Як працювати з неструктурованими даними в Python

Усі наші дії в Інтернеті генерують дані. Навіть якщо ми не пишемо публікацій, не коментуємо чи не завантажуємо інший вміст, ми залишаємо свої сліди, будучи мовчазними спостерігачами. Це призводить до передбачуваних результатів – згідно Статисти, очікується, що у 180 році обсяг даних, створених у всьому світі, перевищить 2025 зетабайт. З одного боку, мати багато ресурсів для прийняття рішень на основі даних — це чудово. Що трохи обмежує: більшість згенерованих даних є неструктурованими даними, і такі набори даних не мають заздалегідь визначеної моделі.

На краще це чи на гірше, але до 2025 року 80% усіх даних будуть неструктурованими, за прогнозами IDC. І це головна причина, чому нам потрібно навчитися працювати з неструктурованими наборами даних.

Робота з неструктурованими даними

Чому важко працювати з неструктурованими даними? Що ж, такі набори даних не відповідають попередньо визначеному формату, що ускладнює аналіз або пошук варіантів використання для прямого використання. Проте неструктуровані дані можуть надати цінну інформацію та допомогти сформулювати керовані даними стратегії.

Аналіз неструктурованих даних вручну вимагає багато часу та витрат; отже, такий процес більш схильний до людських помилок і упередженості. Крім того, він не масштабується, що є великою забороною для компаній, які зосереджені на зростанні. На щастя, існують способи перетворення неструктурованих даних у прийнятний формат.

Хоча відносно легко керувати структурованими даними за допомогою повсякденних інструментів, таких як Excel, Google Sheets тощо реляційні бази даних, для керування неструктурованими даними потрібні досконаліші інструменти, складні правила, бібліотеки Python і методи перетворення їх у кількісно вимірювані дані.

Кроки для структурування неструктурованих даних

Обробка неструктурованих даних більш складна; однак процес може бути менш розчаровуючим, якщо ви виконаєте деякі точні кроки. Вони можуть відрізнятися залежно від початкової мети аналізу, бажаного результату, програмного забезпечення та інших ресурсів.

1. Знайдіть, де зберігати свої дані

Все починається з питання: де зберігати дані? Вибір – публічне або власне обладнання для зберігання даних. Останній пропонує повний контроль над даними та їх безпекою; однак це вимагає більших витрат на ІТ-підтримку, технічне обслуговування та інфраструктуру безпеки. Загалом, локальні рішення для зберігання даних є більш привабливими для суворо регульованих галузей, таких як фінанси чи охорона здоров’я.

З іншого боку, загальнодоступні хмари забезпечують віддалену співпрацю, є економічно ефективними та більш масштабованими: якщо вам потрібно більше місця, ви можете оновити план. Тому це чудовий варіант для стартапів і невеликих компаній з обмеженими ІТ-ресурсами, часом або коштами для створення внутрішніх систем зберігання.

2. Очистіть свої дані

За своєю природою неструктуровані дані є безладними та іноді містять помилки, теги HTML, знаки пунктуації, хеш-теги, спеціальні символи, рекламні банери тощо. Таким чином, необхідно виконати попередню обробку даних, яку зазвичай називають «очищенням даних», перш ніж перейти до фактичного процесу структурування. Очищення даних передбачає різні методи, такі як зменшення шуму, видалення нерелевантних даних і поділ даних на більш зрозумілі частини. Ви можете виконати очищення даних за допомогою Excel, Python та інших мов програмування або за допомогою спеціальних засобів очищення даних.

3. Класифікуйте зібрані дані

Іншим кроком у процесі організації даних є визначення зв’язків між різними одиницями в наборі даних. Сортування сутностей за категоріями допомагає визначити, які дані важливі для аналізу. Ви можете класифікувати свої дані на основі вмісту, контексту або користувача відповідно до ваших потреб. Наприклад, якщо ви переглядаєте сайти вживаних автомобілів, вам може знадобитися розрізняти, які елементи є коментарями, а які – технічною інформацією. Якщо ваші набори даних неймовірно складні, вам знадобиться професійний фахівець із обробки даних, який допоможе все правильно структурувати. Для нескладних наборів даних ви можете класифікувати дані за допомогою Python.

