Como trabalhar com dados não estruturados em Python

Todas as nossas ações online geram dados. Mesmo que não escrevamos postagens, comentemos ou carreguemos outro conteúdo, deixamos nossos rastros sendo observadores silenciosos. Isso leva a resultados previsíveis - de acordo com Estadista, espera-se que a quantidade de dados gerados globalmente ultrapasse 180 zettabytes em 2025. Por um lado, ter muitos recursos para tomar decisões baseadas em dados é brilhante. O que é um pouco limitante: a maioria dos dados gerados são dados não estruturados e esses conjuntos de dados não possuem um modelo predeterminado.

Para o bem ou para o mal, até 2025, 80% de todos os dados serão desestruturados, de acordo com as previsões da IDC. E esse é o principal motivo pelo qual precisamos aprender a trabalhar com conjuntos de dados não estruturados.

Lidando com dados não estruturados

Por que é difícil trabalhar com dados não estruturados? Bem, esses conjuntos de dados não obedecem a um formato predefinido, dificultando a análise ou a localização de casos de uso direto. No entanto, dados não estruturados podem fornecer informações valiosas e ajudar a formular orientado por dados estratégias.

A análise manual de dados não estruturados é demorada e cara; portanto, tal processo é mais propenso a erro humano e viés. Além disso, não é escalável, o que é um grande problema para empresas com foco no crescimento. Felizmente, existem maneiras de transformar dados não estruturados em um formato viável.

Embora seja relativamente fácil gerenciar dados estruturados usando ferramentas cotidianas como Excel, Planilhas Google e bancos de dados relacionais, o gerenciamento de dados não estruturados requer ferramentas mais avançadas, regras complexas, bibliotecas Python e técnicas para transformá-los em dados quantificáveis.

Etapas para estruturar dados não estruturados

O processamento de dados não estruturados é mais complexo; no entanto, o processo pode ser menos frustrante se você seguir algumas etapas exatas. Eles podem diferir dependendo do objetivo inicial da análise, do resultado desejado, do software e de outros recursos.

1. Encontre onde armazenar seus dados

Tudo começa com a pergunta: Onde armazenar os dados? A escolha é hardware de armazenamento público ou interno. Este último oferece controle total sobre os dados e sua segurança; no entanto, requer mais suporte de TI, manutenção e custos de infraestrutura de segurança. Em geral, as soluções de armazenamento de dados no local são mais atraentes para setores altamente regulamentados, como finanças ou saúde.

As nuvens públicas, por outro lado, permitem a colaboração remota e são econômicas e mais escaláveis: se você precisar de mais espaço, pode atualizar o plano. Portanto, é uma excelente opção para startups e pequenas empresas com recursos de TI, tempo ou dinheiro limitados para construir sistemas de armazenamento interno.

2. Limpe seus dados

Por sua natureza, os dados não estruturados são confusos e às vezes incluem erros de digitação, tags HTML, pontuação, hashtags, caracteres especiais, banners e outros enfeites. Assim, é necessário realizar o pré-processamento dos dados, comumente chamado de “limpeza de dados”, antes de partir para o processo de estruturação propriamente dito. A limpeza de dados envolve vários métodos, como redução de ruído, remoção de dados irrelevantes e divisão de dados em partes mais compreensíveis. Você pode executar a limpeza de dados com Excel, Python e outras linguagens de programação ou com ferramentas especiais de limpeza de dados.

3. Categorize os dados coletados

Outra etapa no processo de organização de dados é definir relacionamentos entre várias unidades no conjunto de dados. Classificar as entidades em categorias ajuda a medir quais dados são essenciais para sua análise. Você pode classificar seus dados com base no conteúdo, contexto ou usuário de acordo com suas necessidades. Por exemplo, se você estiver coletando sites de veículos usados, talvez seja necessário diferenciar quais elementos são comentários e quais são informações técnicas. Se seus conjuntos de dados forem incrivelmente complexos, você precisará de um cientista de dados profissional para ajudar a estruturar tudo corretamente. Para conjuntos de dados não complexos, você pode classificar dados usando Python.

