Tiettyjen sanojen etsiminen laajennetuista tekstijonoista ja SAS-muuttujien kehittäminen

Avainsanojen tunnistaminen tekstijonoissa SAS:n avulla

Työskentely pitkien tekstijonojen kanssa SAS:ssa voi tuntua ylivoimaiselta, varsinkin kun ne sisältävät tuhansia merkkejä. Joskus sinun on tunnistettava tietty sana tai lause, kuten "AB/CD", piilotettu näihin pitkiin merkkijonoihin. Tästä haasteesta voi tulla vieläkin pelottavampi, kun käsittelet sanan epäjohdonmukaista sijoittelua havaintojen välillä.

Kohtasin äskettäin samanlaisen skenaarion työskennellessäni tietojen kanssa, jotka sisälsivät yli 2000 merkin pituisia kuvauksia. Tavoite oli selvä: havaita, sisälsikö merkkijono sanan "AB/CD" ja luo binäärimuuttuja, joka ilmaisee sen olemassaolon. Jos olet kohdannut jotain tällaista, et ole yksin! 😊

Tämä tehtävä on olennainen tietojen valmistelussa, koska tiettyjen sanojen tai kuvioiden tunnistaminen johtaa usein loppupään analyysiin. Onneksi SAS tarjoaa tehokkaita tapoja käsitellä tällaisia ​​vaatimuksia juuttumatta tietojesi kokoon tai tekstin monimutkaisuuteen.

Tässä viestissä opastan sinulle käytännön esimerkin SAS:n käyttämisestä tämän ongelman ratkaisemiseen. Loppujen lopuksi sinulla on tekniikoita, jotka helpottavat tietojen käsittelyä, jopa laajimpien tekstijonojen kanssa. Sukellaan sisään! 🛠️

Vaiheittainen selitys tekstin havaitsemisesta ja lipun luomisesta SAS:ssa

Yllä olevat skriptit osoittavat, kuinka tehokkaasti tunnistaa tietyn sanan, kuten "AB/CD", esiintyminen pitkissä tekstijonoissa käyttämällä erilaisia ​​ohjelmointimenetelmiä. Alkaen SAS-tietovaiheesta, prosessi alkaa määrittämällä tietojoukko datalinjat komento. Tämä antaa meille mahdollisuuden syöttää raakadataa suoraan skriptiin. Teksti tallennetaan muuttujaan nimeltä "Status", jolle on määritetty 175 merkin pituus pidempiä merkkijonoja varten. Käyttämällä indeksi Toiminnolla koodi tarkistaa, näkyykö "AB/CD" kussakin havainnossa, ja luo binäärimuuttujan ABCD_present sen läsnäolon tallentamiseksi (1 jos löytyy, 0 muuten). Tämä yksinkertainen mutta tehokas menetelmä on ihanteellinen nopeaan tietojenkäsittelyyn työskennellessäsi paljon tekstiä sisältävien muuttujien kanssa. 😊

Toisessa lähestymistavassa SAS SQL Procedure -menetelmää käytetään lisäämään joustavuutta. Tämä menetelmä käyttää SQL-kyselyä uuden taulukon luomiseen, jolla on sama rakenne, mutta joka sisältää lasketun sarakkeen ABCD_present. Hyödyntämällä löytää funktio SQL:ssä tapaus lauseke, komentosarja tarkistaa dynaamisesti alimerkkijonon "AB/CD" kussakin tekstikentässä. Jos se löytyy, se antaa arvon 1; muussa tapauksessa se antaa arvon 0. Tämä lähestymistapa sopii erittäin hyvin ympäristöihin, joissa strukturoitua kyselyä suositellaan, varsinkin kun työskennellään suurempien tietojoukkojen kanssa tai integroitaessa muihin tietokantajärjestelmiin. Jos yrityksesi esimerkiksi tallentaa tekstidataa relaatiotietokantaan, SQL:n käyttö integroituu saumattomasti olemassa oleviin työnkulkuihisi. 🛠️

