বর্ধিত পাঠ্য স্ট্রিংগুলিতে বিশেষ শব্দগুলি সন্ধান করা এবং SAS ভেরিয়েবলগুলি বিকাশ করা

কিভাবে SAS ব্যবহার করে টেক্সট স্ট্রিং এর মূল শব্দ সনাক্ত করা যায়

SAS-এ দীর্ঘ টেক্সট স্ট্রিংগুলির সাথে কাজ করা অপ্রতিরোধ্য মনে হতে পারে, বিশেষ করে যখন সেগুলিতে হাজার হাজার অক্ষর থাকে। কখনও কখনও, আপনাকে এই দীর্ঘ স্ট্রিংগুলির মধ্যে লুকানো "AB/CD" এর মতো একটি নির্দিষ্ট শব্দ বা বাক্যাংশ সনাক্ত করতে হবে। আপনি যখন পর্যবেক্ষণ জুড়ে শব্দের অসামঞ্জস্যপূর্ণ প্লেসমেন্ট নিয়ে কাজ করছেন তখন এই চ্যালেঞ্জটি আরও বেশি ভয়ঙ্কর হয়ে উঠতে পারে।

2000 অক্ষরের বেশি বর্ণনা অন্তর্ভুক্ত করা ডেটা নিয়ে কাজ করার সময় আমি সম্প্রতি একটি অনুরূপ পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়েছি। লক্ষ্যটি পরিষ্কার ছিল: স্ট্রিংটিতে "AB/CD" শব্দটি রয়েছে কিনা তা সনাক্ত করুন এবং এর উপস্থিতি নির্দেশ করে একটি বাইনারি ভেরিয়েবল তৈরি করুন৷ আপনি যদি এমন কিছুর সম্মুখীন হয়ে থাকেন তবে আপনি একা নন! 😊

এই কাজটি ডেটা প্রস্তুতির জন্য অপরিহার্য, কারণ নির্দিষ্ট শব্দ বা নিদর্শন সনাক্ত করা প্রায়শই ডাউনস্ট্রিম বিশ্লেষণ চালায়। সৌভাগ্যক্রমে, এসএএস আপনার ডেটার আকার বা পাঠ্যের জটিলতা দ্বারা আচ্ছন্ন না হয়ে এই জাতীয় প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিচালনা করার কার্যকর উপায় সরবরাহ করে।

এই পোস্টে, আমি এই সমস্যা সমাধানের জন্য SAS ব্যবহার করার একটি বাস্তব উদাহরণের মাধ্যমে আপনাকে হেঁটে দেব। শেষ পর্যন্ত, আপনি আপনার ডেটা ম্যানিপুলেশন কাজগুলিকে সহজ করার জন্য কৌশলগুলি দিয়ে সজ্জিত হবেন, এমনকি সবচেয়ে বিস্তৃত পাঠ্য স্ট্রিংগুলির সাথেও। এর মধ্যে ডুব দেওয়া যাক! 🛠️

এসএএস-এ পাঠ্য সনাক্তকরণ এবং পতাকা তৈরির ধাপে ধাপে ব্যাখ্যা

উপরে প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি বিভিন্ন প্রোগ্রামিং পদ্ধতি ব্যবহার করে দীর্ঘ পাঠ্য স্ট্রিংগুলির মধ্যে "AB/CD" এর মতো একটি নির্দিষ্ট শব্দের উপস্থিতি কীভাবে দক্ষতার সাথে সনাক্ত করা যায় তা প্রদর্শন করে। SAS ডেটা ধাপ দিয়ে শুরু করে, এর সাথে একটি ডেটাসেট সংজ্ঞায়িত করে প্রক্রিয়াটি শুরু হয় ডেটালাইন আদেশ এটি আমাদের সরাসরি স্ক্রিপ্টে কাঁচা ডেটা ইনপুট করতে দেয়। পাঠ্যটি "স্থিতি" নামক একটি ভেরিয়েবলে সংরক্ষণ করা হয়েছে, যা দীর্ঘ স্ট্রিংগুলিকে মিটমাট করার জন্য 175 অক্ষরের দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করা হয়েছে। ব্যবহার করে সূচক ফাংশন, কোড প্রতিটি পর্যবেক্ষণে "AB/CD" উপস্থিত হয় কিনা তা পরীক্ষা করে এবং একটি বাইনারি ভেরিয়েবল তৈরি করে, ABCD_present, এর উপস্থিতি রেকর্ড করতে (1 পাওয়া গেলে, অন্যথায় 0)। পাঠ্য-ভারী ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করার সময় এই সহজ কিন্তু শক্তিশালী পদ্ধতিটি দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য আদর্শ। 😊

