Jak pracować z nieustrukturyzowanymi danymi w Pythonie

Wszystkie nasze działania online generują dane. Nawet jeśli nie piszemy postów, nie komentujemy ani nie przesyłamy innych treści, zostawiamy swoje ślady będąc cichymi obserwatorami. Prowadzi to do przewidywalnych rezultatów – wg Statista, oczekuje się, że w 180 roku ilość danych generowanych na całym świecie przekroczy 2025 zettabajtów. Z jednej strony posiadanie wielu zasobów do podejmowania decyzji w oparciu o dane jest genialne. Co jest pewnym ograniczeniem: większość generowanych danych to dane nieustrukturyzowane, a takie zestawy danych nie mają z góry określonego modelu.

Na dobre i na złe, do 2025 roku 80% wszystkich danych będzie nieustrukturyzowanych, zgodnie z przewidywaniami IDC. I to jest główny powód, dla którego musimy nauczyć się pracować z nieustrukturyzowanymi zbiorami danych.

Radzenie sobie z nieustrukturyzowanymi danymi

Dlaczego trudno jest pracować z nieustrukturyzowanymi danymi? Cóż, takie zestawy danych nie są zgodne z predefiniowanym formatem, co utrudnia analizę lub znalezienie przypadków użycia do bezpośredniego użycia. Jednak nieustrukturyzowane dane mogą dostarczyć cennych informacji i pomóc w sformułowaniu sterowane danymi strategie.

Ręczna analiza nieustrukturyzowanych danych jest czasochłonna i kosztowna; stąd taki proces jest bardziej podatny na błędy ludzkie i stronniczość. Ponadto nie jest skalowalny, co jest dużym nie-nie dla firm skupiających się na rozwoju. Na szczęście istnieją sposoby na przekształcenie nieustrukturyzowanych danych w możliwy do wykonania format.

Chociaż zarządzanie danymi strukturalnymi jest stosunkowo łatwe przy użyciu codziennych narzędzi, takich jak Excel, Arkusze Google i relacyjne bazy danych, zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi wymaga bardziej zaawansowanych narzędzi, złożonych reguł, bibliotek Pythona i technik, aby przekształcić je w wymierne dane.

Kroki strukturyzowania nieustrukturyzowanych danych

Przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych jest bardziej złożone; jednak proces ten może być mniej frustrujący, jeśli wykonasz kilka dokładnych kroków. Mogą się różnić w zależności od początkowego celu analizy, pożądanego wyniku, oprogramowania i innych zasobów.

1. Znajdź miejsce przechowywania danych

Wszystko zaczyna się od pytania: Gdzie przechowywać dane? Do wyboru jest publiczny lub wewnętrzny sprzęt do przechowywania danych. Ta ostatnia oferuje pełną kontrolę nad danymi i ich bezpieczeństwem; wymaga jednak większych kosztów wsparcia IT, konserwacji i infrastruktury bezpieczeństwa. Ogólnie rzecz biorąc, lokalne rozwiązania do przechowywania danych są bardziej atrakcyjne dla ściśle regulowanych branż, takich jak finanse czy opieka zdrowotna.

Z drugiej strony chmury publiczne umożliwiają zdalną współpracę, są opłacalne i bardziej skalowalne: jeśli potrzebujesz więcej miejsca, możesz uaktualnić plan. Dlatego jest to doskonała opcja dla startupów i małych firm o ograniczonych zasobach IT, czasie lub funduszach do budowy wewnętrznych systemów pamięci masowej.

2. Wyczyść swoje dane

Z natury dane nieustrukturyzowane są chaotyczne i czasami zawierają literówki, znaczniki HTML, znaki interpunkcyjne, hashtagi, znaki specjalne, banery reklamowe i tym podobne. W związku z tym konieczne jest przeprowadzenie wstępnego przetwarzania danych, powszechnie określanego jako „czyszczenie danych”, przed przejściem do rzeczywistego procesu strukturyzacji. Czyszczenie danych obejmuje różne metody, takie jak redukcja szumów, usuwanie nieistotnych danych i dzielenie danych na bardziej zrozumiałe części. Możesz przeprowadzić czyszczenie danych za pomocą Excela, Pythona i innych języków programowania lub za pomocą specjalnych narzędzi do czyszczenia danych.

3. Kategoryzuj zebrane dane

Kolejnym krokiem w procesie organizowania danych jest zdefiniowanie relacji między różnymi jednostkami w zbiorze danych. Sortowanie podmiotów na kategorie pomaga określić, które dane są niezbędne do analizy. Możesz klasyfikować swoje dane na podstawie treści, kontekstu lub użytkownika zgodnie z własnymi potrzebami. Na przykład, jeśli przeglądasz witryny z używanymi pojazdami, może być konieczne rozróżnienie, które elementy są komentarzami, a które informacjami technicznymi. Jeśli Twoje zbiory danych są niewiarygodnie złożone, będziesz potrzebować profesjonalnego analityka danych, który pomoże prawidłowo uporządkować wszystko. W przypadku nieskomplikowanych zestawów danych można klasyfikować dane przy użyciu języka Python.