4. Створіть попередній анотатор 

Після класифікації даних заповніть анотаційну частину. Цей процес маркування даних допомагає машинам краще розуміти контекст і шаблони, що стоять за даними, щоб надавати релевантні результати. Такий процес можна виконати вручну, що забирає багато часу та робить його помилковим. Ви можете автоматизувати цей процес, створивши пре-анотатор за допомогою словників Python.  

Налаштування словника та правил

Словники Python також можуть допомогти вам отримати необхідні значення з набору даних. Налаштування словника створить масиви вже згрупованих одиниць даних. Іншими словами, словники допомагають розробити ключі для значень даних. Наприклад, коли ключі зіставляються з певними значеннями, анотатор може розпізнати, що згадане слово «Ford» — це автомобіль (у цьому випадку «автомобіль» — це ключ, а «Ford» — значення). Під час створення словника ви також можете додавати синоніми, щоб анотатор міг структурувати дані на основі відомих слів та їхніх синонімів.

Щоб уникнути помилок у процесі структурування, визначте правила запобігання випадковим асоціаціям. Наприклад, щоразу, коли анотатор бачить назву автомобіля, він повинен визначити серійний номер поруч із нею. Таким чином, інструмент анотації має позначати номер поруч із назвою автомобіля як його серійний номер.

5. Сортування даних за допомогою Python

Після завершення попереднього кроку вам потрібно відсортувати та зіставити певні частини інформації, видаливши нерелевантний вміст. Це можна зробити за допомогою регулярних виразів Python – послідовностей символів, які можуть групувати та витягувати шаблони в тексті. 

Токенізувати дані

Наступний процес полягає в тому, щоб розділити великий фрагмент тексту на слова або речення. Ви можете використовувати інструментарій природної мови (NLTK), щоб впоратися з цим. Для цього вам потрібно встановити цю бібліотеку Python і виконувати токенізація слова чи реченнязалежно від ваших уподобань. 

Обробка даних за допомогою виразу основи та лемматизації

Іншим кроком у кодуванні обробки природної мови (NLP) є стемінг і лемматизація. Простіше кажучи, вони обидва утворюють слова відповідно до їх кореня. Перший простіше і швидше – просто зрізає стебло; наприклад, «кулінарія» стає «готувати». Лематизація є трохи повільнішим і складнішим процесом. Він об’єднує флексійні форми світу в єдине ціле для аналізу. У цьому випадку слово «пішов» буде згруповано зі словом «йти», навіть якщо вони не мають одного кореня.

Ці два процеси є не лише частиною обробки природної мови, а й машинного навчання. Таким чином, стемінг і лемматизація є методами попередньої обробки тексту, які допомагають інструментам аналізу розуміти та обробляти текстові дані в масштабі, згодом перетворюючи результати на цінні ідеї.

6. Візуалізуйте отримані результати

Останнім і найважливішим етапом структурування даних є зручна візуалізація. Коротке представлення даних допомагає перетворити звичайні електронні таблиці на діаграми, звіти чи графіки. Усе це можна зробити в Python за допомогою таких бібліотек, як Matplotlib, Seaborn та інших, залежно від баз даних і налаштувань візуалізації.

Випадки використання структурування даних

Не знаєте, як структурування даних може бути корисним для вашого бізнесу? Ось кілька ідей:

• Сентиментальний аналіз: Збирайте дані (наприклад, відгуки та коментарі), структуруйте їх і візуалізуйте для аналізу. Це життєво важливо в електронній комерції, де конкуренція є найбільшою, і щоб бути на крок попереду, потрібно обробляти більше даних, які здебільшого є неструктурованими.  
• Кластеризація документів: Упорядковуйте документи, автоматично витягуйте й фільтруйте інформацію. У довгостроковій перспективі це допомагає зробити процес пошуку швидшим, ефективнішим і рентабельнішим.
• Пошук інформації: Картографуйте документи, щоб запобігти втраті важливої ​​інформації.

Коротко

Працювати з неструктурованими даними непросто; однак інвестування в нього якомога раніше є важливим. На щастя, Python можна активно використовувати під час процесу та допомогти автоматизувати невід’ємні частини.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/