দ্বিতীয় পদ্ধতিতে, SAS SQL পদ্ধতি আরো নমনীয়তা প্রদানের জন্য নিযুক্ত করা হয়। এই পদ্ধতিটি একই কাঠামোর সাথে একটি নতুন টেবিল তৈরি করতে একটি SQL কোয়েরি ব্যবহার করে কিন্তু একটি গণনা করা কলাম, ABCD_present অন্তর্ভুক্ত করে। লিভারেজ দ্বারা খুঁজুন একটি SQL এর মধ্যে ফাংশন মামলা বিবৃতিতে, স্ক্রিপ্টটি প্রতিটি পাঠ্য ক্ষেত্রের "AB/CD" সাবস্ট্রিং জন্য গতিশীলভাবে পরীক্ষা করে। যদি পাওয়া যায়, এটি 1 এর একটি মান নির্ধারণ করে; অন্যথায়, এটি 0 বরাদ্দ করে। এই পদ্ধতিটি এমন পরিবেশের জন্য অত্যন্ত উপযুক্ত যেখানে কাঠামোগত অনুসন্ধান পছন্দ করা হয়, বিশেষ করে যখন বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করা হয় বা অন্যান্য ডাটাবেস সিস্টেমের সাথে একীভূত হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার কোম্পানি একটি রিলেশনাল ডাটাবেসে পাঠ্য ডেটা সঞ্চয় করে, তাহলে SQL ব্যবহার করে আপনার বিদ্যমান কর্মপ্রবাহের সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত হবে। 🛠️

তৃতীয় উদাহরণটি দেখায় কিভাবে পাইথন একই কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। ডেটাসেটটিকে পান্ডাস ডেটাফ্রেম হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে, str.contains পদ্ধতিটি পাঠ্য কলামে "AB/CD" সনাক্ত করতে ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিটি বাইনারি ফলাফল সংরক্ষণ করার জন্য একটি নতুন কলাম, ABCD_present তৈরি করে। এর অতিরিক্ত ব্যবহার টাইপ ভাল সামঞ্জস্যের জন্য বুলিয়ান ফলাফল একটি পূর্ণসংখ্যাতে রূপান্তরিত হয়েছে তা নিশ্চিত করে। পাইথনের নমনীয়তা এই পদ্ধতিটিকে বিশেষভাবে উপযোগী করে তোলে বিশ্লেষকদের জন্য যারা অসংগঠিত ডেটা নিয়ে কাজ করেন এবং একটি নোটবুক পরিবেশে এটিকে দ্রুত ম্যানিপুলেট এবং বিশ্লেষণ করতে চান। উদাহরণস্বরূপ, সোশ্যাল মিডিয়া টেক্সটের সাথে কাজ করা একজন বিপণন বিশ্লেষক এই স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে টুইট বা পোস্টে "AB/CD" এর মতো হ্যাশট্যাগের উপস্থিতি সনাক্ত করতে পারেন।

এখানে বর্ণিত প্রতিটি পদ্ধতিই মডুলার, যা বৃহত্তর ডেটা প্রসেসিং পাইপলাইনে সহজে ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে। আপনি এসএএসকে এর শক্তিশালী ডেটা ব্যবস্থাপনা বৈশিষ্ট্যের জন্য পছন্দ করুন, এর অনুসন্ধান ক্ষমতার জন্য এসকিউএল, বা এর বহুমুখীতার জন্য পাইথন পছন্দ করুন, এই সমাধানগুলি কার্যকর এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। শেষ পর্যন্ত, পদ্ধতির পছন্দ আপনার ডেটাসেটের আকার, আপনার দলের প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং আপনার প্রক্রিয়াকরণ পরিবেশের উপর নির্ভর করবে। এই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করে, আপনি সহজে দীর্ঘ টেক্সট স্ট্রিংগুলি পরিচালনা করতে পারেন এবং এতে থাকা ডেটা বিশ্লেষণে ফোকাস করতে পারেন। 🚀

/* Step 1: Define the dataset */
data test;
    length Status $175;
    infile datalines dsd dlm="|" truncover;
    input ID Status $;
datalines;
1|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD
2|This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
3|This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
4|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
5|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
6|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data
;
run;

