Python'da Yapılandırılmamış Verilerle Nasıl Çalışılır?

Tüm çevrimiçi eylemlerimiz veri üretir. Yazı yazmasak, yorum yapmasak veya başka bir içerik yüklemesek bile sessiz gözlemci olarak izlerimizi bırakırız. Bu öngörülebilir sonuçlara yol açar - göre (Statista), küresel olarak üretilen veri miktarının 180'te 2025 zettabyte'ı geçmesi bekleniyor. Bir yandan, veriye dayalı kararlar almak için birçok kaynağa sahip olmak harika. Biraz sınırlayıcı olan şey: Oluşturulan verilerin çoğu yapılandırılmamış verilerdir ve bu tür veri kümelerinin önceden belirlenmiş bir modeli yoktur.

İyisiyle kötüsüyle, 2025 yılına kadar tüm verilerin %80'i yapılandırılmamış olacak, IDC tahminlerine göre. Yapılandırılmamış veri kümeleriyle nasıl çalışılacağını öğrenmemizin temel nedeni de budur.

Yapılandırılmamış Verilerle Başa Çıkma

Yapılandırılmamış verilerle çalışmak neden zor? Bu tür veri kümeleri önceden tanımlanmış bir biçime uymaz, bu da analiz etmeyi veya doğrudan kullanım için kullanım durumlarını bulmayı zorlaştırır. Yine de, yapılandırılmamış veriler değerli içgörüler sağlayabilir ve formüle etmeye yardımcı olabilir. veri-güdümlü stratejileri.

Yapılandırılmamış verileri manuel olarak analiz etmek zaman alıcı ve pahalıdır; bu nedenle, böyle bir süreç insan hatasına ve önyargıya daha yatkındır. Artı, ölçeklenebilir değildir, bu da büyümeye odaklanan işletmeler için büyük bir hayır-hayırdır. Neyse ki, yapılandırılmamış verileri uygulanabilir bir formata dönüştürmenin yolları var.

Excel, Google E-Tablolar ve Google E-Tablolar gibi günlük araçları kullanarak yapılandırılmış verileri yönetmek nispeten kolay olsa da ilişkisel veritabanları, yapılandırılmamış veri yönetimi, onu ölçülebilir verilere dönüştürmek için daha gelişmiş araçlar, karmaşık kurallar, Python kitaplıkları ve teknikler gerektirir.

Yapılandırılmamış Verileri Yapılandırma Adımları

Yapılandırılmamış veri işleme daha karmaşıktır; ancak, bazı kesin adımları izlerseniz süreç daha az sinir bozucu olabilir. Analizin ilk hedefine, istenen sonuca, yazılıma ve diğer kaynaklara bağlı olarak farklılık gösterebilirler.

1. Verilerinizi Nerede Saklayacağınızı Bulun

Her şey şu soruyla başlar: Veriler nerede saklanmalı? Seçim, genel veya şirket içi depolama donanımıdır. İkincisi, veriler ve güvenliği üzerinde tam kontrol sunar; ancak daha fazla BT desteği, bakım ve güvenlik altyapısı maliyeti gerektirir. Genel olarak, şirket içi veri depolama çözümleri, finans veya sağlık hizmetleri gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörler için daha caziptir.

Genel bulutlar ise uzaktan işbirliğine olanak tanır, uygun maliyetlidir ve daha ölçeklenebilirdir: Daha fazla alana ihtiyacınız varsa planı yükseltebilirsiniz. Bu nedenle, dahili depolama sistemleri oluşturmak için sınırlı BT kaynakları, zamanı veya fonu olan yeni başlayanlar ve küçük şirketler için mükemmel bir seçenektir.

2. Verilerinizi Temizleyin

Doğası gereği, yapılandırılmamış veriler dağınıktır ve bazen yazım hataları, HTML etiketleri, noktalama işaretleri, hashtag'ler, özel karakterler, afiş reklamlar ve benzeri şeyler içerir. Bu nedenle, gerçek yapılandırma sürecine geçmeden önce genellikle "veri temizleme" olarak adlandırılan veri ön işlemesini gerçekleştirmek gerekir. Veri temizleme, gürültünün azaltılması, ilgisiz verilerin çıkarılması ve verilerin daha anlaşılır parçalara bölünmesi gibi çeşitli yöntemleri içerir. Veri temizleme işlemini Excel, Python ve diğer programlama dilleri ile ya da özel veri temizleme araçları ile gerçekleştirebilirsiniz.

3. Toplanan Verileri Sınıflandırın

Veri düzenleme sürecindeki bir diğer adım, veri kümesindeki çeşitli birimler arasındaki ilişkileri tanımlamaktır. Varlıkları kategorilere ayırmak, analiziniz için hangi verilerin gerekli olduğunu ölçmeye yardımcı olur. Verilerinizi, ihtiyaçlarınıza göre içeriğe, bağlama veya kullanıcıya göre sınıflandırabilirsiniz. Örneğin, kullanılmış araç sitelerini araştırıyorsanız, hangi öğelerin yorum, hangilerinin teknik bilgi olduğunu ayırt etmeniz gerekebilir. Veri kümeleriniz inanılmaz derecede karmaşıksa, her şeyi doğru bir şekilde yapılandırmanıza yardımcı olması için profesyonel bir veri bilimciye ihtiyacınız olacaktır. Karmaşık olmayan veri kümeleri için verileri Python kullanarak sınıflandırabilirsiniz.

