Hvordan jobbe med ustrukturerte data i Python

Alle våre online handlinger genererer data. Selv om vi ikke skriver innlegg, kommenterer eller laster opp annet innhold, etterlater vi våre spor ved å være tause observatører. Dette fører til forutsigbare resultater – ifølge Statista, mengden data som genereres globalt forventes å overstige 180 zettabyte i 2025. På den ene siden er det strålende å ha mange ressurser til å ta databaserte beslutninger. Hva er litt begrensende: De fleste genererte data er ustrukturerte data, og slike datasett har ingen forhåndsbestemt modell.

På godt og vondt, innen 2025, vil 80 % av all data være ustrukturert, ifølge IDCs spådommer. Og det er den viktigste grunnen til at vi trenger å lære å jobbe med ustrukturerte datasett.

Håndtering av ustrukturerte data

Hvorfor er det vanskelig å jobbe med ustrukturerte data? Vel, slike datasett samsvarer ikke med et forhåndsdefinert format, noe som gjør det vanskelig å analysere eller finne brukstilfeller for direkte bruk. Likevel kan ustrukturerte data gi verdifull innsikt og bidra til å formulere dem data-drevet strategier.

Manuell analyse av ustrukturerte data er tidkrevende og dyrt; derfor er en slik prosess mer utsatt for menneskelige feil og skjevheter. I tillegg er den ikke skalerbar, noe som er et stort nei-nei for bedrifter som fokuserer på vekst. Heldigvis finnes det måter å transformere ustrukturerte data til et gjennomførbart format.

Selv om det er relativt enkelt å administrere strukturerte data ved hjelp av dagligdagse verktøy som Excel, Google Sheets og relasjonsdatabaser, krever ustrukturert databehandling mer avanserte verktøy, komplekse regler, Python-biblioteker og teknikker for å transformere det til kvantifiserbare data.

Trinn for å strukturere ustrukturerte data

Ustrukturert databehandling er mer kompleks; prosessen kan imidlertid være mindre frustrerende hvis du følger noen nøyaktige trinn. De kan variere avhengig av det opprinnelige målet med analysen, ønsket resultat, programvaren og andre ressurser.

1. Finn hvor du skal lagre dataene dine

Alt starter med spørsmålet: Hvor skal dataene lagres? Valget er enten offentlig eller intern lagringsmaskinvare. Sistnevnte gir full kontroll over data og deres sikkerhet; det krever imidlertid mer IT-støtte, vedlikehold og sikkerhetsinfrastrukturkostnader. Generelt er lokale datalagringsløsninger mer overbevisende for høyt regulerte bransjer som finans eller helsevesen.

De offentlige skyene, på den annen side, muliggjør eksternt samarbeid og er kostnadseffektive og mer skalerbare: Hvis du trenger mer plass, kan du oppgradere planen. Derfor er det et utmerket alternativ for startups og små selskaper med begrensede IT-ressurser, tid eller midler til å bygge interne lagringssystemer.

2. Rengjør dataene dine

I sin natur er ustrukturerte data rotete og inkluderer noen ganger skrivefeil, HTML-tagger, tegnsetting, hashtags, spesialtegn, bannerannonser og annet. Derfor er det nødvendig å utføre dataforbehandling, ofte referert til som "datarensing", før du går i gang med selve struktureringsprosessen. Datarydding innebærer ulike metoder, som å redusere støy, fjerne irrelevante data og dele opp data i mer forståelige deler. Du kan utføre datarensing med Excel, Python og andre programmeringsspråk eller med spesielle datarenseverktøy.

3. Kategoriser de innsamlede dataene

Et annet trinn i dataorganiseringsprosessen er å definere relasjoner mellom ulike enheter i datasettet. Ved å sortere enhetene i kategorier kan du måle hvilke data som er avgjørende for analysen din. Du kan klassifisere dataene dine basert på innhold, kontekst eller en bruker i henhold til dine behov. Hvis du for eksempel skraper nettsteder for brukte kjøretøy, må du kanskje skille mellom hvilke elementer som er kommentarer og hvilke som er teknisk informasjon. Hvis datasettene dine er utrolig komplekse, trenger du en profesjonell dataforsker for å hjelpe deg med å strukturere alt riktig. For ikke-komplekse datasett kan du klassifisere data ved å bruke Python.

