Cách làm việc với dữ liệu phi cấu trúc trong Python

Tất cả các hành động trực tuyến của chúng tôi tạo ra dữ liệu. Ngay cả khi chúng tôi không viết bài, bình luận hoặc tải lên nội dung khác, chúng tôi sẽ để lại dấu vết của mình bằng cách im lặng quan sát. Điều này dẫn đến kết quả có thể dự đoán được – theo Statista, lượng dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu dự kiến ​​sẽ vượt qua 180 zettabyte vào năm 2025. Một mặt, việc có nhiều tài nguyên để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là điều tuyệt vời. Có một chút hạn chế: Hầu hết dữ liệu được tạo là dữ liệu phi cấu trúc và các bộ dữ liệu đó không có mô hình định trước.

Dù tốt hay xấu, đến năm 2025, 80% tất cả dữ liệu sẽ không có cấu trúc, theo dự đoán của IDC. Và đó là lý do chính khiến chúng ta cần học cách làm việc với bộ dữ liệu phi cấu trúc.

Xử lý dữ liệu phi cấu trúc

Tại sao khó làm việc với dữ liệu phi cấu trúc? Chà, những bộ dữ liệu như vậy không tuân thủ định dạng được xác định trước, khiến việc phân tích hoặc tìm các trường hợp sử dụng để sử dụng trực tiếp trở nên khó khăn. Tuy nhiên, dữ liệu phi cấu trúc có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị và giúp hình thành hướng dữ liệu chiến lược.

Phân tích dữ liệu phi cấu trúc theo cách thủ công tốn nhiều thời gian và chi phí; do đó, một quá trình như vậy dễ xảy ra sai sót và sai lệch của con người hơn. Ngoài ra, nó không thể mở rộng, đây là một điều tối kỵ đối với các doanh nghiệp tập trung vào tăng trưởng. May mắn thay, có nhiều cách để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành định dạng khả thi.

Mặc dù việc quản lý dữ liệu có cấu trúc tương đối dễ dàng bằng các công cụ hàng ngày như Excel, Google Trang tính và Cơ sở dữ liệu quan hệ, quản lý dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu các công cụ nâng cao hơn, quy tắc phức tạp, thư viện Python và kỹ thuật để chuyển đổi dữ liệu đó thành dữ liệu có thể định lượng.

Các bước để cấu trúc dữ liệu phi cấu trúc

Xử lý dữ liệu phi cấu trúc phức tạp hơn; tuy nhiên, quá trình này có thể bớt khó chịu hơn nếu bạn làm theo một số bước chính xác. Chúng có thể khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu phân tích ban đầu, kết quả mong muốn, phần mềm và các tài nguyên khác.

1. Tìm nơi lưu trữ dữ liệu của bạn

Mọi thứ bắt đầu với câu hỏi: Lưu trữ dữ liệu ở đâu? Sự lựa chọn là phần cứng lưu trữ công cộng hoặc trong nhà. Cái sau cung cấp toàn quyền kiểm soát dữ liệu và bảo mật của nó; tuy nhiên, nó đòi hỏi nhiều chi phí cơ sở hạ tầng bảo mật, bảo trì và hỗ trợ CNTT hơn. Nhìn chung, các giải pháp lưu trữ dữ liệu tại chỗ hấp dẫn hơn đối với các ngành được quản lý chặt chẽ như tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe.

Mặt khác, các đám mây công cộng cho phép cộng tác từ xa, tiết kiệm chi phí và có khả năng mở rộng hơn: Nếu cần thêm dung lượng, bạn có thể nâng cấp gói. Do đó, đây là một lựa chọn tuyệt vời cho các công ty mới thành lập và các công ty nhỏ có nguồn lực CNTT, thời gian hoặc kinh phí hạn chế để xây dựng hệ thống lưu trữ nội bộ.

2. Làm sạch dữ liệu của bạn

Về bản chất, dữ liệu phi cấu trúc rất lộn xộn và đôi khi bao gồm lỗi chính tả, thẻ HTML, dấu chấm câu, thẻ bắt đầu bằng #, ký tự đặc biệt, quảng cáo biểu ngữ, v.v. Do đó, cần phải thực hiện tiền xử lý dữ liệu, thường được gọi là "làm sạch dữ liệu" trước khi chuyển sang quy trình cấu trúc thực tế. Làm sạch dữ liệu đòi hỏi nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như giảm nhiễu, loại bỏ dữ liệu không liên quan và chia dữ liệu thành các phần dễ hiểu hơn. Bạn có thể thực hiện làm sạch dữ liệu bằng Excel, Python và các ngôn ngữ lập trình khác hoặc bằng các công cụ làm sạch dữ liệu đặc biệt.

3. Phân loại dữ liệu đã thu thập

Một bước khác trong quy trình tổ chức dữ liệu là xác định mối quan hệ giữa các đơn vị khác nhau trong tập dữ liệu. Sắp xếp các thực thể thành các danh mục giúp đo lường dữ liệu nào cần thiết cho phân tích của bạn. Bạn có thể phân loại dữ liệu của mình dựa trên nội dung, ngữ cảnh hoặc người dùng theo nhu cầu của bạn. Ví dụ: nếu bạn đang tìm kiếm các trang web về xe đã qua sử dụng, bạn có thể cần phân biệt yếu tố nào là nhận xét và yếu tố nào là thông tin kỹ thuật. Nếu bộ dữ liệu của bạn cực kỳ phức tạp, bạn sẽ cần một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp để giúp cấu trúc mọi thứ một cách chính xác. Đối với các bộ dữ liệu không phức tạp, bạn có thể phân loại dữ liệu bằng Python.

