Kako delati z nestrukturiranimi podatki v Pythonu

Vsa naša spletna dejanja ustvarjajo podatke. Tudi če ne pišemo objav, komentiramo ali nalagamo drugih vsebin, puščamo svoje sledi tako, da smo nemi opazovalci. To vodi do predvidljivih rezultatov – glede na Statista, naj bi količina podatkov, ustvarjenih na svetovni ravni, leta 180 presegla 2025 zetabajtov. Po eni strani je odlično imeti veliko virov za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov. Kar je nekoliko omejujoče: večina ustvarjenih podatkov je nestrukturiranih podatkov in takšni nizi podatkov nimajo vnaprej določenega modela.

V dobrem ali slabem, do leta 2025 bo 80 % vseh podatkov nestrukturiranih, po napovedih IDC. In to je ključni razlog, da se moramo naučiti delati z nestrukturiranimi nabori podatkov.

Ravnanje z nestrukturiranimi podatki

Zakaj je težko delati z nestrukturiranimi podatki? No, takšni nabori podatkov niso v skladu z vnaprej določeno obliko, zaradi česar je težko analizirati ali najti primere uporabe za neposredno uporabo. Kljub temu lahko nestrukturirani podatki zagotovijo dragocene vpoglede in pomagajo pri oblikovanju Podatkov usmerjenih strategije.

Ročno analiziranje nestrukturiranih podatkov je dolgotrajno in drago; zato je tak postopek bolj nagnjen k človeškim napakam in pristranskosti. Poleg tega ni razširljiv, kar je velik ne-ne za podjetja, ki se osredotočajo na rast. Na srečo obstajajo načini za pretvorbo nestrukturiranih podatkov v izvedljivo obliko.

Čeprav je relativno enostavno upravljati strukturirane podatke z vsakodnevnimi orodji, kot so Excel, Google Preglednice in relacijske baze podatkov, upravljanje nestrukturiranih podatkov zahteva naprednejša orodja, zapletena pravila, knjižnice Python in tehnike za njihovo pretvorbo v merljive podatke.

Koraki za strukturiranje nestrukturiranih podatkov

Nestrukturirana obdelava podatkov je bolj zapletena; vendar je postopek lahko manj frustrirajoč, če sledite nekaterim natančnim korakom. Lahko se razlikujejo glede na začetni cilj analize, želeni rezultat, programsko opremo in druge vire.

1. Poiščite, kje boste shranili svoje podatke

Vse se začne z vprašanjem: Kam shraniti podatke? Na izbiro je javna ali interna strojna oprema za shranjevanje. Slednji ponuja popoln nadzor nad podatki in njihovo varnost; vendar pa zahteva več stroškov IT podpore, vzdrževanja in varnostne infrastrukture. Na splošno so rešitve za shranjevanje podatkov na mestu uporabe bolj privlačne za visoko regulirane panoge, kot sta finance ali zdravstvo.

Javni oblaki po drugi strani omogočajo sodelovanje na daljavo ter so stroškovno učinkoviti in bolj razširljivi: če potrebujete več prostora, lahko načrt nadgradite. Zato je odlična možnost za startupe in mala podjetja z omejenimi viri IT, časom ali sredstvi za izgradnjo notranjih sistemov za shranjevanje.

2. Očistite svoje podatke

Nestrukturirani podatki so po svoji naravi neurejeni in včasih vključujejo tipkarske napake, oznake HTML, ločila, hashtage, posebne znake, oglasne pasice in še kaj. Zato je treba izvesti predhodno obdelavo podatkov, ki se običajno imenuje "čiščenje podatkov", preden se lotimo dejanskega procesa strukturiranja. Čiščenje podatkov vključuje različne metode, kot so zmanjšanje šuma, odstranjevanje nepomembnih podatkov in razdelitev podatkov na bolj razumljive dele. Čiščenje podatkov lahko izvedete z Excelom, Pythonom in drugimi programskimi jeziki ali s posebnimi orodji za čiščenje podatkov.

3. Kategorizirajte zbrane podatke

Drug korak v procesu organiziranja podatkov je definiranje odnosov med različnimi enotami v naboru podatkov. Razvrščanje entitet v kategorije pomaga izmeriti, kateri podatki so bistveni za vašo analizo. Podatke lahko razvrstite glede na vsebino, kontekst ali uporabnika glede na vaše potrebe. Na primer, če brskate po spletnih mestih z rabljenimi vozili, boste morda morali ločiti, kateri elementi so komentarji in kateri tehnične informacije. Če so vaši nabori podatkov izjemno zapleteni, boste potrebovali profesionalnega podatkovnega znanstvenika, ki vam bo pomagal pravilno strukturirati vse. Za nekompleksne nize podatkov lahko podatke razvrstite s Pythonom.

