ازگر میں غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کیسے کام کریں۔

ہماری تمام آن لائن کارروائیاں ڈیٹا تیار کرتی ہیں۔ یہاں تک کہ اگر ہم پوسٹس، تبصرہ یا دیگر مواد اپ لوڈ نہیں کرتے ہیں، تب بھی ہم خاموش مبصر بن کر اپنے نشانات چھوڑ دیتے ہیں۔ یہ پیشین گوئی کے نتائج کی طرف جاتا ہے - کے مطابق Statista180 میں عالمی سطح پر تیار کردہ ڈیٹا کی مقدار 2025 زیٹا بائٹس سے تجاوز کر جائے گی۔ ایک طرف، ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے بہت سے وسائل کا ہونا شاندار ہے۔ تھوڑا سا محدود کیا ہے: زیادہ تر تیار کردہ ڈیٹا غیر ساختہ ڈیٹا ہوتا ہے، اور اس طرح کے ڈیٹاسیٹس کا کوئی پہلے سے طے شدہ ماڈل نہیں ہوتا ہے۔

بہتر یا بدتر کے لیے، 2025 تک، تمام ڈیٹا کا 80% غیر ساختہ ہو جائے گا، IDC کی پیشن گوئی کے مطابق. اور یہی بنیادی وجہ ہے کہ ہمیں غیر ساختہ ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے کا طریقہ سیکھنے کی ضرورت ہے۔

غیر ساختہ ڈیٹا سے نمٹنا

غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا کیوں مشکل ہے؟ ٹھیک ہے، ایسے ڈیٹاسیٹس پہلے سے طے شدہ فارمیٹ کی تعمیل نہیں کرتے ہیں، جس سے براہ راست استعمال کے لیے استعمال کے معاملات کا تجزیہ کرنا یا تلاش کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ پھر بھی، غیر ساختہ ڈیٹا قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے اور تشکیل دینے میں مدد کر سکتا ہے۔ اعداد و شمار پر مبنی ہے حکمت عملی

غیر ساختہ ڈیٹا کا دستی طور پر تجزیہ کرنا وقت طلب اور مہنگا ہے۔ لہذا، اس طرح کا عمل انسانی غلطی اور تعصب کا زیادہ شکار ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ توسیع پذیر نہیں ہے، جو کہ ترقی پر توجہ مرکوز کرنے والے کاروباروں کے لیے بہت بڑی بات ہے۔ خوش قسمتی سے، غیر ساختہ ڈیٹا کو ایک قابل عمل شکل میں تبدیل کرنے کے طریقے موجود ہیں۔

جبکہ ایکسل، گوگل شیٹس، اور روزمرہ کے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے سٹرکچرڈ ڈیٹا کا نظم کرنا نسبتاً آسان ہے۔ انحصار ڈیٹا بیس, غیر ساختہ ڈیٹا مینجمنٹ کو مزید جدید ٹولز، پیچیدہ اصولوں، Python لائبریریوں، اور تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اسے قابل مقدار ڈیٹا میں تبدیل کیا جا سکے۔

غیر ساختہ ڈیٹا کی ساخت کے لیے اقدامات

غیر ساختہ ڈیٹا پروسیسنگ زیادہ پیچیدہ ہے۔ تاہم، اگر آپ کچھ درست اقدامات پر عمل کرتے ہیں تو یہ عمل کم مایوس کن ہو سکتا ہے۔ وہ تجزیہ کے ابتدائی ہدف، مطلوبہ نتائج، سافٹ ویئر اور دیگر وسائل کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔

1. تلاش کریں کہ آپ کا ڈیٹا کہاں ذخیرہ کرنا ہے۔

سب کچھ اس سوال سے شروع ہوتا ہے: ڈیٹا کو کہاں ذخیرہ کرنا ہے؟ انتخاب یا تو عوامی یا اندرون خانہ اسٹوریج ہارڈ ویئر ہے۔ مؤخر الذکر ڈیٹا اور اس کی حفاظت پر مکمل کنٹرول پیش کرتا ہے۔ تاہم، اس کے لیے مزید آئی ٹی سپورٹ، دیکھ بھال، اور سیکیورٹی کے بنیادی ڈھانچے کے اخراجات کی ضرورت ہے۔ عام طور پر، آن پریمائز ڈیٹا اسٹوریج کے حل انتہائی ریگولیٹڈ صنعتوں جیسے فنانس یا ہیلتھ کیئر کے لیے زیادہ مجبور ہیں۔

دوسری طرف عوامی بادل، دور دراز کے تعاون کو فعال کرتے ہیں اور لاگت سے موثر اور زیادہ توسیع پذیر ہیں: اگر آپ کو مزید جگہ کی ضرورت ہے، تو آپ پلان کو اپ گریڈ کر سکتے ہیں۔ اس لیے، یہ اسٹارٹ اپس اور چھوٹی کمپنیوں کے لیے ایک بہترین آپشن ہے جن کے پاس IT وسائل، وقت، یا اندرونی اسٹوریج سسٹم بنانے کے لیے فنڈز ہیں۔

