Python で非構造化データを操作する方法

私たちのすべてのオンライン行動はデータを生成します。 投稿を書いたり、コメントしたり、他のコンテンツをアップロードしたりしなくても、黙って観察することで痕跡を残します。 これにより、予測可能な結果が得られます。 Statista、世界中で生成されるデータの量は、180 年には 2025 ゼタバイトを超えると予想されています。一方で、データに基づいた意思決定を行うための多くのリソースを持つことは素晴らしいことです。 少し制限があります: ほとんどの生成されたデータは非構造化データであり、そのようなデータセットには事前定義されたモデルがありません。

良くも悪くも、2025 年までに全データの 80% が非構造化され、 IDCの予測によると. これが、構造化されていないデータセットを扱う方法を学ぶ必要がある主な理由です。

非構造化データの処理

非構造化データを扱うのが難しいのはなぜですか? そのようなデータセットは定義済みの形式に準拠していないため、直接使用するユースケースを分析したり見つけたりするのは困難です。 それでも、非構造化データは貴重な洞察を提供し、定式化に役立ちます データ駆動型の 作戦。

非構造化データを手動で分析するには、時間と費用がかかります。 したがって、このようなプロセスは、人為的エラーや偏見が生じやすくなります。 さらに、スケーラブルではありません。これは、成長に焦点を当てている企業にとって大きな問題です。 幸いなことに、非構造化データを実行可能な形式に変換する方法があります。

構造化データの管理は、Excel、Google スプレッドシート、および リレーショナルデータベース非構造化データ管理には、より高度なツール、複雑なルール、Python ライブラリ、およびデータを定量化可能なデータに変換する技術が必要です。

非構造化データを構造化する手順

非構造化データの処理はより複雑です。 ただし、いくつかの正確な手順に従うと、プロセスのイライラが軽減される可能性があります。 それらは、分析の最初の目標、望ましい結果、ソフトウェア、およびその他のリソースによって異なります。

1.データを保存する場所を見つける

すべては、データをどこに保存するかという質問から始まります。 選択肢は、パブリックまたは社内のストレージ ハードウェアです。 後者は、データとそのセキュリティを完全に制御します。 ただし、より多くの IT サポート、メンテナンス、およびセキュリティ インフラストラクチャのコストが必要になります。 一般に、オンプレミスのデータ ストレージ ソリューションは、金融や医療などの規制の厳しい業界にとってより魅力的です。

一方、パブリック クラウドは、リモート コラボレーションを可能にし、費用対効果が高く、よりスケーラブルです。より多くのスペースが必要な場合は、プランをアップグレードできます。 したがって、IT リソース、時間、または資金が限られたスタートアップや小規模企業が内部ストレージ システムを構築するための優れたオプションです。

2.データをきれいにする

非構造化データはその性質上、乱雑で、タイプミス、HTML タグ、句読点、ハッシュタグ、特殊文字、バナー広告などが含まれることがあります。 したがって、実際の構造化プロセスに進む前に、一般に「データ クリーニング」と呼ばれるデータの前処理を実行する必要があります。 データのクリーニングには、ノイズの削減、無関係なデータの削除、データのよりわかりやすい断片への分割など、さまざまな方法が伴います。 Excel、Python、およびその他のプログラミング言語、または特別なデータ クリーニング ツールを使用して、データ クリーニングを実行できます。

3.収集したデータを分類する

データ編成プロセスのもう XNUMX つのステップは、データセット内のさまざまなユニット間の関係を定義することです。 エンティティをカテゴリに分類すると、分析に不可欠なデータを測定するのに役立ちます。 必要に応じて、コンテンツ、コンテキスト、またはユーザーに基づいてデータを分類できます。 たとえば、中古車のサイトをスクレイピングしている場合、どの要素がコメントで、どれが技術情報であるかを区別する必要がある場合があります。 データセットが非常に複雑な場合、すべてを正しく構造化するには、プロのデータ サイエンティストが必要です。 複雑でないデータセットの場合、Python を使用してデータを分類できます。

