabile, il che è un grande no-no per le aziende che si concentrano sulla crescita. Fortunatamente, ci sono modi per trasformare i dati non strutturati in un formato fattibile.

Sebbene sia relativamente facile gestire i dati strutturati utilizzando strumenti quotidiani come Excel, Fogli Google e database relazionali, la gestione dei dati non strutturati richiede strumenti più avanzati, regole complesse, librerie Python e tecniche per trasformarli in dati quantificabili.

Passaggi per strutturare i dati non strutturati

L'elaborazione dei dati non strutturati è più complessa; tuttavia, il processo può essere meno frustrante se segui alcuni passaggi esatti. Possono differire a seconda dell'obiettivo iniziale dell'analisi, del risultato desiderato, del software e di altre risorse.

1. Trova dove archiviare i tuoi dati

Tutto inizia con la domanda: dove archiviare i dati? La scelta è tra hardware di archiviazione pubblico o interno. Quest'ultimo offre il controllo completo sui dati e la loro sicurezza; tuttavia, richiede maggiori costi di supporto IT, manutenzione e infrastruttura di sicurezza. In generale, le soluzioni di archiviazione dei dati on-premise sono più interessanti per settori altamente regolamentati come la finanza o l'assistenza sanitaria.

I cloud pubblici, invece, consentono la collaborazione remota e sono convenienti e più scalabili: se hai bisogno di più spazio, puoi aggiornare il piano. Pertanto, è un'opzione eccellente per le startup e le piccole aziende con risorse IT, tempo o fondi limitati per costruire sistemi di archiviazione interni.

2. Pulisci i tuoi dati

Per loro natura, i dati non strutturati sono disordinati e talvolta includono errori di battitura, tag HTML, punteggiatura, hashtag, caratteri speciali, banner pubblicitari e quant'altro. Pertanto, è necessario eseguire la pre-elaborazione dei dati, comunemente indicata come "pulizia dei dati", prima di passare all'effettivo processo di strutturazione. La pulizia dei dati comporta vari metodi, come la riduzione del rumore, la rimozione di dati irrilevanti e la suddivisione dei dati in parti più comprensibili. Puoi eseguire la pulizia dei dati con Excel, Python e altri linguaggi di programmazione o con speciali strumenti di pulizia dei dati.

3. Categorizzare i dati raccolti

Un altro passaggio nel processo di organizzazione dei dati consiste nel definire le relazioni tra le varie unità nel set di dati. L'ordinamento delle entità in categorie consente di misurare quali dati sono essenziali per l'analisi. Puoi classificare i tuoi dati in base al contenuto, al contesto o a un utente in base alle tue esigenze. Ad esempio, se stai eseguendo lo scraping di siti di veicoli usati, potresti dover distinguere quali elementi sono commenti e quali sono informazioni tecniche. Se i tuoi set di dati sono incredibilmente complessi, avrai bisogno di un data scientist professionista che ti aiuti a strutturare tutto correttamente. Per set di dati non complessi, puoi classificare i dati utilizzando Python.

4. Progettare un pre-annotatore 

Dopo aver classificato i dati, completare la parte di annotazione. Questo processo di etichettatura dei dati aiuta le macchine a comprendere meglio il contesto e i modelli alla base dei dati per fornire risultati pertinenti. Tale processo può essere gestito a mano, rendendolo lungo e fallibile. Puoi automatizzare questo processo progettando un pre-annotatore con l'aiuto dei dizionari Python.  

Impostazione di un dizionario e regole

I dizionari Python possono anche aiutarti a recuperare i valori richiesti dal set di dati. L'impostazione di un dizionario creerà array di unità di dati già raggruppate. In altre parole, i dizionari aiutano a sviluppare chiavi per i valori dei dati. Ad esempio, quando le chiavi sono abbinate a valori particolari, l'annotatore può riconoscere che la parola menzionata "Ford" è un'auto (in questo caso, "car" è una chiave e "Ford" è un valore). Durante la creazione di un dizionario, puoi anche aggiungere sinonimi, in modo che l'annotatore possa strutturare i dati in base alle parole conosciute e ai loro sinonimi.

Per evitare errori nel processo di strutturazione, definire le regole per evitare associazioni casuali. Ad esempio, ogni volta che l'annotatore individua il nome dell'auto, dovrebbe identificare il numero di serie accanto ad esso. Pertanto, uno strumento di annotazione dovrebbe contrassegnare il numero accanto al nome di un veicolo come numero di serie.

5. Ordina i dati con Python

Dopo aver terminato il passaggio precedente, è necessario ordinare e abbinare determinate informazioni rimuovendo i contenuti irrilevanti. Questo può essere fatto con l'aiuto delle espressioni regolari di Python, sequenze di caratteri che possono raggruppare ed estrarre modelli nel testo. 

Tokenizzare i dati

Il processo seguente consiste nel suddividere una grossa porzione di testo in parole o frasi. È possibile utilizzare un Natural Language Toolkit (NLTK) per gestirlo. Per questo, devi installa questa libreria Python ed esibirsi tokenizzazione di parole o frasi, a seconda delle tue preferenze. 

Elaborare i dati usando lo stemming e la lemmatizzazione

Un altro passo nella codifica dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è lo stemming e la lemmatizzazione. In poche parole, entrambi modellano le parole in base alla loro radice. Il primo è più semplice e veloce: taglia solo il gambo; ad esempio, "cucinare" diventa "cuoco". La lemmatizzazione è un processo un po' più lento e sofisticato. Compone le forme flesse del mondo in un'unica entità per l'analisi. In questo caso, la parola "andato" verrebbe raggruppata con "go" anche se non condividono la stessa radice.

Questi due processi non fanno solo parte dell'elaborazione del linguaggio naturale, ma anche dell'apprendimento automatico. Pertanto, lo stemming e la lemmatizzazione sono le tecniche di pre-elaborazione del testo che aiutano gli strumenti di analisi a comprendere ed elaborare i dati di testo su larga scala, trasformando successivamente i risultati in preziose intuizioni.

6. Visualizza i risultati ricevuti

Il passaggio finale e più importante nella strutturazione dei dati è una comoda visualizzazione. La rappresentazione concisa dei dati aiuta a trasformare banali fogli di calcolo in diagrammi, report o grafici. Tutto questo può essere fatto in Python usando librerie come Matplotlib, Seaborn e altre, a seconda dei database e delle preferenze di visualizzazione.

Casi d'uso della strutturazione dei dati

Non sei sicuro di come la strutturazione dei dati possa essere utile per la tua azienda? Ecco alcune idee:

• Analisi sentimentale: Raccogli dati (come recensioni e commenti), strutturali e visualizzali per l'analisi. È fondamentale nell'e-commerce, dove la concorrenza è al massimo ed essere un passo avanti richiede l'elaborazione di più dati, che sono per lo più non strutturati.  
• Cluster di documenti: Organizza i documenti e recupera e filtra automaticamente le informazioni. A lungo termine, aiuta a rendere il processo di ricerca più veloce, più efficiente e conveniente.
• Recupero delle informazioni: Mappare i documenti per evitare la perdita di informazioni importanti.

In poche parole

Lavorare con dati non strutturati non è facile; tuttavia, investire in esso il prima possibile è essenziale. Fortunatamente, Python può essere utilizzato attivamente durante il processo e aiutare ad automatizzare le parti integrali.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• Fonte: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/