/* Step 2: Create a binary variable based on the presence of "AB/CD" */
data test_with_flag;
    set test;
    ABCD_present = (index(Status, "AB/CD") > 0);
run;

/* Step 3: Display the results */
proc print data=test_with_flag;
run;

/* Step 1: Define the dataset */
proc sql;
    create table test as
    select 1 as ID, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD" as Status length=175
    union all
    select 2, "This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 3, "This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 4, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 5, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 6, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data";

/* Step 2: Add a flag for presence of "AB/CD" */
    create table test_with_flag as
    select ID,
           Status,
           case when find(Status, "AB/CD") > 0 then 1 else 0 end as ABCD_present
    from test;
quit;

# Step 1: Import necessary libraries
import pandas as pd

# Step 2: Define the dataset
data = {
    "ID": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    "Status": [
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD",
        "This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data"
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Step 3: Add a binary variable for "AB/CD"
df["ABCD_present"] = df["Status"].str.contains("AB/CD").astype(int)

# Step 4: Display the results
print(df)

টেক্সট বিশ্লেষণ উন্নত করা: শব্দ প্যাটার্নে পরিবর্তনশীলতা পরিচালনা করা

পাঠ্য বিশ্লেষণের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হল প্যাটার্নের পরিবর্তনশীলতা পরিচালনা করা। উদাহরণস্বরূপ, "AB/CD" এর মতো একটি শব্দ বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রদর্শিত হতে পারে, অতিরিক্ত অক্ষর অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, এমনকি টাইপোও থাকতে পারে। আপনার বাইনারি পতাকা ভেরিয়েবলের নির্ভুলতা নিশ্চিত করার জন্য এই বৈচিত্রগুলিকে সম্বোধন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কেস-সংবেদনশীল অনুসন্ধান ফাংশন ব্যবহার করে যেমন UPCASE এসএএস-এ বা সক্রিয় করা ignore_case পাইথনের টেক্সট প্রসেসিং পদ্ধতির বিকল্পটি ম্যানুয়াল সামঞ্জস্যের প্রয়োজন ছাড়াই সম্ভাব্য সমস্ত মিল সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর সাথে কাজ করার সময় এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে মূল্যবান, যেখানে অসঙ্গতি সাধারণ। 😊

লক্ষ লক্ষ সারি সহ বড় ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করার সময় বিবেচনা করার আরেকটি দিক হল স্কেলেবিলিটি। এই জাতীয় ডেটা দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডাটাবেসে ইনডেক্সিং বা পাইথনে খণ্ড-ভিত্তিক প্রক্রিয়াকরণের মতো কৌশল প্রয়োজন। এসএএস-এ, অপ্টিমাইজ করা পদ্ধতি ব্যবহার করে যেমন PROC SQL যেখানে ধারাগুলি অপ্রয়োজনীয় গণনাকে সীমাবদ্ধ করতে পারে। এই কৌশলগুলি শুধুমাত্র রানটাইম কমায় না বরং ডেটার আকার বাড়ার সাথে সাথে আপনার সমাধানটি প্রতিক্রিয়াশীল থাকে তাও নিশ্চিত করে। উদাহরণস্বরূপ, হাজার হাজার পর্যালোচনার গ্রাহক প্রতিক্রিয়া ডাটাবেসে "AB/CD" এর মতো একটি কীওয়ার্ড সনাক্ত করা পুনরাবৃত্ত সমস্যা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি প্রকাশ করতে পারে।

অবশেষে, বাইনারি সনাক্তকরণের বাইরে চিন্তা করা এবং উন্নত পাঠ্য বিশ্লেষণ কৌশলগুলি অন্বেষণ করা অপরিহার্য। ব্যবহার করে প্যাটার্ন ম্যাচিং অন্তর্ভুক্ত করা নিয়মিত অভিব্যক্তি বৃহত্তর নমনীয়তার জন্য অনুমতি দেয়। উদাহরণস্বরূপ, "AB-CD" বা "AB_CD" এর মত বৈচিত্র্য সনাক্ত করা পাইথনে রেজেক্স প্যাটার্ন বা SAS-এ PRXMATCH ফাংশন দিয়ে সম্ভব হয়৷ বিশ্লেষণের এই স্তরটি আরও সূক্ষ্ম অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সাহায্য করে, আপনার ডেটা প্রস্তুতি ব্যাপক এবং ভবিষ্যত-প্রমাণ নিশ্চিত করে। 🚀