Werken met ongestructureerde gegevens in Python

Al onze online acties genereren data. Zelfs als we geen berichten schrijven, reageren of andere inhoud uploaden, laten we onze sporen achter door stille waarnemers te zijn. Dit leidt tot voorspelbare resultaten – volgens Statista, zal de hoeveelheid gegevens die wereldwijd wordt gegenereerd naar verwachting in 180 de 2025 zettabytes overschrijden. Aan de ene kant is het geweldig om over veel bronnen te beschikken om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen. Wat is een beetje beperkend: de meeste gegenereerde gegevens zijn ongestructureerde gegevens en dergelijke datasets hebben geen vooraf bepaald model.

Ten goede of ten kwade, tegen 2025 zal 80% van alle data ongestructureerd zijn, volgens IDC-voorspellingen. En dat is de belangrijkste reden waarom we moeten leren werken met ongestructureerde datasets.

Omgaan met ongestructureerde gegevens

Waarom is het moeilijk om met ongestructureerde data te werken? Welnu, dergelijke datasets voldoen niet aan een vooraf gedefinieerd formaat, waardoor het moeilijk is om use cases te analyseren of te vinden voor direct gebruik. Toch kunnen ongestructureerde data waardevolle inzichten opleveren en helpen bij het formuleren Gegevensgestuurde strategieën.

Het handmatig analyseren van ongestructureerde data is tijdrovend en duur; daarom is een dergelijk proces meer vatbaar voor menselijke fouten en vooringenomenheid. Bovendien is het niet schaalbaar, wat een grote no-no is voor bedrijven die zich richten op groei. Gelukkig zijn er manieren om ongestructureerde gegevens om te zetten in een haalbaar formaat.

Hoewel het relatief eenvoudig is om gestructureerde gegevens te beheren met alledaagse hulpmiddelen zoals Excel, Google Spreadsheets en relationele databases, vereist ongestructureerd gegevensbeheer meer geavanceerde tools, complexe regels, Python-bibliotheken en technieken om het om te zetten in kwantificeerbare gegevens.

Stappen om ongestructureerde gegevens te structureren

Ongestructureerde gegevensverwerking is complexer; het proces kan echter minder frustrerend zijn als u enkele exacte stappen volgt. Ze kunnen verschillen afhankelijk van het oorspronkelijke doel van de analyse, het gewenste resultaat, de software en andere bronnen.

1. Zoek waar u uw gegevens kunt opslaan

Alles begint met de vraag: waar de data op te slaan? De keuze is openbare of interne opslaghardware. Dit laatste biedt volledige controle over gegevens en de beveiliging ervan; het vereist echter meer kosten voor IT-ondersteuning, onderhoud en beveiligingsinfrastructuur. Over het algemeen zijn on-premise oplossingen voor gegevensopslag aantrekkelijker voor sterk gereguleerde sectoren zoals de financiële wereld of de gezondheidszorg.

De openbare clouds maken daarentegen samenwerking op afstand mogelijk en zijn kosteneffectief en beter schaalbaar: als u meer ruimte nodig heeft, kunt u het abonnement upgraden. Daarom is het een uitstekende optie voor startups en kleine bedrijven met beperkte IT-middelen, tijd of geld om interne opslagsystemen te bouwen.

2. Reinig uw gegevens

Ongestructureerde gegevens zijn van nature rommelig en bevatten soms typefouten, HTML-tags, interpunctie, hashtags, speciale tekens, banneradvertenties en wat dan ook. Het is dus noodzakelijk om gegevensvoorverwerking uit te voeren, ook wel 'gegevensopschoning' genoemd, voordat met het eigenlijke structureringsproces wordt begonnen. Het opschonen van gegevens omvat verschillende methoden, zoals het verminderen van ruis, het verwijderen van irrelevante gegevens en het opsplitsen van gegevens in begrijpelijkere stukken. U kunt gegevens opschonen met Excel, Python en andere programmeertalen of met speciale tools voor het opschonen van gegevens.

3. Categoriseer de verzamelde gegevens

Een andere stap in het gegevensorganisatieproces is het definiëren van relaties tussen verschillende eenheden in de dataset. Door de entiteiten in categorieën te sorteren, kunt u meten welke gegevens essentieel zijn voor uw analyse. U kunt uw gegevens classificeren op basis van inhoud, context of een gebruiker volgens uw behoeften. Als u bijvoorbeeld sites voor gebruikte voertuigen aan het scrapen bent, moet u wellicht onderscheid maken tussen welke elementen opmerkingen zijn en welke technische informatie. Als uw datasets ongelooflijk complex zijn, heeft u een professionele datawetenschapper nodig om alles correct te structureren. Voor niet-complexe datasets kunt u gegevens classificeren met behulp van Python.

