Как работать с неструктурированными данными в Python

Все наши онлайн-действия генерируют данные. Даже если мы не пишем посты, не комментируем и не загружаем другой контент, мы оставляем следы, оставаясь молчаливыми наблюдателями. Это приводит к предсказуемым результатам – согласно Statista, ожидается, что к 180 году объем данных, генерируемых во всем мире, превысит 2025 зеттабайт. С одной стороны, иметь много ресурсов для принятия решений на основе данных — это блестяще. Что немного ограничивает: большинство генерируемых данных являются неструктурированными данными, и такие наборы данных не имеют заранее определенной модели.

Хорошо это или плохо, но к 2025 году 80% всех данных будут неструктурированными. по прогнозам IDC. И это главная причина, по которой нам нужно научиться работать с неструктурированными наборами данных.

Работа с неструктурированными данными

Почему сложно работать с неструктурированными данными? Ну, такие наборы данных не соответствуют заранее определенному формату, что затрудняет анализ или поиск вариантов использования для прямого использования. Тем не менее, неструктурированные данные могут дать ценную информацию и помочь сформулировать управляемых данными стратегиями.

Ручной анализ неструктурированных данных требует много времени и денег; следовательно, такой процесс более подвержен человеческим ошибкам и предвзятости. Кроме того, он не масштабируется, что является большим минусом для компаний, ориентированных на рост. К счастью, есть способы преобразовать неструктурированные данные в приемлемый формат.

Несмотря на то, что управлять структурированными данными с помощью повседневных инструментов, таких как Excel, Google Sheets и реляционные базы данных, управление неструктурированными данными требует более продвинутых инструментов, сложных правил, библиотек Python и методов преобразования их в количественные данные.

Шаги по структурированию неструктурированных данных

Обработка неструктурированных данных более сложна; тем не менее, процесс может быть менее неприятным, если вы выполните несколько точных шагов. Они могут различаться в зависимости от первоначальной цели анализа, желаемого результата, программного обеспечения и других ресурсов.

1. Найдите, где хранить ваши данные

Все начинается с вопроса: Где хранить данные? Выбор между общедоступным или внутренним оборудованием для хранения данных. Последний предлагает полный контроль над данными и их безопасностью; однако это требует дополнительных затрат на ИТ-поддержку, техническое обслуживание и инфраструктуру безопасности. В целом решения для локального хранения данных более привлекательны для строго регулируемых отраслей, таких как финансы или здравоохранение.

Публичные облака, с другой стороны, обеспечивают удаленную совместную работу, являются экономически эффективными и более масштабируемыми: если вам нужно больше места, вы можете обновить план. Поэтому это отличный вариант для стартапов и небольших компаний с ограниченными ИТ-ресурсами, временем или средствами для создания внутренних систем хранения.

2. Очистите свои данные

По своей природе неструктурированные данные беспорядочны и иногда содержат опечатки, теги HTML, знаки препинания, хэштеги, специальные символы, рекламные баннеры и многое другое. Таким образом, необходимо выполнить предварительную обработку данных, обычно называемую «очисткой данных», прежде чем переходить к фактическому процессу структурирования. Очистка данных влечет за собой различные методы, такие как уменьшение шума, удаление ненужных данных и разделение данных на более понятные части. Вы можете выполнять очистку данных с помощью Excel, Python и других языков программирования или с помощью специальных инструментов очистки данных.

3. Классифицировать собранные данные

Еще одним шагом в процессе организации данных является определение отношений между различными единицами в наборе данных. Сортировка объектов по категориям помогает определить, какие данные необходимы для вашего анализа. Вы можете классифицировать свои данные на основе контента, контекста или пользователя в соответствии с вашими потребностями. Например, если вы просматриваете сайты с подержанными автомобилями, вам может потребоваться различать, какие элементы являются комментариями, а какие — технической информацией. Если ваши наборы данных невероятно сложны, вам понадобится профессиональный специалист по данным, который поможет все правильно структурировать. Для несложных наборов данных вы можете классифицировать данные с помощью Python.

