วิธีทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างใน Python

การกระทำออนไลน์ทั้งหมดของเราสร้างข้อมูล แม้ว่าเราจะไม่เขียนโพสต์ แสดงความคิดเห็น หรืออัปโหลดเนื้อหาอื่นๆ เราก็ทิ้งร่องรอยไว้ด้วยการเป็นผู้สังเกตการณ์เงียบๆ สิ่งนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่คาดเดาได้ - ตาม Statistaจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นทั่วโลกคาดว่าจะเกิน 180 เซตตาไบต์ในปี 2025 ในแง่หนึ่ง การมีทรัพยากรมากมายในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลนั้นยอดเยี่ยมมาก ข้อ จำกัด เล็กน้อย: ข้อมูลที่สร้างขึ้นส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและชุดข้อมูลดังกล่าวไม่มีรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ไม่ว่าจะดีขึ้นหรือแย่ลง ภายในปี 2025 80% ของข้อมูลทั้งหมดจะไม่มีโครงสร้าง ตามการคาดการณ์ของไอดีซี. และนั่นคือเหตุผลสำคัญที่เราต้องเรียนรู้วิธีการทำงานกับชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

การจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ทำไมการทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจึงเป็นเรื่องยาก ชุดข้อมูลดังกล่าวไม่เป็นไปตามรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้ยากต่อการวิเคราะห์หรือค้นหากรณีการใช้งานสำหรับการใช้งานโดยตรง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและช่วยในการกำหนด ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล กลยุทธ์

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยตนเองนั้นใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง ดังนั้น กระบวนการดังกล่าวจึงมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดและความลำเอียงของมนุษย์ นอกจากนี้ยังไม่สามารถปรับขนาดได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่ควรทำอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่เน้นการเติบโต โชคดีที่มีวิธีการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นรูปแบบที่เป็นไปได้

แม้ว่าการจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างจะค่อนข้างง่ายโดยใช้เครื่องมือในชีวิตประจำวัน เช่น Excel, Google ชีต และ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต้องการเครื่องมือขั้นสูง กฎที่ซับซ้อน ไลบรารี Python และเทคนิคต่างๆ เพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ

ขั้นตอนในการจัดโครงสร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมีความซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้อาจน่าผิดหวังน้อยลงหากคุณทำตามขั้นตอนที่ถูกต้อง อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเป้าหมายเริ่มต้นของการวิเคราะห์ ผลลัพธ์ที่ต้องการ ซอฟต์แวร์ และทรัพยากรอื่นๆ

1. ค้นหาตำแหน่งที่จะจัดเก็บข้อมูลของคุณ

ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยคำถาม: จะเก็บข้อมูลไว้ที่ไหน? ตัวเลือกคือฮาร์ดแวร์จัดเก็บข้อมูลสาธารณะหรือในองค์กร ส่วนหลังให้การควบคุมข้อมูลและความปลอดภัยอย่างสมบูรณ์ อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการสนับสนุนด้านไอที การบำรุงรักษา และโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยที่มากขึ้น โดยทั่วไปแล้ว โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลภายในองค์กรมีความน่าสนใจมากกว่าสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การเงินหรือการดูแลสุขภาพ

ในทางกลับกัน คลาวด์สาธารณะเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันระยะไกลและประหยัดค่าใช้จ่ายและปรับขนาดได้มากขึ้น: หากคุณต้องการพื้นที่เพิ่ม คุณสามารถอัปเกรดแผนได้ ดังนั้นจึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับสตาร์ทอัพและบริษัทขนาดเล็กที่มีทรัพยากรด้านไอที เวลา หรือเงินทุนจำกัดในการสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลภายใน

