Python에서 구조화되지 않은 데이터로 작업하는 방법

우리의 모든 온라인 활동은 데이터를 생성합니다. 글을 쓰거나 댓글을 달거나 다른 콘텐츠를 올리지 않더라도 우리는 묵묵히 관찰하면서 흔적을 남깁니다. 이는 예측 가능한 결과로 이어집니다. Statista, 전 세계적으로 생성되는 데이터의 양은 180년에 2025제타바이트를 넘어설 것으로 예상됩니다. 제한 사항: 대부분의 생성된 데이터는 구조화되지 않은 데이터이며 이러한 데이터 세트에는 미리 결정된 모델이 없습니다.

좋든 나쁘든 2025년까지 모든 데이터의 80%가 구조화되지 않을 것입니다. IDC 예측에 따르면. 이것이 구조화되지 않은 데이터 세트로 작업하는 방법을 배워야 하는 핵심 이유입니다.

비정형 데이터 다루기

구조화되지 않은 데이터로 작업하기 어려운 이유는 무엇입니까? 글쎄요, 이러한 데이터 세트는 미리 정의된 형식을 따르지 않으므로 직접 사용하기 위한 사용 사례를 분석하거나 찾기가 어렵습니다. 그러나 구조화되지 않은 데이터는 귀중한 통찰력을 제공하고 공식화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 중심 전략들.

비정형 데이터를 수동으로 분석하는 것은 시간과 비용이 많이 듭니다. 따라서 이러한 프로세스는 인적 오류 및 편향이 발생하기 쉽습니다. 또한 확장성이 없기 때문에 성장에 중점을 둔 기업에게는 절대 금물입니다. 다행히 구조화되지 않은 데이터를 실행 가능한 형식으로 변환하는 방법이 있습니다.

Excel, Google 스프레드시트, 관계형 데이터베이스, 비정형 데이터 관리에는 고급 도구, 복잡한 규칙, Python 라이브러리 및 정량화 가능한 데이터로 변환하는 기술이 필요합니다.

구조화되지 않은 데이터를 구조화하는 단계

구조화되지 않은 데이터 처리는 더 복잡합니다. 그러나 몇 가지 정확한 단계를 따르면 프로세스가 덜 실망스러울 수 있습니다. 분석의 초기 목표, 원하는 결과, 소프트웨어 및 기타 리소스에 따라 다를 수 있습니다.

1. 데이터를 저장할 위치 찾기

모든 것은 데이터를 어디에 저장할 것인가라는 질문에서 시작됩니다. 공용 또는 사내 스토리지 하드웨어를 선택할 수 있습니다. 후자는 데이터 및 보안에 대한 완전한 제어를 제공합니다. 그러나 더 많은 IT 지원, 유지 관리 및 보안 인프라 비용이 필요합니다. 일반적으로 온프레미스 데이터 스토리지 솔루션은 금융 또는 의료와 같이 규제가 엄격한 산업에 더 적합합니다.

반면 퍼블릭 클라우드는 원격 협업을 지원하고 비용 효율적이며 확장성이 뛰어납니다. 더 많은 공간이 필요한 경우 요금제를 업그레이드할 수 있습니다. 따라서 IT 리소스, 시간 또는 자금이 제한된 신생 기업 및 소기업이 내부 스토리지 시스템을 구축할 수 있는 훌륭한 옵션입니다.

2. 데이터 정리

본질적으로 구조화되지 않은 데이터는 지저분하고 때로는 오타, HTML 태그, 구두점, 해시태그, 특수 문자, 배너 광고 등을 포함합니다. 따라서 실제 구조화 프로세스를 시작하기 전에 일반적으로 "데이터 정리"라고 하는 데이터 전처리를 수행해야 합니다. 데이터 정리에는 노이즈 감소, 관련 없는 데이터 제거, 데이터를 보다 이해하기 쉬운 조각으로 분할하는 등의 다양한 방법이 수반됩니다. Excel, Python 및 기타 프로그래밍 언어 또는 특수 데이터 정리 도구를 사용하여 데이터 정리를 수행할 수 있습니다.

3. 수집된 데이터 분류

데이터 구성 프로세스의 또 다른 단계는 데이터 세트의 다양한 단위 간의 관계를 정의하는 것입니다. 엔터티를 범주로 정렬하면 분석에 필수적인 데이터를 측정하는 데 도움이 됩니다. 필요에 따라 콘텐츠, 컨텍스트 또는 사용자를 기반으로 데이터를 분류할 수 있습니다. 예를 들어 중고차 사이트를 스크랩하는 경우 어떤 요소가 댓글이고 어떤 요소가 기술 정보인지 구분해야 할 수 있습니다. 데이터 세트가 엄청나게 복잡한 경우 모든 것을 올바르게 구조화하는 데 도움을 줄 전문 데이터 과학자가 필요합니다. 복잡하지 않은 데이터 세트의 경우 Python을 사용하여 데이터를 분류할 수 있습니다.