4. Ontwerp een Pre-annotator 

Vul na het classificeren van gegevens het annotatiegedeelte in. Dit proces van het labelen van gegevens helpt machines de context en patronen achter de gegevens beter te begrijpen om relevante resultaten te leveren. Zo'n proces kan met de hand worden afgehandeld, waardoor het tijdrovend en feilbaar is. U kunt dit proces automatiseren door een pre-annotator te ontwerpen met behulp van Python-woordenboeken.  

Een woordenboek en regels instellen

Python-woordenboeken kunnen u ook helpen de vereiste waarden uit de dataset op te halen. Door een woordenboek in te stellen, worden arrays van reeds gegroepeerde gegevenseenheden gemaakt. Met andere woorden, woordenboeken helpen u bij het ontwikkelen van sleutels voor gegevenswaarden. Als de sleutels bijvoorbeeld overeenkomen met bepaalde waarden, kan de annotator herkennen dat het genoemde woord 'Ford' een auto is (in dit geval is 'auto' een sleutel en 'Ford' een waarde). Tijdens het maken van een woordenboek kunt u ook synoniemen toevoegen, zodat de annotator gegevens kan structureren op basis van bekende woorden en hun synoniemen.

Om fouten in het structureringsproces te voorkomen, definieert u de regels om willekeurige associaties te voorkomen. Wanneer de annotator bijvoorbeeld de naam van de auto ziet, moet hij het serienummer ernaast identificeren. Een annotatietool moet dus het nummer naast de naam van een voertuig als serienummer markeren.

5. Sorteer gegevens met Python

Nadat u de vorige stap hebt voltooid, moet u bepaalde stukjes informatie sorteren en matchen terwijl u irrelevante inhoud verwijdert. Dit kan worden gedaan met behulp van reguliere expressies in Python – reeksen tekens die patronen in de tekst kunnen groeperen en extraheren. 

Tokenize-gegevens

Het volgende proces is het opsplitsen van een groot stuk tekst in woorden of zinnen. U kunt een Natural Language Toolkit (NLTK) gebruiken om hiermee om te gaan. Daarvoor moet je installeer deze Python-bibliotheek en presteren tokenisatie van woorden of zinnen, afhankelijk van uw voorkeuren. 

Verwerk gegevens met behulp van Stemmen en Lemmatisering

Een andere stap in het coderen van natuurlijke taalverwerking (NLP) is stammen en lemmatisering. Simpel gezegd, ze vormen allebei woorden volgens hun wortel. De eerste is eenvoudiger en sneller - hij snijdt gewoon de stengel af; 'koken' wordt bijvoorbeeld 'koken'. Lemmatisering is een iets langzamer en meer geavanceerd proces. Het componeert 's werelds verbogen vormen tot een enkele entiteit voor analyse. In dit geval zou het woord "ging" worden gegroepeerd met "go", ook al hebben ze niet dezelfde wortel.

Die twee processen maken niet alleen deel uit van natuurlijke taalverwerking, maar ook van machine learning. Daarom zijn staming en lemmatisering technieken voor het voorbewerken van tekst die analysetools helpen tekstgegevens op schaal te begrijpen en te verwerken, en de resultaten later om te zetten in waardevolle inzichten.

6. Visualiseer de ontvangen resultaten

De laatste en belangrijkste stap bij het structureren van gegevens is handige visualisatie. Beknopte weergave van gegevens helpt alledaagse spreadsheets om te zetten in grafieken, rapporten of grafieken. Dit alles kan in Python worden gedaan met behulp van bibliotheken zoals Matplotlib, Seaborn en andere, afhankelijk van de databases en visualisatievoorkeuren.

Gebruik voorbeelden van het structureren van gegevens

Weet u niet zeker hoe datastructurering nuttig kan zijn voor uw bedrijf? Hier zijn enkele ideeën:

• Sentimentele analyse: Verzamel gegevens (zoals beoordelingen en opmerkingen), structureer deze en visualiseer deze voor analyse. Het is van vitaal belang in e-commerce, waar de concurrentie op zijn best is en om een ​​stap voor te zijn, moet je meer gegevens verwerken, die meestal ongestructureerd zijn.  
• Documentclustering: Organiseer documenten en haal en filter informatie automatisch op. Op de lange termijn helpt het om het zoekproces sneller, efficiënter en kosteneffectiever te maken.
• Informatie ophalen: Breng documenten in kaart om verlies van belangrijke informatie te voorkomen.

In een notendop

Werken met ongestructureerde data is niet eenvoudig; het is echter essentieel om er zo vroeg mogelijk in te investeren. Gelukkig kan Python actief worden gebruikt tijdens het proces en helpen bij het automatiseren van de integrale onderdelen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/