Hur man arbetar med ostrukturerad data i Python

Alla våra onlineåtgärder genererar data. Även om vi inte skriver inlägg, kommenterar eller laddar upp annat innehåll lämnar vi våra spår genom att vara tysta observatörer. Detta leder till förutsägbara resultat – enligt Statista, mängden data som genereras globalt förväntas överstiga 180 zettabyte år 2025. Å ena sidan är det briljant att ha många resurser för att fatta databaserade beslut. Vad är lite begränsande: De flesta genererade data är ostrukturerade data, och sådana datamängder har ingen förutbestämd modell.

På gott och ont, år 2025 kommer 80 % av all data att vara ostrukturerad, enligt IDC:s prognoser. Och det är den viktigaste anledningen till att vi behöver lära oss hur man arbetar med ostrukturerade datauppsättningar.

Hantera ostrukturerad data

Varför är det svårt att arbeta med ostrukturerad data? Tja, sådana datauppsättningar överensstämmer inte med ett fördefinierat format, vilket gör det svårt att analysera eller hitta användningsfall för direkt användning. Ändå kan ostrukturerad data ge värdefulla insikter och hjälpa till att formulera data driven strategier.

Att manuellt analysera ostrukturerad data är tidskrävande och dyrt; därför är en sådan process mer benägen för mänskliga fel och partiskhet. Dessutom är det inte skalbart, vilket är ett stort nej för företag som fokuserar på tillväxt. Lyckligtvis finns det sätt att omvandla ostrukturerad data till ett genomförbart format.

Även om det är relativt enkelt att hantera strukturerad data med vardagliga verktyg som Excel, Google Sheets och relationella databaser, kräver ostrukturerad datahantering mer avancerade verktyg, komplexa regler, Python-bibliotek och tekniker för att omvandla den till kvantifierbar data.

Steg för att strukturera ostrukturerad data

Ostrukturerad databehandling är mer komplex; dock kan processen vara mindre frustrerande om du följer några exakta steg. De kan skilja sig åt beroende på det initiala målet för analysen, det önskade resultatet, programvaran och andra resurser.

1. Hitta var du kan lagra dina data

Allt börjar med frågan: Var ska data lagras? Valet är antingen offentlig eller intern lagringshårdvara. Den senare erbjuder fullständig kontroll över data och dess säkerhet; det kräver dock mer IT-stöd, underhåll och säkerhetsinfrastrukturkostnader. I allmänhet är datalagringslösningar på plats mer övertygande för högt reglerade branscher som finans eller hälsovård.

De offentliga molnen, å andra sidan, möjliggör fjärrsamarbete och är kostnadseffektiva och mer skalbara: Om du behöver mer utrymme kan du uppgradera planen. Därför är det ett utmärkt alternativ för nystartade företag och små företag med begränsade IT-resurser, tid eller pengar att bygga interna lagringssystem.

2. Rensa dina data

Till sin natur är ostrukturerad data rörig och innehåller ibland stavfel, HTML-taggar, skiljetecken, hashtags, specialtecken, bannerannonser och annat. Därför är det nödvändigt att utföra förbearbetning av data, vanligen kallad "datarensning", innan du hoppar på den faktiska struktureringsprocessen. Datarensning innebär olika metoder, som att minska brus, ta bort irrelevant data och dela upp data i mer begripliga delar. Du kan utföra datarensning med Excel, Python och andra programmeringsspråk eller med speciella datarensningsverktyg.

3. Kategorisera insamlade data

Ett annat steg i dataorganiseringsprocessen är att definiera relationer mellan olika enheter i datamängden. Att sortera enheterna i kategorier hjälper till att mäta vilken data som är väsentlig för din analys. Du kan klassificera dina data baserat på innehåll, sammanhang eller en användare enligt dina behov. Om du till exempel skrapar webbplatser för begagnade fordon kan du behöva skilja på vilka element som är kommentarer och vilka som är teknisk information. Om dina datauppsättningar är otroligt komplexa behöver du en professionell datavetare för att hjälpa till att strukturera allt korrekt. För icke-komplexa datauppsättningar kan du klassificera data med Python.