4. 사전 애노테이터 설계 

데이터 분류 후 주석 부분을 완성합니다. 데이터에 레이블을 지정하는 이 프로세스는 기계가 데이터 이면의 컨텍스트와 패턴을 더 잘 이해하여 관련 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이러한 프로세스는 손으로 처리할 수 있으므로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 수 있습니다. Python 사전의 도움으로 사전 주석자를 설계하여 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.  

사전 및 규칙 설정

Python 사전은 데이터 세트에서 필요한 값을 검색하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 사전을 설정하면 이미 그룹화된 데이터 단위의 배열이 생성됩니다. 즉, 사전은 데이터 값에 대한 키를 개발하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 키가 특정 값과 일치하는 경우 어노테이터는 언급된 "Ford"라는 단어가 자동차임을 인식할 수 있습니다(이 경우 "car"는 키이고 "Ford"는 값임). 사전을 생성하는 동안 동의어도 추가할 수 있으므로 어노테이터가 알려진 단어 및 해당 동의어를 기반으로 데이터를 구조화할 수 있습니다.

구조화 과정에서 실수를 방지하려면 무작위 연결을 방지하는 규칙을 정의하십시오. 예를 들어 주석 작성자가 자동차 이름을 발견할 때마다 자동차 이름 옆에 있는 일련 번호를 식별해야 합니다. 따라서 주석 도구는 차량 이름 옆의 번호를 일련 번호로 표시해야 합니다.

5. Python으로 데이터 정렬

이전 단계를 마친 후 관련 없는 콘텐츠를 제거하면서 특정 정보를 정렬하고 일치시켜야 합니다. 이것은 텍스트에서 패턴을 그룹화하고 추출할 수 있는 문자 시퀀스인 Python 정규식의 도움으로 수행할 수 있습니다. 

데이터 토큰화

다음 프로세스는 많은 양의 텍스트를 단어 또는 문장으로 분할하는 것입니다. NLTK(Natural Language Toolkit)를 사용하여 처리할 수 있습니다. 이를 위해서는 다음을 수행해야 합니다. 이 Python 라이브러리를 설치하십시오. 그리고 수행 단어 또는 문장 토큰화, 기본 설정에 따라. 

형태소 분석 및 원형 분류를 사용하여 데이터 처리

자연어 처리(NLP) 코딩의 또 다른 단계는 형태소 분석 및 표제어 추출입니다. 간단히 말해서, 둘 다 어근에 따라 단어를 형성합니다. 첫 번째 방법은 더 간단하고 빠릅니다. 줄기만 자릅니다. 예를 들어 "cooking"은 "cook"이 됩니다. 원형 복원은 약간 느리고 더 정교한 프로세스입니다. 분석을 위해 세계의 변형된 형태를 단일 엔티티로 구성합니다. 이 경우 "went"라는 단어는 동일한 루트를 공유하지 않더라도 "go"로 그룹화됩니다.

이 두 프로세스는 자연어 처리뿐만 아니라 기계 학습의 일부이기도 합니다. 따라서 형태소 분석 및 표제어 추출은 분석 도구가 대규모 텍스트 데이터를 이해하고 처리하여 나중에 결과를 귀중한 통찰력으로 변환하는 데 도움이 되는 텍스트 사전 처리 기술입니다.

6. 받은 결과 시각화

데이터 구조화의 마지막이자 가장 중요한 단계는 편리한 시각화입니다. 간결한 데이터 표현은 일상적인 스프레드시트를 차트, 보고서 또는 그래프로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 작업은 데이터베이스 및 시각화 기본 설정에 따라 Matplotlib, Seaborn 등과 같은 라이브러리를 사용하여 Python에서 수행할 수 있습니다.

데이터 구조화의 사용 사례

데이터 구조화가 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 잘 모르시겠습니까? 다음은 몇 가지 아이디어입니다.

• 감성 분석: 데이터(예: 리뷰 및 댓글)를 수집하고 구조화하고 분석을 위해 시각화합니다. 경쟁이 치열하고 한 발 앞서 나가려면 대부분 구조화되지 않은 더 많은 데이터를 처리해야 하는 전자 상거래에서 매우 중요합니다.  
• 문서 클러스터링: 문서를 구성하고 정보를 자동으로 검색 및 필터링합니다. 장기적으로 검색 프로세스를 더 빠르고 효율적이며 비용 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
• 정보 검색: 중요한 정보의 손실을 방지하기 위해 문서를 매핑합니다.

요약하면

구조화되지 않은 데이터로 작업하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 가능한 한 빨리 투자하는 것이 필수적입니다. 운 좋게도 Python은 프로세스 중에 적극적으로 사용할 수 있으며 필수 부분을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

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