4. Zaprojektuj adnotator wstępny 

Po sklasyfikowaniu danych uzupełnij część adnotacyjną. Ten proces etykietowania danych pomaga maszynom lepiej zrozumieć kontekst i wzorce stojące za danymi, aby zapewnić odpowiednie wyniki. Taki proces można przeprowadzić ręcznie, co czyni go czasochłonnym i zawodnym. Możesz zautomatyzować ten proces, projektując preadnotator za pomocą słowników Pythona.  

Ustawianie słownika i reguł

Słowniki języka Python mogą również pomóc w pobieraniu wymaganych wartości ze zbioru danych. Ustawienie słownika spowoduje utworzenie tablic już pogrupowanych jednostek danych. Innymi słowy, słowniki pomagają opracować klucze dla wartości danych. Na przykład, gdy klucze są dopasowane do określonych wartości, adnotator może rozpoznać, że wspomniane słowo „Ford” to samochód (w tym przypadku „samochód” to klucz, a „Ford” to wartość). Podczas tworzenia słownika można również dodawać synonimy, dzięki czemu adnotator może uporządkować dane na podstawie znanych słów i ich synonimów.

Aby uniknąć błędów w procesie strukturyzacji, zdefiniuj zasady zapobiegające przypadkowym skojarzeniom. Na przykład, gdy adnotator zauważy nazwę samochodu, powinien zidentyfikować numer seryjny obok niej. Dlatego narzędzie do adnotacji powinno oznaczać numer obok nazwy pojazdu jako numer seryjny.

5. Sortuj dane za pomocą Pythona

Po zakończeniu poprzedniego kroku musisz uporządkować i dopasować pewne informacje, jednocześnie usuwając nieistotne treści. Można to zrobić za pomocą wyrażeń regularnych Pythona – sekwencji znaków, które mogą grupować i wyodrębniać wzorce w tekście. 

Tokenizacja danych

Następujący proces polega na podziale dużego fragmentu tekstu na słowa lub zdania. Aby sobie z tym poradzić, możesz skorzystać z zestawu narzędzi języka naturalnego (NLTK). W tym celu musisz zainstaluj tę bibliotekę Pythona i graj tokenizacja słów lub zdań, w zależności od Twoich preferencji. 

Przetwarzanie danych za pomocą stemmingu i lematyzacji

Kolejnym krokiem w kodowaniu przetwarzania języka naturalnego (NLP) jest stemming i lematyzacja. Mówiąc najprościej, oba kształtują słowa zgodnie z ich rdzeniem. Pierwsza jest prostsza i szybsza – po prostu ścina łodygę; na przykład „gotowanie” staje się „gotować”. Lematyzacja jest nieco wolniejszym i bardziej wyrafinowanym procesem. Składa odmienne formy świata w jedną całość do analizy. W tym przypadku słowo „udało się” zostałoby zgrupowane z słowem „go”, mimo że nie mają tego samego rdzenia.

Te dwa procesy są nie tylko częścią przetwarzania języka naturalnego, ale także uczenia maszynowego. Dlatego stemming i lematyzacja to techniki wstępnego przetwarzania tekstu, które pomagają narzędziom analitycznym rozumieć i przetwarzać dane tekstowe na dużą skalę, a następnie przekształcać wyniki w wartościowe spostrzeżenia.

6. Wizualizuj otrzymane wyniki

Ostatnim i najważniejszym krokiem w strukturyzacji danych jest wygodna wizualizacja. Zwięzła reprezentacja danych pomaga przekształcić zwykłe arkusze kalkulacyjne w wykresy, raporty lub wykresy. Wszystko to można zrobić w Pythonie przy użyciu bibliotek takich jak Matplotlib, Seaborn i inne, w zależności od baz danych i preferencji wizualizacji.

Przypadki użycia strukturyzacji danych

Nie wiesz, jak struktura danych może być pomocna dla Twojej firmy? Oto kilka pomysłów:

• Analiza sentymentalna: Zbieraj dane (takie jak recenzje i komentarze), porządkuj je i wizualizuj do analizy. Ma to kluczowe znaczenie w e-commerce, gdzie konkurencja jest w najlepsze, a bycie o krok do przodu wymaga przetwarzania większej ilości danych, które w większości są nieustrukturyzowane.  
• Grupowanie dokumentów: Organizuj dokumenty oraz automatycznie pobieraj i filtruj informacje. W dłuższej perspektywie pomaga przyspieszyć proces wyszukiwania, wydajniej i oszczędniej.
• Wyszukiwanie informacji: Mapuj dokumenty, aby zapobiec utracie ważnych informacji.

W skrócie

Praca z nieustrukturyzowanymi danymi nie jest łatwa; jednak inwestowanie w nią tak wcześnie, jak to możliwe, jest niezbędne. Na szczęście Python może być aktywnie używany podczas procesu i pomaga zautomatyzować integralne części.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/