Kolmas esimerkki osoittaa, kuinka Pythonia voidaan käyttää samaan tehtävään. Määrittämällä tietojoukon pandas DataFrame -kehykseksi, str.contains menetelmää käytetään tunnistamaan "AB/CD" tekstisarakkeessa. Tämä menetelmä luo uuden sarakkeen ABCD_present binääritulosten tallentamiseen. Lisäkäyttö tyyppi varmistaa, että looginen tulos muunnetaan kokonaisluvuksi yhteensopivuuden parantamiseksi. Pythonin joustavuus tekee tästä lähestymistavasta erityisen hyödyllisen analyytikoille, jotka työskentelevät strukturoimattoman datan kanssa ja joiden on nopeasti manipuloitava ja analysoitava sitä muistikirjaympäristössä. Esimerkiksi sosiaalisen median tekstiä käsittelevä markkinointianalyytikko saattaa käyttää tätä komentosarjaa tunnistaakseen hashtag-merkin, kuten "AB/CD", esiintymisen twiiteissä tai viesteissä.

Jokainen tässä kuvattu menetelmä on modulaarinen, mikä mahdollistaa helpon integroinnin suurempiin tietojenkäsittelyputkiin. Piditpä sitten SAS:sta sen vankkojen tiedonhallintaominaisuuksien vuoksi, SQL:stä sen kyselytehon vuoksi tai Pythonista sen monipuolisuuden vuoksi, nämä ratkaisut on suunniteltu tehokkaiksi ja uudelleenkäytettäviksi. Viime kädessä lähestymistavan valinta riippuu tietojoukkosi koosta, tiimisi teknisestä asiantuntemuksesta ja käsittelyympäristöstäsi. Näiden menetelmien avulla voit käsitellä pitkiä tekstijonoja helposti ja keskittyä niiden sisältämän tiedon analysointiin. 🚀

/* 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)

Tekstianalyysin parantaminen: Word-mallien vaihtelun käsitteleminen

Yksi tekstianalyysin suurimmista haasteista on kuvioiden vaihtelun hallinta. Esimerkiksi sana, kuten "AB/CD", voi esiintyä eri tapauksissa, sisältää lisämerkkejä tai jopa kirjoitusvirheitä. Näiden muunnelmien käsitteleminen on ratkaisevan tärkeää binäärilippumuuttujasi tarkkuuden varmistamiseksi. Käytä hakutoimintoja, joissa kirjainkoolla ei ole merkitystä, kuten UPCASE SAS:ssa tai ottamalla käyttöön ignore_case Pythonin tekstinkäsittelymenetelmien vaihtoehto voi auttaa tunnistamaan kaikki mahdolliset osumat ilman manuaalisia säätöjä. Tämä lähestymistapa on erityisen arvokas työskenneltäessä käyttäjien luoman sisällön kanssa, jossa epäjohdonmukaisuus on yleistä. 😊

Toinen huomioon otettava näkökohta on skaalautuvuus käsiteltäessä suuria tietojoukkoja, joissa on miljoonia rivejä. Tällaisten tietojen tehokas käsittely vaatii strategioita, kuten indeksointia tietokantoissa tai lohkoittain käsittelyä Pythonissa. SAS:ssa käyttämällä optimoituja menetelmiä, kuten PROC SQL WHERE-lauseet voivat rajoittaa tarpeetonta laskentaa. Nämä tekniikat eivät ainoastaan ​​lyhennä suoritusaikaa, vaan myös varmistavat, että ratkaisusi pysyy reagoivana tiedon kasvaessa. Esimerkiksi avainsanan "AB/CD" havaitseminen asiakaspalautetietokannasta, joka sisältää tuhansia arvosteluja, voi paljastaa oivalluksia toistuvista ongelmista.

Lopuksi on tärkeää ajatella pidemmälle kuin binääritunnistus ja tutkia edistyneitä tekstianalyysitekniikoita. Sisällytetään kuvioiden sovitus käyttämällä säännöllisiä lausekkeita mahdollistaa suuremman joustavuuden. Esimerkiksi muunnelmien, kuten "AB-CD" tai "AB_CD", havaitseminen on mahdollista Pythonin regex-kuvioiden tai SAS:n PRXMATCH-funktion avulla. Tämä analyysitaso auttaa poimimaan vivahteikkaampia oivalluksia ja varmistamaan, että tietojen valmistelu on kattava ja tulevaisuuden varma. 🚀