如何在 Python 中处理非结构化数据

我们所有的在线行为都会产生数据。 即使我们不发帖、不评论或不上传其他内容，我们也会以沉默的观察者的身份留下痕迹。 这会导致可预测的结果——根据 Statista，预计到 180 年，全球产生的数据量将超过 2025 泽字节。一方面，拥有大量资源来做出基于数据的决策是件好事。 有什么限制：大多数生成的数据是非结构化数据，并且此类数据集没有预先确定的模型。

无论好坏，到 2025 年，80% 的数据都将是非结构化的， 根据IDC预测. 这就是我们需要学习如何使用非结构化数据集的关键原因。

处理非结构化数据

为什么很难处理非结构化数据？ 好吧，这样的数据集不符合预定义的格式，因此很难分析或找到直接使用的用例。 然而，非结构化数据可以提供有价值的见解并帮助制定 数据驱动 策略。

手动分析非结构化数据既费时又费钱； 因此，这样的过程更容易出现人为错误和偏见。 此外，它不可扩展，这对于专注于增长的企业来说是一个很大的禁忌。 幸运的是，有一些方法可以将非结构化数据转换为可行的格式。

虽然使用 Excel、Google Sheets 和 关系数据库，非结构化数据管理需要更高级的工具、复杂的规则、Python 库和技术才能将其转化为可量化的数据。

构建非结构化数据的步骤

非结构化数据处理更复杂； 但是，如果您遵循一些确切的步骤，这个过程就不会那么令人沮丧。 它们可能因分析的初始目标、期望的结果、软件和其他资源而异。

1.找到存储数据的位置

一切都始于一个问题：将数据存储在哪里？ 选择是公共或内部存储硬件。 后者提供对数据及其安全性的完全控制； 但是，它需要更多的 IT 支持、维护和安全基础架构成本。 一般来说，本地数据存储解决方案对于金融或医疗保健等受到高度监管的行业更具吸引力。

另一方面，公有云支持远程协作，并且具有成本效益和可扩展性：如果您需要更多空间，可以升级计划。 因此，对于 IT 资源、时间或资金有限的初创公司和小型公司来说，它是构建内部存储系统的绝佳选择。

2.清理你的数据

从本质上讲，非结构化数据是杂乱无章的，有时包括拼写错误、HTML 标签、标点符号、主题标签、特殊字符、横幅广告等等。 因此，在开始实际的结构化过程之前，有必要执行数据预处理，通常称为“数据清理”。 数据清理需要各种方法，例如降低噪声、去除不相关的数据以及将数据拆分为更易于理解的部分。 您可以使用Excel、Python等编程语言或专用数据清洗工具进行数据清洗。

3. 对收集到的数据进行分类

数据组织过程的另一个步骤是定义数据集中不同单位之间的关系。 将实体分类有助于衡量哪些数据对您的分析至关重要。 您可以根据需要根据内容、上下文或用户对数据进行分类。 例如，如果您要抓取二手车网站，您可能需要区分哪些元素是评论，哪些是技术信息。 如果您的数据集非常复杂，您将需要专业的数据科学家来帮助正确构建所有内容。 对于不复杂的数据集，您可以使用 Python 对数据进行分类。

4. 设计预注释器 

对数据进行分类后，完成标注部分。 这种标记数据的过程有助于机器更好地理解数据背后的上下文和模式，以提供相关结果。 这样的过程可以手动处理，因此既费时又容易出错。 您可以通过在 Python 词典的帮助下设计预注释器来自动执行此过程。  

设置字典和规则

Python 字典还可以帮助您从数据集中检索所需的值。 设置字典将创建已分组数据单元的数组。 换句话说，字典可以帮助您开发数据值的键。 例如，当键与特定值匹配时，注释器可以识别出提到的单词“Ford”是一辆汽车（在这种情况下，“car”是一个键，“Ford”是一个值）。 在创建词典时，您也可以添加同义词，以便注释者可以根据已知单词及其同义词来构建数据。

为避免结构化过程中的错误，定义规则以防止随机关联。 例如，每当注释器发现汽车名称时，它应该识别旁边的序列号。 因此，注释工具应将车辆名称旁边的数字标记为其序列号。

5. 使用 Python 对数据进行排序

完成上一步后，您需要对某些信息进行梳理和匹配，同时去除不相关的内容。 这可以在 Python 正则表达式的帮助下完成——可以在文本中分组和提取模式的字符序列。 

标记化数据

以下过程是将一大块文本拆分为单词或句子。 您可以使用自然语言工具包 (NLTK) 来处理它。 为此，你需要 安装这个 Python 库 并执行 单词或句子标记化，取决于您的喜好。 

使用词干提取和词形还原处理数据

自然语言处理 (NLP) 编码的另一个步骤是词干提取和词形还原。 简而言之，它们都根据词根塑造单词。 第一个更简单更快——它只是砍掉茎； 例如，“cooking”变成“cook”。 词形还原是一个有点慢但更复杂的过程。 它将世界上的屈折形式组合成一个单一的实体以供分析。 在这种情况下，单词“went”将与“go”组合在一起，即使它们不共享相同的词根。

这两个过程不仅是自然语言处理的一部分，也是机器学习的一部分。 因此，词干提取和词形还原是文本预处理技术，可帮助分析工具大规模理解和处理文本数据，然后将结果转化为有价值的见解。

6.可视化收到的结果

构建数据的最后也是最重要的一步是方便的可视化。 简洁的数据表示有助于将普通的电子表格转换为图表、报告或图形。 所有这些都可以在 Python 中使用 Matplotlib、Seaborn 等库来完成，具体取决于数据库和可视化首选项。

结构化数据的用例

不确定数据结构对您的业务有何帮助？ 这里有一些想法：

• 情感分析： 收集数据（如评论和评论）、构建数据并将其可视化以供分析。 这在电子商务中至关重要，因为在电子商务中竞争最激烈，要想领先一步就需要处理更多的数据，而这些数据大多是非结构化的。  
• 文档聚类： 组织文档并自动检索和过滤信息。 从长远来看，它有助于使搜索过程更快、更高效且更具成本效益。
• 信息检索： 防止地图文件丢失重要信息。

简而言之

使用非结构化数据并不容易； 但是，尽早对其进行投资至关重要。 幸运的是，在此过程中可以积极使用 Python 并帮助自动化组成部分。

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• Sumber: https://www.dataversity.net/how-to-work-with-unstructured-data-in-python/