4. Создайте пре-аннотатор 

После классификации данных заполните часть аннотации. Этот процесс маркировки данных помогает машинам лучше понять контекст и закономерности, лежащие в основе данных, чтобы обеспечить соответствующие результаты. Такой процесс можно выполнить вручную, что делает его трудоемким и подверженным ошибкам. Вы можете автоматизировать этот процесс, разработав предварительный аннотатор с помощью словарей Python.  

Настройка словаря и правил

Словари Python также могут помочь вам получить необходимые значения из набора данных. Установка словаря создаст массивы уже сгруппированных единиц данных. Другими словами, словари помогают разрабатывать ключи для значений данных. Например, когда ключи сопоставляются с определенными значениями, аннотатор может распознать, что упомянутое слово «Форд» — это автомобиль (в данном случае «автомобиль» — это ключ, а «Форд» — значение). При создании словаря вы также можете добавить синонимы, чтобы аннотатор мог структурировать данные на основе известных слов и их синонимов.

Чтобы избежать ошибок в процессе структурирования, определите правила для предотвращения случайных ассоциаций. Например, всякий раз, когда аннотатор замечает название автомобиля, он должен идентифицировать серийный номер рядом с ним. Таким образом, инструмент аннотации должен помечать номер рядом с названием транспортного средства как его серийный номер.

5. Сортировка данных с помощью Python

После завершения предыдущего шага вам нужно отсортировать и сопоставить определенные фрагменты информации, удалив ненужный контент. Это можно сделать с помощью регулярных выражений Python — последовательностей символов, которые могут группировать и извлекать шаблоны в тексте. 

Токенизировать данные

Следующий процесс заключается в разделении большого куска текста на слова или предложения. Вы можете использовать набор инструментов для естественного языка (NLTK), чтобы справиться с этим. Для этого вам нужно установить эту библиотеку Python и выполнять токенизация слова или предложения, в зависимости от ваших предпочтений. 

Обработка данных с использованием стемминга и лемматизации

Еще одним шагом в кодировании обработки естественного языка (NLP) является выделение корней и лемматизация. Проще говоря, они оба формируют слова в соответствии с их корнем. Первый проще и быстрее — он просто спиливает стебель; например, «готовка» становится «готовить». Лемматизация — немного более медленный и сложный процесс. Он объединяет флективные формы мира в единую сущность для анализа. В этом случае слово «пошел» будет сгруппировано со словом «пойти», даже если они не имеют одного корня.

Эти два процесса являются частью не только обработки естественного языка, но и машинного обучения. Таким образом, стемминг и лемматизация — это методы предварительной обработки текста, которые помогают инструментам анализа понимать и обрабатывать текстовые данные в масштабе, а затем преобразовывать результаты в ценную информацию.

6. Визуализируйте полученные результаты

Завершающим и самым важным этапом структурирования данных является удобная визуализация. Краткое представление данных помогает преобразовать обычные электронные таблицы в диаграммы, отчеты или графики. Все это можно сделать на Python с помощью таких библиотек, как Matplotlib, Seaborn и других, в зависимости от баз данных и предпочтений визуализации.

Варианты использования структурирования данных

Не знаете, как структурирование данных может быть полезно для вашего бизнеса? Вот несколько идей:

• Сентиментальный анализ: Собирайте данные (например, обзоры и комментарии), структурируйте их и визуализируйте для анализа. Это жизненно важно в электронной коммерции, где конкуренция наиболее высока, и чтобы быть на шаг впереди, требуется обрабатывать больше данных, которые в основном неструктурированы.  
• Кластеризация документов: Систематизируйте документы и автоматически извлекайте и фильтруйте информацию. В долгосрочной перспективе это помогает сделать процесс поиска более быстрым, эффективным и экономичным.
• Поиск информации: Сопоставьте документы, чтобы предотвратить потерю важной информации.

В двух словах

Работать с неструктурированными данными непросто; однако важно инвестировать в него как можно раньше. К счастью, Python можно активно использовать во время процесса и помочь автоматизировать неотъемлемые части.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/