4. Designa en pre-annotator 

Efter att ha klassificerat data, slutför anteckningsdelen. Denna process att märka data hjälper maskiner att bättre förstå sammanhanget och mönstren bakom data för att ge relevanta resultat. En sådan process kan hanteras för hand, vilket gör den tidskrävande och felbar. Du kan automatisera denna process genom att designa en pre-annotator med hjälp av Python-ordböcker.  

Ställa in en ordbok och regler

Python-ordböcker kan också hjälpa dig att hämta de nödvändiga värdena från datamängden. Om du ställer in en ordlista skapas arrayer av redan grupperade dataenheter. Med andra ord hjälper ordböcker dig att utveckla nycklar för datavärden. Till exempel, när nycklarna matchas med särskilda värden, kan kommentatorn känna igen att det nämnda ordet "Ford" är en bil (i det här fallet är "bil" en nyckel och "Ford" är ett värde). När du skapar en ordbok kan du lägga till synonymer också, så att kommentatorn kan strukturera data baserat på kända ord och deras synonymer.

För att undvika misstag i struktureringsprocessen, definiera reglerna för att förhindra slumpmässiga associationer. Till exempel, när kommentatorn upptäcker bilnamnet, bör den identifiera serienumret bredvid. Således bör ett anteckningsverktyg markera numret bredvid ett fordons namn som dess serienummer.

5. Sortera data med Python

Efter att ha avslutat föregående steg måste du sortera och matcha viss information samtidigt som du tar bort irrelevant innehåll. Detta kan göras med hjälp av Python reguljära uttryck – sekvenser av tecken som kan gruppera och extrahera mönster i texten. 

Tokenisera data

Följande process är att dela upp en stor bit text i ord eller meningar. Du kan använda en Natural Language Toolkit (NLTK) för att hantera det. För det behöver du installera detta Python-bibliotek och utföra ord- eller meningstokenisering, beroende på dina preferenser. 

Bearbeta data med hjälp av stam och lemmatisering

Ett annat steg i NLP-kodning (natural language processing) är stemming och lemmatisering. Enkelt uttryckt formar de båda ord efter sin rot. Den första är enklare och snabbare – den skär bara ner stammen; till exempel, "matlagning" blir "laga mat". Lematisering är en lite långsammare och mer sofistikerad process. Den komponerar världens böjda former till en enda enhet för analys. I det här fallet skulle ordet "gick" grupperas med "gå" även om de inte delar samma rot.

Dessa två processer är inte bara en del av naturlig språkbehandling utan också maskininlärning. Därför är stemming och lemmatisering de tekniker för förbearbetning av text som hjälper analysverktyg att förstå och bearbeta textdata i stor skala, och senare omvandla resultaten till värdefulla insikter.

6. Visualisera de mottagna resultaten

Det sista och viktigaste steget i att strukturera data är bekväm visualisering. Kortfattad datarepresentation hjälper till att omvandla vardagliga kalkylblad till diagram, rapporter eller diagram. Allt detta kan göras i Python med hjälp av bibliotek som Matplotlib, Seaborn och andra, beroende på databaser och visualiseringspreferenser.

Användningsfall av strukturering av data

Är du osäker på hur datastrukturering kan vara till hjälp för ditt företag? Här är några idéer:

• Sentimental analys: Samla in data (som recensioner och kommentarer), strukturera den och visualisera den för analys. Det är livsviktigt inom e-handel, där konkurrensen är som bäst och att ligga steget före kräver att man bearbetar mer data, som till största delen är ostrukturerad.  
• Dokumentklustring: Organisera dokument och hämta och filtrera information automatiskt. På lång sikt bidrar det till att göra sökprocessen snabbare, mer effektiv och kostnadseffektiv.
• Informationsinhämtning: Kartlägg dokument för att förhindra förlust av viktig information.

I ett nötskal

Att arbeta med ostrukturerad data är inte lätt; Det är dock viktigt att investera i det så tidigt som möjligt. Lyckligtvis kan Python användas aktivt under processen och hjälpa till att automatisera de integrerade delarna.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/