2. ทำความสะอาดข้อมูลของคุณ

โดยธรรมชาติแล้ว ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะยุ่งเหยิงและบางครั้งก็มีการพิมพ์ผิด แท็ก HTML เครื่องหมายวรรคตอน แฮชแท็ก อักขระพิเศษ โฆษณาแบนเนอร์ และอื่นๆ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า หรือที่เรียกกันทั่วไปว่า “การล้างข้อมูล” ก่อนที่จะเข้าสู่กระบวนการจัดโครงสร้างจริง การล้างข้อมูลต้องใช้วิธีการต่างๆ เช่น ลดสัญญาณรบกวน ลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และแยกข้อมูลออกเป็นส่วนๆ ที่เข้าใจได้มากขึ้น คุณสามารถทำการล้างข้อมูลด้วย Excel, Python และภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ หรือด้วยเครื่องมือล้างข้อมูลพิเศษ

3. จัดหมวดหมู่ข้อมูลที่รวบรวม

อีกขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการจัดระเบียบข้อมูลคือการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยต่างๆ ในชุดข้อมูล การจัดเรียงเอนทิตีเป็นหมวดหมู่จะช่วยวัดว่าข้อมูลใดที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ คุณสามารถจัดประเภทข้อมูลของคุณตามเนื้อหา บริบท หรือผู้ใช้ตามความต้องการของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังรวบรวมไซต์ยานพาหนะมือสอง คุณอาจต้องแยกแยะว่าองค์ประกอบใดเป็นความคิดเห็นและส่วนใดเป็นข้อมูลทางเทคนิค หากชุดข้อมูลของคุณซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ คุณจะต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพเพื่อช่วยจัดโครงสร้างทุกอย่างให้ถูกต้อง สำหรับชุดข้อมูลที่ไม่ซับซ้อน คุณสามารถจัดประเภทข้อมูลโดยใช้ Python

4. ออกแบบ Pre-annotator 

หลังจากแยกประเภทข้อมูลแล้ว ให้กรอกส่วนคำอธิบายประกอบ กระบวนการติดฉลากข้อมูลนี้ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจบริบทและรูปแบบที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลได้ดีขึ้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง กระบวนการดังกล่าวสามารถจัดการได้ด้วยมือ ทำให้ใช้เวลานานและผิดพลาดได้ คุณสามารถทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยการออกแบบตัวอธิบายประกอบล่วงหน้าด้วยความช่วยเหลือจากพจนานุกรม Python  

การตั้งค่าพจนานุกรมและกฎ

พจนานุกรม Python ยังช่วยให้คุณดึงค่าที่ต้องการจากชุดข้อมูลได้อีกด้วย การตั้งค่าพจนานุกรมจะสร้างอาร์เรย์ของหน่วยข้อมูลที่จัดกลุ่มไว้แล้ว กล่าวอีกนัยหนึ่ง พจนานุกรมช่วยคุณพัฒนาคีย์สำหรับค่าข้อมูล ตัวอย่างเช่น เมื่อคีย์ถูกจับคู่กับค่าเฉพาะ ตัวเพิ่มความคิดเห็นสามารถรับรู้ได้ว่าคำว่า "Ford" ที่กล่าวถึงคือรถยนต์ (ในกรณีนี้ "รถยนต์" เป็นคีย์ และ "Ford" เป็นค่า) ในขณะที่สร้างพจนานุกรม คุณสามารถเพิ่มคำเหมือนได้เช่นกัน เพื่อให้ตัวอธิบายสามารถจัดโครงสร้างข้อมูลตามคำที่รู้จักและคำพ้องความหมาย

เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในกระบวนการจัดโครงสร้าง ให้กำหนดกฎเพื่อป้องกันการเชื่อมโยงแบบสุ่ม ตัวอย่างเช่น เมื่อใดก็ตามที่คำอธิบายประกอบพบชื่อรถ ควรระบุหมายเลขประจำเครื่องที่อยู่ข้างๆ ดังนั้น เครื่องมือคำอธิบายประกอบควรทำเครื่องหมายหมายเลขข้างชื่อรถยนต์เป็นหมายเลขประจำเครื่อง

5. จัดเรียงข้อมูลด้วย Python

หลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนก่อนหน้านี้ คุณต้องจัดเรียงและจับคู่ข้อมูลบางส่วนในขณะที่ลบเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องออก สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยความช่วยเหลือของ Python Regular Expression – ลำดับของอักขระที่สามารถจัดกลุ่มและแยกรูปแบบในข้อความ 