4. Oblikujte predoznačevalec 

Po klasifikaciji podatkov izpolnite opombe. Ta postopek označevanja podatkov pomaga strojem bolje razumeti kontekst in vzorce v ozadju podatkov, da zagotovijo ustrezne rezultate. Tak postopek je mogoče izvesti ročno, zaradi česar je zamuden in zmotljiv. Ta postopek lahko avtomatizirate tako, da s pomočjo slovarjev Python oblikujete predoznambenik.  

Nastavitev slovarja in pravil

Slovarji Python vam lahko pomagajo tudi pri pridobivanju zahtevanih vrednosti iz nabora podatkov. Če nastavite slovar, boste ustvarili nize že združenih podatkovnih enot. Z drugimi besedami, slovarji vam pomagajo razviti ključe za vrednosti podatkov. Na primer, ko se ključi ujemajo z določenimi vrednostmi, lahko označevalec prepozna, da je omenjena beseda "Ford" avto (v tem primeru je "avto" ključ, "Ford" pa vrednost). Med ustvarjanjem slovarja lahko dodajate tudi sinonime, tako da lahko označevalec strukturira podatke na podlagi znanih besed in njihovih sinonimov.

Da bi se izognili napakam v procesu strukturiranja, določite pravila za preprečevanje naključnih povezav. Na primer, kadar koli označevalec zazna ime avtomobila, mora identificirati serijsko številko poleg njega. Tako bi moralo orodje za opombe označiti številko poleg imena vozila kot njegovo serijsko številko.

5. Razvrstite podatke s Pythonom

Ko končate prejšnji korak, morate razvrstiti in uskladiti določene informacije, medtem ko odstranite nepomembno vsebino. To je mogoče storiti s pomočjo regularnih izrazov Python – zaporedij znakov, ki lahko združujejo in izločajo vzorce v besedilu. 

Tokenizacija podatkov

Naslednji postopek je razdelitev velikega dela besedila na besede ali stavke. Za obravnavo lahko uporabite komplet orodij naravnega jezika (NLTK). Za to morate namestite to knjižnico Python in nastopi tokenizacija besede ali stavka, odvisno od vaših želja. 

Obdelava podatkov z uporabo korena in lematizacije

Še en korak pri kodiranju obdelave naravnega jezika (NLP) je koren in lematizacija. Preprosto povedano, oba oblikujeta besede glede na njihov koren. Prvi je enostavnejši in hitrejši – le odreže steblo; na primer, "kuhanje" postane "kuhati". Lematizacija je nekoliko počasnejši in bolj sofisticiran proces. Svetovne pregibne oblike sestavlja v eno celoto za analizo. V tem primeru bi bila beseda »šel« združena z besedo »pojdi«, čeprav nimata istega korena.

Ta dva procesa nista le del obdelave naravnega jezika, ampak tudi strojnega učenja. Zato sta izvor in lematizacija tehniki predhodne obdelave besedila, ki pomagata orodjem za analizo razumeti in obdelati besedilne podatke v velikem obsegu ter pozneje preoblikovati rezultate v dragocene vpoglede.

6. Vizualizirajte prejete rezultate

Zadnji in najpomembnejši korak pri strukturiranju podatkov je priročna vizualizacija. Jedrnata predstavitev podatkov pomaga preoblikovati običajne preglednice v grafikone, poročila ali grafe. Vse to je mogoče narediti v Pythonu z uporabo knjižnic, kot so Matplotlib, Seaborn in druge, odvisno od baz podatkov in nastavitev vizualizacije.

Primeri uporabe strukturiranja podatkov

Niste prepričani, kako je lahko strukturiranje podatkov koristno za vaše podjetje? Tukaj je nekaj idej:

• Sentimentalna analiza: Zberite podatke (kot so ocene in komentarji), jih strukturirajte in vizualizirajte za analizo. Bistvenega pomena je v e-trgovini, kjer je konkurenca največja in je korak pred nami potrebna obdelava več podatkov, ki so večinoma nestrukturirani.  
• Gručenje dokumentov: Organizirajte dokumente ter samodejno pridobite in filtrirajte informacije. Dolgoročno pomaga narediti postopek iskanja hitrejši, učinkovitejši in stroškovno učinkovitejši.
• Pridobivanje informacij: Preslikajte dokumente, da preprečite izgubo pomembnih informacij.

V matici

Delo z nestrukturiranimi podatki ni preprosto; vendar je nujno, da vanj vložimo čim prej. Na srečo je Python mogoče aktivno uporabljati med postopkom in pomaga avtomatizirati sestavne dele.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/