2. اپنا ڈیٹا صاف کریں۔

اپنی نوعیت کے مطابق، غیر ساختہ ڈیٹا گندا ہوتا ہے اور بعض اوقات اس میں ٹائپ کی غلطیاں، ایچ ٹی ایم ایل ٹیگز، اوقاف، ہیش ٹیگز، خصوصی حروف، بینر اشتہارات، اور کیا نہیں ہوتا۔ اس طرح، اصل ڈھانچہ سازی کے عمل کو چھلانگ لگانے سے پہلے ڈیٹا پری پروسیسنگ کو انجام دینا ضروری ہے، جسے عام طور پر "ڈیٹا کلیننگ" کہا جاتا ہے۔ ڈیٹا کی صفائی میں مختلف طریقے شامل ہیں، جیسے شور کو کم کرنا، غیر متعلقہ ڈیٹا کو ہٹانا، اور ڈیٹا کو زیادہ قابل فہم ٹکڑوں میں تقسیم کرنا۔ آپ Excel، Python، اور دیگر پروگرامنگ زبانوں یا ڈیٹا کی صفائی کے خصوصی ٹولز کے ساتھ ڈیٹا کی صفائی کر سکتے ہیں۔

3. جمع کردہ ڈیٹا کی درجہ بندی کریں۔

ڈیٹا آرگنائزنگ کے عمل میں ایک اور قدم ڈیٹاسیٹ میں مختلف اکائیوں کے درمیان تعلقات کی وضاحت کرنا ہے۔ اداروں کو زمروں میں چھانٹنے سے یہ اندازہ کرنے میں مدد ملتی ہے کہ آپ کے تجزیہ کے لیے کون سا ڈیٹا ضروری ہے۔ آپ اپنی ضروریات کے مطابق مواد، سیاق و سباق یا صارف کی بنیاد پر اپنے ڈیٹا کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ استعمال شدہ گاڑیوں کی سائٹس کو سکریپ کر رہے ہیں، تو آپ کو یہ فرق کرنا ہو گا کہ کون سے عناصر تبصرے ہیں اور کون سی تکنیکی معلومات ہیں۔ اگر آپ کے ڈیٹا سیٹس ناقابل یقین حد تک پیچیدہ ہیں، تو آپ کو ہر چیز کو درست طریقے سے ڈھانچے میں مدد کے لیے ایک پیشہ ور ڈیٹا سائنسدان کی ضرورت ہوگی۔ غیر پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کے لیے، آپ Python کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔

4. ایک پری اینوٹیٹر ڈیزائن کریں۔ 

ڈیٹا کی درجہ بندی کرنے کے بعد، تشریح کا حصہ مکمل کریں۔ ڈیٹا کو لیبل کرنے کا یہ عمل مشینوں کو متعلقہ نتائج فراہم کرنے کے لیے ڈیٹا کے پیچھے سیاق و سباق اور نمونوں کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد کرتا ہے۔ اس طرح کے عمل کو ہاتھ سے ہینڈل کیا جا سکتا ہے، یہ وقت طلب اور غلط ہے۔ آپ ازگر کی لغات کی مدد سے ایک پری اینوٹیٹر ڈیزائن کرکے اس عمل کو خودکار کر سکتے ہیں۔  

ایک لغت اور قواعد مرتب کرنا

Python لغات آپ کو ڈیٹا سیٹ سے مطلوبہ قدروں کو بازیافت کرنے میں بھی مدد کر سکتی ہیں۔ ایک لغت ترتیب دینے سے پہلے سے گروپ شدہ ڈیٹا اکائیوں کی صفیں پیدا ہو جائیں گی۔ دوسرے الفاظ میں، لغات آپ کو ڈیٹا کی قدروں کے لیے کلید تیار کرنے میں مدد کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، جب چابیاں مخصوص اقدار کے ساتھ مماثل ہوتی ہیں، تو تشریح کرنے والا پہچان سکتا ہے کہ مذکورہ لفظ "فورڈ" ایک کار ہے (اس معاملے میں، "کار" ایک کلید ہے، اور "فورڈ" ایک قدر ہے)۔ ایک لغت بناتے وقت، آپ مترادفات بھی شامل کر سکتے ہیں، تاکہ تشریح کنندہ معلوم الفاظ اور ان کے مترادفات کی بنیاد پر ڈیٹا کو تشکیل دے سکے۔

ساخت کے عمل میں غلطیوں سے بچنے کے لیے، بے ترتیب انجمنوں کو روکنے کے لیے قواعد کی وضاحت کریں۔ مثال کے طور پر، جب بھی تشریح کنندہ کار کا نام دیکھتا ہے، تو اسے اس کے آگے سیریل نمبر کی شناخت کرنی چاہیے۔ اس طرح، تشریحی ٹول کو گاڑی کے نام کے آگے نمبر کو اس کے سیریل نمبر کے طور پر نشان زد کرنا چاہیے۔