4. Bir Ön Annotator Tasarlayın 

Verileri sınıflandırdıktan sonra açıklama bölümünü tamamlayın. Bu veri etiketleme süreci, makinelerin ilgili sonuçları sağlamak için verilerin arkasındaki bağlamı ve kalıpları daha iyi anlamasına yardımcı olur. Böyle bir süreç elle yönetilebilir, bu da onu zaman alıcı ve yanılabilir hale getirir. Python sözlüklerinin yardımıyla bir ön açıklama tasarlayarak bu süreci otomatikleştirebilirsiniz.  

Sözlük ve Kurallar Ayarlama

Python sözlükleri, gerekli değerleri veri kümesinden almanıza da yardımcı olabilir. Bir sözlük ayarlamak, önceden gruplandırılmış veri birimlerinden oluşan diziler oluşturur. Başka bir deyişle sözlükler, veri değerleri için anahtarlar geliştirmenize yardımcı olur. Örneğin, anahtarlar belirli değerlerle eşleştirildiğinde, anlatıcı bahsedilen "Ford" kelimesinin bir araba olduğunu anlayabilir (bu durumda, "araba" bir anahtardır ve "Ford" bir değerdir). Bir sözlük oluştururken eşanlamlılar da ekleyebilirsiniz, böylece anlatıcı verileri bilinen sözcüklere ve onların eşanlamlılarına göre yapılandırabilir.

Yapılandırma sürecinde hatalardan kaçınmak için rastgele ilişkilendirmeleri önleyecek kuralları tanımlayın. Örneğin, açıklama yapan kişi araba adını gördüğünde, yanındaki seri numarasını tanımlamalıdır. Bu nedenle, bir açıklama aracı, bir aracın adının yanındaki numarayı seri numarası olarak işaretlemelidir.

5. Python ile Verileri Sıralayın

Bir önceki adımı tamamladıktan sonra, alakasız içeriği kaldırırken belirli bilgi parçalarını ayıklamanız ve eşleştirmeniz gerekir. Bu, metindeki kalıpları gruplayabilen ve çıkarabilen karakter dizileri olan Python düzenli ifadelerinin yardımıyla yapılabilir. 

Verileri Simgeleştir

Aşağıdaki süreç, büyük bir metin yığınını kelimelere veya cümlelere bölmektir. Bununla başa çıkmak için bir Doğal Dil Araç Seti (NLTK) kullanabilirsiniz. Bunun için yapmanız gereken bu Python kitaplığını kurun ve icra et kelime veya cümle belirteci, tercihlerinize bağlı olarak. 

Stemming ve Lemmatization Kullanarak Verileri İşleyin

Doğal dil işleme (NLP) kodlamasındaki bir diğer adım, kök çıkarma ve lemmatizasyondur. Basitçe söylemek gerekirse, ikisi de kelimeleri köklerine göre şekillendirir. İlki daha basit ve daha hızlı – sadece gövdeyi kesiyor; örneğin, "yemek yapmak", "aşçı" olur. Lemmatizasyon biraz daha yavaş ve daha karmaşık bir süreçtir. Analiz için dünyanın bükülmüş biçimlerini tek bir varlıkta birleştirir. Bu durumda “gitti” kelimesi aynı kökten gelmese de “git” ile gruplandırılacaktır.

Bu iki süreç, yalnızca doğal dil işlemenin değil, aynı zamanda makine öğreniminin de parçasıdır. Bu nedenle, kök çıkarma ve lemmatizasyon, analiz araçlarının metin verilerini uygun ölçekte anlayıp işlemesine ve daha sonra sonuçları değerli içgörülere dönüştürmesine yardımcı olan metin ön işleme teknikleridir.

6. Alınan Sonuçları Görselleştirin

Verileri yapılandırmanın son ve en önemli adımı uygun görselleştirmedir. Kısa ve öz veri temsili, sıradan elektronik tabloları tablolara, raporlara veya grafiklere dönüştürmeye yardımcı olur. Tüm bunlar, veritabanlarına ve görselleştirme tercihlerine bağlı olarak Matplotlib, Seaborn ve diğerleri gibi kitaplıklar kullanılarak Python'da yapılabilir.

Yapılandırma Verilerinin Kullanım Durumları

Veri yapılandırmanın işletmeniz için nasıl yararlı olabileceğinden emin değil misiniz? İşte bazı fikirler:

• Duygusal analiz: Verileri toplayın (incelemeler ve yorumlar gibi), yapılandırın ve analiz için görselleştirin. Rekabetin en yoğun olduğu ve bir adım önde olmak için çoğunlukla yapılandırılmamış daha fazla veri işlemeyi gerektiren e-ticarette hayati önem taşıyor.  
• Belge kümeleme: Belgeleri düzenleyin ve bilgileri otomatik olarak alın ve filtreleyin. Uzun vadede, arama sürecini daha hızlı, daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmeye yardımcı olur.
• Bilgi alma: Önemli bilgilerin kaybını önlemek için belgeleri eşleyin.

İşin Özü

Yapılandırılmamış verilerle çalışmak kolay değildir; ancak, mümkün olduğu kadar erken yatırım yapmak esastır. Neyse ki, Python işlem sırasında aktif olarak kullanılabilir ve ayrılmaz parçaları otomatikleştirmeye yardımcı olur.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/