4. プレアノテーターを設計する 

データを分類したら、注釈部分を完成させます。 データにラベルを付けるこのプロセスは、マシンがデータの背後にあるコンテキストとパターンをよりよく理解し、関連する結果を提供するのに役立ちます。 このようなプロセスは手作業で処理できるため、時間がかかり、失敗する可能性があります。 Python 辞書を使用して事前アノテーターを設計することにより、このプロセスを自動化できます。  

辞書とルールの設定

Python 辞書も、データセットから必要な値を取得するのに役立ちます。 ディクショナリを設定すると、すでにグループ化されているデータ ユニットの配列が作成されます。 つまり、辞書は、データ値のキーを作成するのに役立ちます。 たとえば、キーが特定の値と一致する場合、アノテーターは言及された単語「Ford」が車であることを認識できます (この場合、「車」がキーで、「Ford」が値です)。 辞書を作成する際に同義語を追加して、アノテーターが既知の単語とその同義語に基づいてデータを構造化できるようにすることもできます。

構造化プロセスでのミスを避けるために、ランダムな関連付けを防ぐルールを定義します。 たとえば、アノテーターが車の名前を見つけたら、その横にあるシリアル番号を特定する必要があります。 したがって、注釈ツールは、車両の名前の横にある番号をシリアル番号としてマークする必要があります。

5. Python でデータを並べ替える

前のステップが完了したら、無関係なコンテンツを削除しながら、特定の情報を整理して照合する必要があります。 これは、Python の正規表現 (テキスト内のパターンをグループ化して抽出できる文字列) を使用して実行できます。 

データのトークン化

次のプロセスは、大量のテキストを単語または文に分割することです。 自然言語ツールキット (NLTK) を使用して対処できます。 そのためには、する必要があります この Python ライブラリをインストールします 実行します 単語または文のトークン化、好みに応じて。 

ステミングとレンマタイゼーションを使用したデータの処理

自然言語処理 (NLP) コーディングのもう XNUMX つのステップは、ステミングと見出し語化です。 簡単に言えば、どちらも語根に従って単語を形成します。 最初のものはよりシンプルで高速です。茎を切り落とすだけです。 たとえば、「料理」は「料理」になります。 レンマタイゼーションは少し遅く、より洗練されたプロセスです。 分析のために、世界の屈折した形を XNUMX つのエンティティに構成します。 この場合、同じ語根を共有していなくても、「行った」という単語は「行く」とグループ化されます。

これら XNUMX つのプロセスは、自然言語処理の一部であるだけでなく、機械学習の一部でもあります。 したがって、ステミングと見出し語化は、分析ツールがテキスト データを大規模に理解して処理し、後で結果を貴重な洞察に変換するのに役立つテキスト前処理手法です。

6. 受け取った結果を視覚化する

データを構造化するための最後の最も重要なステップは、便利な視覚化です。 簡潔なデータ表現は、ありふれたスプレッドシートをチャート、レポート、またはグラフに変換するのに役立ちます。 これはすべて、データベースと視覚化の設定に応じて、Matplotlib、Seaborn などのライブラリを使用して Python で実行できます。

データ構造化のユースケース

データ構造化がビジネスにどのように役立つかわかりませんか? ここにいくつかのアイデアがあります：

• 感情分析: データ (レビューやコメントなど) を収集し、構造化し、分析のために視覚化します。 競争が激しく、一歩先を行くためには、ほとんどが構造化されていないより多くのデータを処理する必要がある e コマースでは、これは不可欠です。  
• ドキュメントのクラスタリング: ドキュメントを整理し、情報を自動的に取得してフィルタリングします。 長期的には、検索プロセスの高速化、効率化、費用対効果の向上に役立ちます。
• 情報検索： ドキュメントをマップして、重要な情報の損失を防ぎます。

手短に

非構造化データを扱うのは簡単ではありません。 ただし、できるだけ早く投資することが不可欠です。 幸いなことに、Python はプロセス中に積極的に使用でき、不可欠な部分を自動化するのに役立ちます。

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