4. Thiết kế Pre-annotator 

Sau khi phân loại dữ liệu, hoàn thành phần chú thích. Quá trình ghi nhãn dữ liệu này giúp máy hiểu rõ hơn về bối cảnh và các mẫu đằng sau dữ liệu để cung cấp kết quả phù hợp. Quá trình này có thể được xử lý thủ công, khiến nó tốn thời gian và dễ sai sót. Bạn có thể tự động hóa quy trình này bằng cách thiết kế một trình chú thích trước với sự trợ giúp của từ điển Python.  

Đặt từ điển và quy tắc

Từ điển Python cũng có thể giúp bạn truy xuất các giá trị cần thiết từ tập dữ liệu. Đặt từ điển sẽ tạo các mảng đơn vị dữ liệu đã được nhóm. Nói cách khác, từ điển giúp bạn phát triển khóa cho các giá trị dữ liệu. Ví dụ: khi các khóa được khớp với các giá trị cụ thể, người chú thích có thể nhận ra rằng từ “Ford” được đề cập là một chiếc xe hơi (trong trường hợp này, “xe hơi” là một khóa và “Ford” là một giá trị). Trong khi tạo từ điển, bạn cũng có thể thêm các từ đồng nghĩa để trình chú thích có thể cấu trúc dữ liệu dựa trên các từ đã biết và từ đồng nghĩa của chúng.

Để tránh những sai lầm trong quá trình cấu trúc, hãy xác định các quy tắc để ngăn chặn các liên kết ngẫu nhiên. Ví dụ: bất cứ khi nào trình chú thích phát hiện tên ô tô, nó sẽ xác định số sê-ri bên cạnh. Do đó, một công cụ chú thích sẽ đánh dấu số bên cạnh tên của phương tiện làm số sê-ri của phương tiện đó.

5. Sắp xếp dữ liệu với Python

Sau khi hoàn thành bước trước, bạn cần sắp xếp và khớp một số thông tin nhất định đồng thời loại bỏ nội dung không liên quan. Điều này có thể được thực hiện với sự trợ giúp của biểu thức chính quy Python – chuỗi ký tự có thể nhóm và trích xuất các mẫu trong văn bản. 

Mã hóa dữ liệu

Quá trình sau đây là chia một đoạn văn bản lớn thành các từ hoặc câu. Bạn có thể sử dụng Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK) để xử lý nó. Đối với điều đó, bạn cần phải cài đặt thư viện Python này và biểu diễn mã thông báo từ hoặc câu, tùy thuộc vào sở thích của bạn. 

Xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng Stemming và Lemmatization

Một bước khác trong quá trình mã hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là bắt nguồn từ và từ vựng. Nói một cách đơn giản, cả hai đều định hình các từ theo gốc của chúng. Cái đầu tiên đơn giản hơn và nhanh hơn – nó chỉ cắt bớt thân cây; ví dụ: “nấu ăn” trở thành “nấu ăn”. Lemmatization là một quá trình chậm hơn và phức tạp hơn một chút. Nó tổng hợp các hình thức biến dạng của thế giới thành một thực thể duy nhất để phân tích. Trong trường hợp này, từ “went” sẽ được nhóm với “go” mặc dù chúng không có cùng gốc.

Hai quá trình này không chỉ là một phần của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà còn là quá trình học máy. Do đó, bắt nguồn và từ vựng là các kỹ thuật tiền xử lý văn bản giúp các công cụ phân tích hiểu và xử lý dữ liệu văn bản trên quy mô lớn, sau đó chuyển đổi kết quả thành thông tin chuyên sâu có giá trị.

6. Trực quan hóa kết quả nhận được

Bước cuối cùng và quan trọng nhất trong cấu trúc dữ liệu là trực quan hóa thuận tiện. Biểu diễn dữ liệu ngắn gọn giúp chuyển đổi bảng tính thông thường thành biểu đồ, báo cáo hoặc đồ thị. Tất cả điều này có thể được thực hiện bằng Python bằng các thư viện như Matplotlib, Seaborn và các thư viện khác, tùy thuộc vào cơ sở dữ liệu và tùy chọn trực quan hóa.

Các trường hợp sử dụng cấu trúc dữ liệu

Bạn không chắc cách cấu trúc dữ liệu có thể hữu ích cho doanh nghiệp của mình? Đây là một số ý tưởng:

• Phân tích tình cảm: Thu thập dữ liệu (như đánh giá và nhận xét), cấu trúc dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu để phân tích. Nó rất quan trọng trong thương mại điện tử, nơi cạnh tranh ở mức cao nhất và để đi trước một bước đòi hỏi phải xử lý nhiều dữ liệu hơn, phần lớn là không có cấu trúc.  
• Phân cụm tài liệu: Sắp xếp tài liệu, truy xuất và lọc thông tin tự động. Về lâu dài, nó giúp quá trình tìm kiếm nhanh hơn, hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí.
• Truy xuất thông tin: Bản đồ tài liệu để tránh mất thông tin quan trọng.

Tóm lại

Làm việc với dữ liệu phi cấu trúc không dễ dàng; tuy nhiên, đầu tư vào nó càng sớm càng tốt là điều cần thiết. May mắn thay, Python có thể được sử dụng tích cực trong quá trình này và giúp tự động hóa các phần không thể thiếu.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/