כיצד לעבוד עם נתונים לא מובנים ב- Python

כל הפעולות המקוונות שלנו מייצרות נתונים. גם אם אנחנו לא כותבים פוסטים, מגיבים או מעלים תוכן אחר, אנחנו משאירים את עקבותינו בהיותנו צופים שקטים. זה מוביל לתוצאות צפויות - לפי Statista, כמות הנתונים שנוצרת ברחבי העולם צפויה לעלות על 180 זטה-בייט בשנת 2025. מחד גיסא, משאבים רבים כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים זה מבריק. מה קצת מגביל: רוב הנתונים שנוצרו הם נתונים לא מובנים, ולמערכי נתונים כאלה אין מודל קבוע מראש.

לטוב ולרע, עד שנת 2025, 80% מכל הנתונים יהיו לא מובנים, על פי תחזיות הבינתחומי. וזו הסיבה העיקרית שאנחנו צריכים ללמוד איך לעבוד עם מערכי נתונים לא מובנים.

התמודדות עם נתונים לא מובנים

למה קשה לעבוד עם נתונים לא מובנים? ובכן, מערכי נתונים כאלה אינם תואמים לפורמט מוגדר מראש, מה שמקשה על ניתוח או מציאת מקרי שימוש לשימוש ישיר. עם זאת, נתונים לא מובנים יכולים לספק תובנות חשובות ולעזור בניסוח נתונים מונחים אסטרטגיות.

ניתוח ידני של נתונים לא מובנים הוא זמן רב ויקר; לפיכך, תהליך כזה נוטה יותר לטעויות אנוש ולהטיה. בנוסף, זה לא ניתן להרחבה, וזה לא-נו גדול לעסקים המתמקדים בצמיחה. למרבה המזל, יש דרכים להפוך נתונים לא מובנים לפורמט אפשרי.

אמנם קל יחסית לנהל נתונים מובנים באמצעות כלים יומיומיים כמו Excel, Google Sheets ו - מסדי נתונים יחסיים, ניהול נתונים לא מובנה דורש כלים מתקדמים יותר, כללים מורכבים, ספריות Python וטכניקות כדי להפוך אותו לנתונים הניתנים לכימות.

שלבים לבניית נתונים לא מובנים

עיבוד נתונים לא מובנה מורכב יותר; עם זאת, התהליך יכול להיות פחות מתסכל אם תבצע כמה שלבים מדויקים. הם יכולים להשתנות בהתאם ליעד הראשוני של הניתוח, התוצאה הרצויה, התוכנה ומשאבים אחרים.

1. מצא היכן לאחסן את הנתונים שלך

הכל מתחיל בשאלה: היכן לאחסן את הנתונים? הבחירה היא חומרת אחסון ציבורית או פנימית. האחרון מציע שליטה מלאה על הנתונים ואבטחתם; עם זאת, זה דורש יותר עלויות תמיכת IT, תחזוקה ותשתית אבטחה. באופן כללי, פתרונות אחסון נתונים מקומיים משכנעים יותר עבור תעשיות בפיקוח גבוה כמו פיננסים או שירותי בריאות.

העננים הציבוריים, לעומת זאת, מאפשרים שיתוף פעולה מרחוק והם חסכוניים וניתנים להרחבה יותר: אם אתה צריך יותר מקום, אתה יכול לשדרג את התוכנית. לכן, זוהי אפשרות מצוינת עבור סטארט-אפים וחברות קטנות עם משאבי IT מוגבלים, זמן או כספים לבניית מערכות אחסון פנימיות.

2. נקה את הנתונים שלך

מטבעם, נתונים לא מובנים הם מבולגנים וכוללים לפעמים שגיאות הקלדה, תגי HTML, סימני פיסוק, האשטאגים, תווים מיוחדים, מודעות באנר ועוד. לפיכך, יש צורך לבצע עיבוד מוקדם של נתונים, המכונה בדרך כלל "ניקוי נתונים", לפני קפיצה לתהליך המבנה בפועל. ניקוי נתונים כרוך בשיטות שונות, כגון הפחתת רעש, הסרת נתונים לא רלוונטיים ופיצול נתונים לחתיכות מובנות יותר. אתה יכול לבצע ניקוי נתונים עם Excel, Python ושפות תכנות אחרות או עם כלי ניקוי נתונים מיוחדים.

3. סיווג את הנתונים שנאספו

שלב נוסף בתהליך ארגון הנתונים הוא הגדרת קשרים בין יחידות שונות במערך הנתונים. מיון הישויות לקטגוריות עוזר למדוד אילו נתונים חיוניים לניתוח שלך. אתה יכול לסווג את הנתונים שלך על סמך תוכן, הקשר או משתמש בהתאם לצרכים שלך. לדוגמה, אם אתה מגרדת אתרי רכב משומשים, ייתכן שיהיה עליך להבחין אילו אלמנטים הם הערות ואיזה מידע טכני. אם מערכי הנתונים שלך מורכבים להפליא, תצטרך מדען נתונים מקצועי שיעזור לבנות הכל בצורה נכונה. עבור מערכי נתונים לא מורכבים, אתה יכול לסווג נתונים באמצעות Python.