4. Design en pre-annotator 

Etter å ha klassifisert data, fullfør kommentardelen. Denne prosessen med å merke data hjelper maskiner til å bedre forstå konteksten og mønstrene bak dataene for å gi relevante resultater. En slik prosess kan håndteres for hånd, noe som gjør den tidkrevende og feilbar. Du kan automatisere denne prosessen ved å designe en pre-annotator ved hjelp av Python-ordbøker.  

Sette en ordbok og regler

Python-ordbøker kan også hjelpe deg med å hente de nødvendige verdiene fra datasettet. Hvis du setter en ordbok, opprettes arrays med allerede grupperte dataenheter. Med andre ord hjelper ordbøker deg med å utvikle nøkler for dataverdier. For eksempel, når nøklene matches med bestemte verdier, kan kommentatoren gjenkjenne at det nevnte ordet "Ford" er en bil (i dette tilfellet er "bil" en nøkkel, og "Ford" er en verdi). Mens du lager en ordbok, kan du også legge til synonymer, slik at kommentatoren kan strukturere data basert på kjente ord og deres synonymer.

For å unngå feil i struktureringsprosessen, definer reglene for å forhindre tilfeldige assosiasjoner. For eksempel, når kommentatoren oppdager bilnavnet, skal den identifisere serienummeret ved siden av det. Derfor bør et merknadsverktøy merke nummeret ved siden av kjøretøyets navn som serienummer.

5. Sorter data med Python

Etter å ha fullført forrige trinn, må du sortere og matche visse deler av informasjonen mens du fjerner irrelevant innhold. Dette kan gjøres ved hjelp av Python regulære uttrykk – sekvenser av tegn som kan gruppere og trekke ut mønstre i teksten. 

Tokenize data

Følgende prosess er å dele opp en stor del av teksten i ord eller setninger. Du kan bruke et Natural Language Toolkit (NLTK) for å håndtere det. For det må du installer dette Python-biblioteket og utføre ord- eller setningstokenisering, avhengig av dine preferanser. 

Behandle data ved å bruke stamme og lemmatisering

Et annet trinn i naturlig språkbehandling (NLP)-koding er stemming og lemmatisering. Enkelt sagt, de former begge ord etter roten deres. Den første er enklere og raskere – den kutter bare ned stammen; for eksempel, "matlaging" blir "lage mat". Lemmatisering er en litt langsommere og mer sofistikert prosess. Den komponerer verdens bøyde former til en enkelt enhet for analyse. I dette tilfellet vil ordet "gikk" bli gruppert med "gå" selv om de ikke deler samme rot.

Disse to prosessene er ikke bare en del av naturlig språkbehandling, men også maskinlæring. Derfor er stemming og lemmatisering tekstforbehandlingsteknikkene som hjelper analyseverktøy med å forstå og behandle tekstdata i skala, og senere transformere resultatene til verdifull innsikt.

6. Visualiser de mottatte resultatene

Det siste og viktigste trinnet i strukturering av data er praktisk visualisering. Konsis datarepresentasjon hjelper til med å transformere hverdagslige regneark til diagrammer, rapporter eller grafer. Alt dette kan gjøres i Python ved å bruke biblioteker som Matplotlib, Seaborn og andre, avhengig av databaser og visualiseringspreferanser.

Bruk tilfeller av strukturering av data

Er du usikker på hvordan datastrukturering kan være nyttig for bedriften din? Her er noen ideer:

• Sentimental analyse: Samle inn data (som anmeldelser og kommentarer), strukturer dem og visualiser dem for analyse. Det er viktig i e-handel, der konkurransen er på sitt beste og å være et skritt foran krever behandling av mer data, som stort sett er ustrukturert.  
• Dokumentgruppering: Organiser dokumenter og hent og filtrer informasjon automatisk. På lang sikt bidrar det til å gjøre søkeprosessen raskere, mer effektiv og kostnadseffektiv.
• Informasjonsinnhenting: Kartlegg dokumenter for å forhindre tap av viktig informasjon.

I et nøtteskall

Å jobbe med ustrukturerte data er ikke lett; Det er imidlertid viktig å investere i det så tidlig som mulig. Heldigvis kan Python brukes aktivt under prosessen og bidra til å automatisere de integrerte delene.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/