ข้อมูลโทเค็น

กระบวนการต่อไปนี้คือการแบ่งข้อความจำนวนมากเป็นคำหรือประโยค คุณสามารถใช้ Natural Language Toolkit (NLTK) เพื่อจัดการกับมันได้ เพื่อที่คุณจะต้อง ติดตั้งไลบรารี Python นี้ และดำเนินการ โทเค็นคำหรือประโยคแล้วแต่ความชอบของคุณ 

ประมวลผลข้อมูลโดยใช้ Stemming และ Lemmatization

อีกขั้นตอนหนึ่งในการเข้ารหัสด้วยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือการแยกส่วนและเล็มมาติเซชัน พูดง่ายๆ ก็คือ ทั้งคู่สร้างคำตามรากศัพท์ อันแรกนั้นง่ายกว่าและเร็วกว่า - มันแค่ลดก้านลง ตัวอย่างเช่น "ทำอาหาร" กลายเป็น "ทำอาหาร" การย่อเป็นกระบวนการที่ช้ากว่าและซับซ้อนกว่าเล็กน้อย มันรวบรวมรูปแบบที่ผันของโลกให้เป็นเอนทิตีเดียวสำหรับการวิเคราะห์ ในกรณีนี้ คำว่า "go" จะถูกจัดกลุ่มด้วย "go" แม้ว่าจะไม่มีรากศัพท์เดียวกันก็ตาม

กระบวนการทั้งสองนี้ไม่ได้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องด้วย ดังนั้น การสะกดคำและการย่อคำจึงเป็นเทคนิคก่อนการประมวลผลข้อความที่ช่วยให้เครื่องมือวิเคราะห์เข้าใจและประมวลผลข้อมูลข้อความตามขนาด จากนั้นจึงแปลงผลลัพธ์เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า

6. เห็นภาพผลลัพธ์ที่ได้รับ

ขั้นตอนสุดท้ายและสำคัญที่สุดในการจัดโครงสร้างข้อมูลคือการแสดงภาพที่สะดวก การแสดงข้อมูลที่กระชับจะช่วยเปลี่ยนสเปรดชีตทั่วไปให้เป็นแผนภูมิ รายงาน หรือกราฟ ทั้งหมดนี้สามารถทำได้ใน Python โดยใช้ไลบรารี เช่น Matplotlib, Seaborn และอื่นๆ ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าฐานข้อมูลและการแสดงภาพ

ใช้กรณีของการจัดโครงสร้างข้อมูล

ไม่แน่ใจว่าการจัดโครงสร้างข้อมูลจะเป็นประโยชน์กับธุรกิจของคุณได้อย่างไร? นี่คือแนวคิดบางประการ:

• การวิเคราะห์อารมณ์: รวบรวมข้อมูล (เช่น บทวิจารณ์และความคิดเห็น) จัดโครงสร้าง และแสดงภาพข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ มีความสำคัญอย่างยิ่งในอีคอมเมิร์ซ ซึ่งการแข่งขันอยู่ในจุดที่ดีที่สุด และการก้าวไปข้างหน้าหนึ่งก้าวจำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลมากขึ้น ซึ่งส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง  
• การจัดกลุ่มเอกสาร: จัดระเบียบเอกสารและดึงและกรองข้อมูลโดยอัตโนมัติ ในระยะยาวจะช่วยให้กระบวนการค้นหาเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และประหยัดค่าใช้จ่าย
• การดึงข้อมูล: เอกสารแผนที่เพื่อป้องกันการสูญหายของข้อมูลสำคัญ

โดยสังเขป

การทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย อย่างไรก็ตามการลงทุนให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เป็นสิ่งสำคัญ โชคดีที่ Python สามารถใช้งานได้อย่างแข็งขันในระหว่างกระบวนการและช่วยทำให้ส่วนสำคัญทำงานโดยอัตโนมัติ

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/