Cum să lucrați cu date nestructurate în Python

Toate acțiunile noastre online generează date. Chiar dacă nu scriem postări, comentam sau încărcăm alt conținut, ne lăsăm urmele fiind observatori tăcuți. Acest lucru duce la rezultate previzibile – conform Statista, cantitatea de date generată la nivel global este de așteptat să depășească 180 de zettabytes în 2025. Pe de o parte, a avea multe resurse pentru a lua decizii bazate pe date este genial. Ce este puțin limitativ: majoritatea datelor generate sunt date nestructurate și astfel de seturi de date nu au un model predeterminat.

La bine și la rău, până în 2025, 80% din toate datele vor fi nestructurate, conform previziunilor IDC. Și acesta este motivul principal pentru care trebuie să învățăm cum să lucrăm cu seturi de date nestructurate.

Tratarea datelor nestructurate

De ce este greu să lucrezi cu date nestructurate? Ei bine, astfel de seturi de date nu respectă un format predefinit, ceea ce face dificilă analizarea sau găsirea cazurilor de utilizare pentru utilizare directă. Cu toate acestea, datele nestructurate pot oferi informații valoroase și pot ajuta la formulare Pe bază de date strategii.

Analiza manuală a datelor nestructurate este consumatoare de timp și costisitoare; prin urmare, un astfel de proces este mai predispus la eroare umană și părtinire. În plus, nu este scalabil, ceea ce este un refuz mare pentru companiile care se concentrează pe creștere. Din fericire, există modalități de a transforma datele nestructurate într-un format fezabil.

Deși este relativ ușor să gestionați datele structurate folosind instrumente de zi cu zi precum Excel, Foi de calcul Google și baze de date relaționale, gestionarea nestructurată a datelor necesită instrumente mai avansate, reguli complexe, biblioteci Python și tehnici pentru a le transforma în date cuantificabile.

Pași pentru structurarea datelor nestructurate

Procesarea nestructurată a datelor este mai complexă; cu toate acestea, procesul poate fi mai puțin frustrant dacă urmați niște pași exacti. Ele pot diferi în funcție de obiectivul inițial al analizei, rezultatul dorit, software-ul și alte resurse.

1. Găsiți unde să vă stocați datele

Totul începe cu întrebarea: Unde să stocați datele? Alegerea este fie hardware-ul de stocare public, fie intern. Acesta din urmă oferă control complet asupra datelor și securității acestora; cu toate acestea, necesită mai multe costuri pentru suport IT, întreținere și infrastructură de securitate. În general, soluțiile de stocare a datelor on-premise sunt mai convingătoare pentru industriile foarte reglementate, cum ar fi finanțele sau asistența medicală.

Cloudurile publice, pe de altă parte, permit colaborarea la distanță și sunt rentabile și mai scalabile: dacă aveți nevoie de mai mult spațiu, puteți actualiza planul. Prin urmare, este o opțiune excelentă pentru startup-uri și companii mici cu resurse IT, timp sau fonduri limitate pentru a construi sisteme de stocare internă.

2. Curățați-vă datele

Prin natura sa, datele nestructurate sunt dezordonate și includ uneori greșeli de scriere, etichete HTML, semne de punctuație, hashtag-uri, caractere speciale, reclame banner și altele. Astfel, este necesar să se efectueze preprocesarea datelor, denumită în mod obișnuit „curățarea datelor”, înainte de a trece la procesul de structurare propriu-zis. Curățarea datelor implică diverse metode, cum ar fi reducerea zgomotului, eliminarea datelor irelevante și împărțirea datelor în părți mai ușor de înțeles. Puteți efectua curățarea datelor cu Excel, Python și alte limbaje de programare sau cu instrumente speciale de curățare a datelor.

3. Clasificați datele colectate

Un alt pas în procesul de organizare a datelor este definirea relațiilor dintre diferitele unități din setul de date. Sortarea entităților în categorii ajută la măsurarea datelor care sunt esențiale pentru analiza dvs. Vă puteți clasifica datele în funcție de conținut, context sau utilizator, în funcție de nevoile dvs. De exemplu, dacă răzuiți site-uri de vehicule uzate, ar putea fi necesar să diferențiați elementele care sunt comentarii și care sunt informații tehnice. Dacă seturile dvs. de date sunt incredibil de complexe, veți avea nevoie de un expert de date profesionist care să vă ajute să structurați totul corect. Pentru seturile de date non-complexe, puteți clasifica datele folosind Python.