4. עיצוב קדם-מציין 

לאחר סיווג הנתונים, השלם את חלק ההערה. תהליך זה של תיוג נתונים עוזר למכונות להבין טוב יותר את ההקשר והדפוסים מאחורי הנתונים כדי לספק תוצאות רלוונטיות. תהליך כזה יכול להיעשות ביד, מה שהופך אותו לזמן רב וניתן לשגיאה. אתה יכול להפוך את התהליך הזה לאוטומטי על ידי עיצוב קדם-מעריך בעזרת מילוני Python.  

הגדרת מילון וכללים

מילוני Python יכולים גם לעזור לך לאחזר את הערכים הנדרשים ממערך הנתונים. הגדרת מילון תיצור מערכים של יחידות נתונים שכבר מקובצות. במילים אחרות, מילונים עוזרים לך לפתח מפתחות לערכי נתונים. לדוגמה, כאשר המפתחות מתאימים לערכים מסוימים, המציין יכול לזהות שהמילה המוזכרת "פורד" היא מכונית (במקרה זה, "מכונית" היא מפתח, ו"פורד" הוא ערך). בזמן יצירת מילון, אתה יכול להוסיף גם מילים נרדפות, כך שהמציין יוכל לבנות נתונים על סמך מילים מוכרות והמילים הנרדפות שלהן.

כדי למנוע טעויות בתהליך המבנה, הגדירו את הכללים למניעת אסוציאציות אקראיות. לדוגמה, בכל פעם שהמציין מזהה את שם המכונית, הוא צריך לזהות את המספר הסידורי שלידו. לפיכך, כלי ביאור צריך לסמן את המספר לצד שם הרכב כמספר הסידורי שלו.

5. מיין נתונים עם Python

לאחר סיום השלב הקודם, עליך למיין ולהתאים פיסות מידע מסוימות תוך הסרת תוכן לא רלוונטי. ניתן לעשות זאת בעזרת ביטויים רגולריים של Python – רצפים של תווים שיכולים לקבץ ולחלץ דפוסים בטקסט. 

Tokenize Data

התהליך הבא הוא לפצל חלק גדול של טקסט למילים או משפטים. אתה יכול להשתמש בערכת כלי שפה טבעית (NLTK) כדי להתמודד עם זה. בשביל זה אתה צריך התקן את ספריית Python זו ולהופיע אסימון מילה או משפט, בהתאם להעדפות שלך. 

עיבוד נתונים באמצעות גזע ולמטיזציה

שלב נוסף בקידוד עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא היווצרות ולמטיזציה. במילים פשוטות, שניהם מעצבים מילים לפי השורש שלהם. הראשון פשוט ומהיר יותר - הוא פשוט חותך את הגבעול; לדוגמה, "בישול" הופך ל"בשל". Lematization הוא תהליך קצת יותר איטי ומתוחכם. הוא מרכיב את הצורות המוטות של העולם לישות אחת לניתוח. במקרה זה, המילה "הלכת" תקובץ עם "לך" למרות שהם לא חולקים את אותו שורש.

שני התהליכים האלה הם לא רק חלק מעיבוד שפה טבעית אלא גם למידת מכונה. לפיכך, נגיעה ולמטיזציה הן טכניקות עיבוד מוקדם של טקסט המסייעות לכלי ניתוח להבין ולעבד נתוני טקסט בקנה מידה, ובהמשך להפוך את התוצאות לתובנות בעלות ערך.

6. דמיינו את התוצאות שהתקבלו

השלב האחרון והחשוב ביותר בבניית נתונים הוא הדמיה נוחה. ייצוג נתונים תמציתי עוזר להפוך גיליונות אלקטרוניים רגילים לתרשימים, דוחות או גרפים. כל זה יכול להיעשות ב-Python באמצעות ספריות כמו Matplotlib, Seaborn ואחרות, בהתאם לבסיסי הנתונים ולהעדפות ההדמיה.

השתמש במקרים של מבנה נתונים

לא בטוח כיצד מבנה נתונים יכול להועיל לעסק שלך? הנה כמה רעיונות:

• ניתוח סנטימנטלי: אסוף נתונים (כמו ביקורות והערות), מבנה אותם והצג אותם לניתוח. זה חיוני במסחר האלקטרוני, שבו התחרות היא במיטבה ולהיות צעד אחד קדימה דורשת עיבוד נתונים נוספים, שהם ברובם לא מובנים.  
• אשכול מסמכים: ארגן מסמכים ואחזר וסנן מידע באופן אוטומטי. בטווח הארוך, זה עוזר להפוך את תהליך החיפוש למהיר יותר, יעיל יותר וחסכוני יותר.
• אִחזוּר מֵידַע: מפה מסמכים למניעת אובדן מידע חשוב.

על קצה המזלג

עבודה עם נתונים לא מובנים אינה קלה; עם זאת, השקעה בה מוקדם ככל האפשר היא חיונית. למרבה המזל, ניתן להשתמש ב-Python באופן פעיל במהלך התהליך ולסייע באוטומציה של החלקים האינטגרליים.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/