विस्तारित टेक्स्ट स्ट्रिंग्स में विशेष शब्द ढूंढना और एसएएस वेरिएबल विकसित करना

एसएएस का उपयोग करके टेक्स्ट स्ट्रिंग्स में मुख्य शब्दों की पहचान कैसे करें

एसएएस में लंबी टेक्स्ट स्ट्रिंग्स के साथ काम करना भारी पड़ सकता है, खासकर जब उनमें हजारों अक्षर हों। कभी-कभी, आपको इन लंबी स्ट्रिंग्स के भीतर छिपे किसी विशिष्ट शब्द या वाक्यांश, जैसे "एबी/सीडी" की पहचान करने की आवश्यकता होती है। यह चुनौती तब और भी कठिन हो सकती है जब आप अवलोकनों में शब्द के असंगत प्लेसमेंट से निपट रहे हों।

मुझे हाल ही में डेटा के साथ काम करते समय एक समान परिदृश्य का सामना करना पड़ा जिसमें 2000 अक्षरों से अधिक विवरण शामिल थे। लक्ष्य स्पष्ट था: पता लगाएं कि स्ट्रिंग में "एबी/सीडी" शब्द है या नहीं और इसकी उपस्थिति का संकेत देने वाला एक बाइनरी वैरिएबल बनाएं। यदि आपने कुछ इस तरह का सामना किया है, तो आप अकेले नहीं हैं! 😊

डेटा तैयार करने में यह कार्य आवश्यक है, क्योंकि विशिष्ट शब्दों या पैटर्न की पहचान अक्सर डाउनस्ट्रीम विश्लेषण को प्रेरित करती है। शुक्र है, एसएएस आपके डेटा के आकार या पाठ की जटिलता से प्रभावित हुए बिना ऐसी आवश्यकताओं को संभालने के लिए कुशल तरीके प्रदान करता है।

इस पोस्ट में, मैं आपको इस समस्या को हल करने के लिए एसएएस का उपयोग करने का एक व्यावहारिक उदाहरण बताऊंगा। अंत तक, आप अपने डेटा हेरफेर कार्यों को आसान बनाने के लिए तकनीकों से लैस होंगे, यहां तक ​​कि सबसे व्यापक टेक्स्ट स्ट्रिंग्स के साथ भी। आइए गोता लगाएँ! 🛠️

एसएएस में टेक्स्ट डिटेक्शन और फ़्लैग निर्माण की चरण-दर-चरण व्याख्या

ऊपर दी गई स्क्रिप्ट दर्शाती है कि विभिन्न प्रोग्रामिंग दृष्टिकोणों का उपयोग करके लंबी टेक्स्ट स्ट्रिंग्स के भीतर "एबी/सीडी" जैसे किसी विशिष्ट शब्द की उपस्थिति को कुशलतापूर्वक कैसे पहचाना जाए। एसएएस डेटा चरण से शुरू होकर, प्रक्रिया एक डेटासेट को परिभाषित करने से शुरू होती है datalines आज्ञा। यह हमें कच्चे डेटा को सीधे स्क्रिप्ट में इनपुट करने की अनुमति देता है। पाठ को "स्थिति" नामक एक चर में संग्रहीत किया जाता है, जिसे लंबी स्ट्रिंग को समायोजित करने के लिए 175 वर्णों की लंबाई सौंपी गई है। का उपयोग करके अनुक्रमणिका फ़ंक्शन, कोड जांचता है कि क्या "एबी/सीडी" प्रत्येक अवलोकन में दिखाई देता है और इसकी उपस्थिति दर्ज करने के लिए एक बाइनरी वैरिएबल, एबीसीडी_प्रेजेंट बनाता है (यदि पाया जाता है तो 1, अन्यथा 0)। टेक्स्ट-हेवी वेरिएबल्स के साथ काम करते समय यह सरल लेकिन शक्तिशाली विधि त्वरित डेटा प्रोसेसिंग के लिए आदर्श है। 😊

दूसरे दृष्टिकोण में, एसएएस एसक्यूएल प्रक्रिया को अधिक लचीलापन प्रदान करने के लिए नियोजित किया जाता है। यह विधि समान संरचना के साथ एक नई तालिका बनाने के लिए SQL क्वेरी का उपयोग करती है लेकिन इसमें एक परिकलित कॉलम, ABCD_present शामिल होता है। का लाभ उठाकर खोजो SQL के अंतर्गत कार्य करें मामला कथन, स्क्रिप्ट गतिशील रूप से प्रत्येक पाठ फ़ील्ड में सबस्ट्रिंग "एबी/सीडी" की जांच करती है। यदि पाया जाता है, तो यह 1 का मान निर्दिष्ट करता है; अन्यथा, यह 0 असाइन करता है। यह दृष्टिकोण उन वातावरणों के लिए अत्यधिक उपयुक्त है जहां संरचित क्वेरी को प्राथमिकता दी जाती है, खासकर जब बड़े डेटासेट के साथ काम करना या अन्य डेटाबेस सिस्टम के साथ एकीकृत करना। उदाहरण के लिए, यदि आपकी कंपनी टेक्स्ट डेटा को रिलेशनल डेटाबेस में संग्रहीत करती है, तो SQL का उपयोग आपके मौजूदा वर्कफ़्लो के साथ सहजता से एकीकृत हो जाएगा। 🛠️