4. Proiectați un pre-notator 

După clasificarea datelor, completați partea de adnotare. Acest proces de etichetare a datelor ajută mașinile să înțeleagă mai bine contextul și modelele din spatele datelor pentru a oferi rezultate relevante. Un astfel de proces poate fi gestionat manual, făcându-l consumator de timp și falibil. Puteți automatiza acest proces prin proiectarea unui pre-notator cu ajutorul dicționarelor Python.  

Stabilirea unui dicționar și reguli

Dicționarele Python vă pot ajuta, de asemenea, să recuperați valorile necesare din setul de date. Setarea unui dicționar va crea matrice de unități de date deja grupate. Cu alte cuvinte, dicționarele vă ajută să dezvoltați chei pentru valorile datelor. De exemplu, atunci când cheile sunt potrivite cu anumite valori, adnotatorul poate recunoaște că cuvântul menționat „Ford” este o mașină (în acest caz, „mașină” este o cheie, iar „Ford” este o valoare). În timp ce creați un dicționar, puteți adăuga și sinonime, astfel încât adnotatorul să poată structura datele pe baza cuvintelor cunoscute și a sinonimelor acestora.

Pentru a evita greșelile în procesul de structurare, definiți regulile de prevenire a asocierilor aleatorii. De exemplu, ori de câte ori adnotatorul vede numele mașinii, ar trebui să identifice numărul de serie de lângă acesta. Astfel, un instrument de adnotare ar trebui să marcheze numărul de lângă numele unui vehicul ca număr de serie.

5. Sortați datele cu Python

După ce ați terminat pasul anterior, trebuie să sortați și să potriviți anumite informații, în timp ce eliminați conținutul irelevant. Acest lucru se poate face cu ajutorul expresiilor regulate Python – secvențe de caractere care pot grupa și extrage modele în text. 

Tokenizați datele

Următorul proces este de a împărți o bucată mare de text în cuvinte sau propoziții. Puteți utiliza un set de instrumente pentru limbajul natural (NLTK) pentru a face față. Pentru asta, trebuie instalați această bibliotecă Python și să efectueze tokenizare cuvânt sau propoziție, în funcție de preferințele dvs. 

Procesați datele utilizând stemming și lematizare

Un alt pas în codificarea procesării limbajului natural (NLP) este derivarea și lematizarea. Mai simplu spus, amândoi modelează cuvintele în funcție de rădăcina lor. Primul este mai simplu și mai rapid – doar taie tulpina; de exemplu, „gătit” devine „bucătar”. Lematizarea este un proces puțin mai lent și mai sofisticat. Ea compune formele flexionate ale lumii într-o singură entitate pentru analiză. În acest caz, cuvântul „a mers” ar fi grupat cu „du-te” chiar dacă nu au aceeași rădăcină.

Aceste două procese nu fac doar parte din procesarea limbajului natural, ci și învățarea automată. Prin urmare, stemming și lematizarea sunt tehnicile de preprocesare a textului care ajută instrumentele de analiză să înțeleagă și să proceseze datele text la scară, transformând ulterior rezultatele în perspective valoroase.

6. Vizualizați rezultatele primite

Ultimul și cel mai important pas în structurarea datelor este vizualizarea convenabilă. Reprezentarea concisă a datelor ajută la transformarea foilor de calcul banale în diagrame, rapoarte sau grafice. Toate acestea se pot face în Python folosind biblioteci precum Matplotlib, Seaborn și altele, în funcție de bazele de date și de preferințele de vizualizare.

Cazuri de utilizare ale datelor de structurare

Nu sunteți sigur cum structurarea datelor poate fi utilă pentru afacerea dvs.? Iată câteva idei:

• Analiza sentimentala: Colectați date (cum ar fi recenzii și comentarii), structurați-le și vizualizați-le pentru analiză. Este vital în comerțul electronic, unde concurența este la cel mai bun grad și a fi cu un pas înainte necesită procesarea mai multor date, care sunt în mare parte nestructurate.  
• Gruparea documentelor: Organizați documentele și preluați și filtrați automat informațiile. Pe termen lung, ajută la ca procesul de căutare să fie mai rapid, mai eficient și mai rentabil.
• Preluare informatii: Hartă documentele pentru a preveni pierderea informațiilor importante.

Pe scurt

Lucrul cu date nestructurate nu este ușor; cu toate acestea, investiția în el cât mai devreme posibil este esențială. Din fericire, Python poate fi utilizat în mod activ în timpul procesului și poate ajuta la automatizarea părților integrale.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/