4. Projete um pré-anotador 

Depois de classificar os dados, conclua a parte de anotação. Esse processo de rotular dados ajuda as máquinas a entender melhor o contexto e os padrões por trás dos dados para fornecer resultados relevantes. Esse processo pode ser feito manualmente, tornando-o demorado e falível. Você pode automatizar esse processo projetando um pré-anotador com a ajuda de dicionários do Python.  

Definir um dicionário e regras

Os dicionários do Python também podem ajudá-lo a recuperar os valores necessários do conjunto de dados. Definir um dicionário criará matrizes de unidades de dados já agrupadas. Em outras palavras, os dicionários ajudam a desenvolver chaves para valores de dados. Por exemplo, quando as chaves correspondem a valores específicos, o anotador pode reconhecer que a palavra mencionada “Ford” é um carro (neste caso, “car” é uma chave e “Ford” é um valor). Ao criar um dicionário, você também pode adicionar sinônimos, para que o anotador possa estruturar dados com base em palavras conhecidas e seus sinônimos.

Para evitar erros no processo de estruturação, defina as regras para evitar associações aleatórias. Por exemplo, sempre que o anotador avistar o nome do carro, deverá identificar o número de série próximo a ele. Assim, uma ferramenta de anotação deve marcar o número próximo ao nome de um veículo como seu número de série.

5. Classifique os dados com Python

Depois de concluir a etapa anterior, você precisa classificar e combinar certas informações enquanto remove o conteúdo irrelevante. Isso pode ser feito com a ajuda de expressões regulares do Python – sequências de caracteres que podem agrupar e extrair padrões no texto. 

Tokenizar dados

O processo a seguir é dividir um grande pedaço de texto em palavras ou frases. Você pode usar um kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK) para lidar com isso. Para isso, você precisa instale esta biblioteca Python e executar tokenização de palavra ou frase, dependendo de suas preferências. 

Processar dados usando lematização e lematização

Outra etapa na codificação do processamento de linguagem natural (NLP) é a derivação e a lematização. Simplificando, ambos moldam as palavras de acordo com sua raiz. A primeira é mais simples e rápida – apenas corta o caule; por exemplo, “cozinhar” se torna “cozinhar”. A lematização é um processo um pouco mais lento e sofisticado. Ele compõe as formas flexionadas do mundo em uma única entidade para análise. Nesse caso, a palavra “went” seria agrupada com “go” mesmo que não compartilhem a mesma raiz.

Esses dois processos não são apenas parte do processamento de linguagem natural, mas também do aprendizado de máquina. Portanto, stemming e lematização são as técnicas de pré-processamento de texto que ajudam as ferramentas de análise a entender e processar dados de texto em escala, transformando posteriormente os resultados em insights valiosos.

6. Visualize os resultados recebidos

A etapa final e mais importante na estruturação de dados é a visualização conveniente. A representação concisa de dados ajuda a transformar planilhas comuns em tabelas, relatórios ou gráficos. Tudo isso pode ser feito em Python usando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e outras, dependendo dos bancos de dados e preferências de visualização.

Casos de uso de estruturação de dados

Não tem certeza de como a estruturação de dados pode ser útil para o seu negócio? Aqui estão algumas ideias:

• Análise sentimental: Colete dados (como avaliações e comentários), estruture-os e visualize-os para análise. É vital no comércio eletrônico, onde a concorrência está no auge e estar um passo à frente exige o processamento de mais dados, que geralmente não são estruturados.  
• Agrupamento de documentos: Organize documentos e recupere e filtre informações automaticamente. A longo prazo, ajuda a tornar o processo de pesquisa mais rápido, eficiente e econômico.
• Recuperação de informação: Mapeie documentos para evitar a perda de informações importantes.

Resumo

Trabalhar com dados não estruturados não é fácil; no entanto, investir nisso o mais cedo possível é essencial. Felizmente, o Python pode ser usado ativamente durante o processo e ajudar a automatizar as partes integrais.

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