तीसरा उदाहरण दिखाता है कि समान कार्य के लिए पायथन का उपयोग कैसे किया जा सकता है। डेटासेट को पांडा डेटाफ़्रेम के रूप में परिभाषित करके, str.शामिल है टेक्स्ट कॉलम में "एबी/सीडी" का पता लगाने के लिए विधि का उपयोग किया जाता है। यह विधि बाइनरी परिणामों को संग्रहीत करने के लिए एक नया कॉलम, एबीसीडी_प्रेजेंट बनाती है। का अतिरिक्त उपयोग astype यह सुनिश्चित करता है कि बेहतर अनुकूलता के लिए बूलियन परिणाम को पूर्णांक में बदल दिया जाए। पायथन का लचीलापन इस दृष्टिकोण को उन विश्लेषकों के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है जो असंरचित डेटा के साथ काम करते हैं और उन्हें नोटबुक वातावरण में इसे तुरंत हेरफेर और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया टेक्स्ट के साथ काम करने वाला एक मार्केटिंग विश्लेषक ट्वीट या पोस्ट में "एबी/सीडी" जैसे हैशटैग की उपस्थिति की पहचान करने के लिए इस स्क्रिप्ट का उपयोग कर सकता है।

यहां वर्णित प्रत्येक विधि मॉड्यूलर है, जो बड़ी डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइनों में आसान एकीकरण को सक्षम बनाती है। चाहे आप एसएएस को इसकी मजबूत डेटा प्रबंधन सुविधाओं के लिए पसंद करते हैं, एसक्यूएल को इसकी क्वेरी शक्ति के लिए, या पायथन को इसकी बहुमुखी प्रतिभा के लिए पसंद करते हैं, ये समाधान प्रभावी और पुन: प्रयोज्य होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। अंततः, दृष्टिकोण का चुनाव आपके डेटासेट के आकार, आपकी टीम की तकनीकी विशेषज्ञता और आपके प्रसंस्करण वातावरण पर निर्भर करेगा। इन तरीकों को लागू करके, आप लंबी टेक्स्ट स्ट्रिंग्स को आसानी से संभाल सकते हैं और उनमें मौजूद डेटा का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। 🚀

/* 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)

पाठ विश्लेषण को बढ़ाना: शब्द पैटर्न में परिवर्तनशीलता को संभालना

पाठ विश्लेषण में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक पैटर्न में परिवर्तनशीलता का प्रबंधन करना है। उदाहरण के लिए, "एबी/सीडी" जैसा शब्द अलग-अलग मामलों में प्रकट हो सकता है, इसमें अतिरिक्त वर्ण शामिल हो सकते हैं, या यहां तक ​​कि इसमें टाइपो त्रुटियां भी हो सकती हैं। आपके बाइनरी फ़्लैग वेरिएबल की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए इन विविधताओं को संबोधित करना महत्वपूर्ण है। जैसे केस-असंवेदनशील खोज फ़ंक्शंस का उपयोग करना मामला एसएएस में या सक्षम करने में इग्नोर_केस पायथन की टेक्स्ट प्रोसेसिंग विधियों में विकल्प मैन्युअल समायोजन की आवश्यकता के बिना सभी संभावित मिलानों की पहचान करने में मदद कर सकता है। उपयोगकर्ता-जनित सामग्री के साथ काम करते समय यह दृष्टिकोण विशेष रूप से मूल्यवान है, जहां असंगतता आम है। 😊

लाखों पंक्तियों वाले बड़े डेटासेट को संभालते समय विचार करने योग्य एक अन्य पहलू स्केलेबिलिटी है। ऐसे डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने के लिए डेटाबेस में अनुक्रमण या पायथन में चंक-वार प्रोसेसिंग जैसी रणनीतियों की आवश्यकता होती है। एसएएस में, जैसे अनुकूलित तरीकों का उपयोग करना प्रोसी एसक्यूएल WHERE क्लॉज अनावश्यक गणना को सीमित कर सकते हैं। ये तकनीकें न केवल रनटाइम को कम करती हैं बल्कि यह भी सुनिश्चित करती हैं कि डेटा का आकार बढ़ने पर आपका समाधान प्रतिक्रियाशील बना रहे। उदाहरण के लिए, हजारों समीक्षाओं के ग्राहक फीडबैक डेटाबेस में "एबी/सीडी" जैसे कीवर्ड का पता लगाने से आवर्ती मुद्दों के बारे में जानकारी मिल सकती है।

अंत में, बाइनरी डिटेक्शन से परे सोचना और उन्नत टेक्स्ट एनालिटिक्स तकनीकों का पता लगाना आवश्यक है। का उपयोग करके पैटर्न मिलान को शामिल करना नियमित अभिव्यक्ति अधिक लचीलेपन की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, "एबी-सीडी" या "एबी_सीडी" जैसी विविधताओं का पता लगाना पायथन में रेगेक्स पैटर्न या एसएएस में पीआरएक्समैच फ़ंक्शन के साथ संभव हो जाता है। विश्लेषण का यह स्तर अधिक सूक्ष्म अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपकी डेटा तैयारी व्यापक और भविष्य के लिए उपयुक्त है। 🚀