5. Python کے ساتھ ڈیٹا کو ترتیب دیں۔

پچھلا مرحلہ مکمل کرنے کے بعد، آپ کو غیر متعلقہ مواد کو ہٹاتے ہوئے معلومات کے کچھ ٹکڑوں کو ترتیب دینے اور ان سے ملنے کی ضرورت ہے۔ یہ Python ریگولر ایکسپریشنز کی مدد سے کیا جا سکتا ہے - حروف کی ترتیب جو متن میں پیٹرن کو گروپ اور نکال سکتے ہیں۔ 

ٹوکنائز ڈیٹا

درج ذیل عمل متن کے ایک بڑے حصے کو الفاظ یا جملوں میں تقسیم کرنا ہے۔ اس سے نمٹنے کے لیے آپ نیچرل لینگویج ٹول کٹ (NLTK) استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کے لیے، آپ کو ضرورت ہے۔ اس Python لائبریری کو انسٹال کریں۔ اور انجام دیں لفظ یا جملہ ٹوکنائزیشن، آپ کی ترجیحات پر منحصر ہے۔ 

اسٹیمنگ اور لیمیٹائزیشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا پر کارروائی کریں۔

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کوڈنگ کا ایک اور مرحلہ اسٹیمنگ اور لیمیٹائزیشن ہے۔ سیدھے الفاظ میں، وہ دونوں اپنی جڑ کے مطابق الفاظ کی تشکیل کرتے ہیں۔ پہلا آسان اور تیز ہے – یہ صرف تنا کو کاٹتا ہے۔ مثال کے طور پر، "کھانا پکانا" "کک" بن جاتا ہے۔ لیمیٹائزیشن قدرے سست اور زیادہ نفیس عمل ہے۔ یہ تجزیہ کے لیے دنیا کی متغیر شکلوں کو ایک واحد وجود میں مرتب کرتا ہے۔ اس صورت میں، لفظ "گئے" کو "گو" کے ساتھ گروپ کیا جائے گا حالانکہ وہ ایک ہی جڑ کا اشتراک نہیں کرتے ہیں۔

وہ دونوں عمل نہ صرف قدرتی زبان کی پروسیسنگ بلکہ مشین لرننگ کا بھی حصہ ہیں۔ لہٰذا، اسٹیمنگ اور لیمیٹائزیشن ٹیکسٹ پری پروسیسنگ تکنیک ہیں جو تجزیہ کے ٹولز کو ٹیکسٹ ڈیٹا کو پیمانے پر سمجھنے اور اس پر کارروائی کرنے میں مدد کرتی ہیں، بعد میں نتائج کو قیمتی بصیرت میں تبدیل کرتی ہیں۔

6. موصول ہونے والے نتائج کا تصور کریں۔

اعداد و شمار کی ساخت میں حتمی اور سب سے اہم مرحلہ آسان تصور ہے۔ جامع ڈیٹا کی نمائندگی دنیاوی اسپریڈ شیٹس کو چارٹ، رپورٹس یا گراف میں تبدیل کرنے میں مدد کرتی ہے۔ ڈیٹا بیس اور ویژولائزیشن کی ترجیحات کے لحاظ سے یہ سب کچھ لائبریریوں جیسے Matplotlib، Seaborn اور دیگر کا استعمال کرتے ہوئے Python میں کیا جا سکتا ہے۔

سٹرکچرنگ ڈیٹا کے کیسز کا استعمال کریں۔

یقین نہیں ہے کہ ڈیٹا کی ساخت آپ کے کاروبار کے لیے کس طرح مددگار ہو سکتی ہے؟ یہاں کچھ خیالات ہیں:

• جذباتی تجزیہ: ڈیٹا اکٹھا کریں (جیسے تجزیے اور تبصرے)، اس کی ساخت بنائیں، اور تجزیہ کے لیے اسے تصور کریں۔ ای کامرس میں یہ بہت ضروری ہے، جہاں مقابلہ بہترین ہے اور ایک قدم آگے ہونے کے لیے مزید ڈیٹا پر کارروائی کی ضرورت ہوتی ہے، جو زیادہ تر غیر ساختہ ہوتا ہے۔  
• دستاویز کلسٹرنگ: دستاویزات کو منظم کریں اور خود بخود معلومات کو بازیافت اور فلٹر کریں۔ طویل مدتی میں، یہ تلاش کے عمل کو تیز تر، زیادہ موثر، اور سرمایہ کاری مؤثر بنانے میں مدد کرتا ہے۔
• معلومات کی بازیافت: اہم معلومات کے ضائع ہونے سے بچنے کے لیے دستاویزات کا نقشہ بنائیں۔

مختصر میں

غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا آسان نہیں ہے۔ تاہم، جلد از جلد اس میں سرمایہ کاری ضروری ہے۔ خوش قسمتی سے، Python کو عمل کے دوران فعال طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے اور لازمی حصوں کو خودکار بنانے میں مدد ملتی ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/