Pronalaženje određenih riječi u proširenim tekstualnim nizovima i razvijanje SAS varijabli

Kako prepoznati ključne riječi u tekstualnim nizovima pomoću SAS-a

Rad s dugim tekstualnim nizovima u SAS-u može se činiti neodoljivim, posebno kada sadrže tisuće znakova. Ponekad morate identificirati određenu riječ ili frazu, poput "AB/CD", skrivenu unutar ovih dugačkih nizova. Ovaj izazov može postati još zastrašujući ako imate posla s nedosljednim postavljanjem riječi u opažanjima.

Nedavno sam se suočio sa sličnim scenarijem dok sam radio s podacima koji su uključivali opise veće od 2000 znakova. Cilj je bio jasan: otkriti sadrži li niz riječ "AB/CD" i stvoriti binarnu varijablu koja pokazuje njezinu prisutnost. Ako ste se susreli s nečim ovakvim, niste jedini! 😊

Ovaj zadatak je bitan u pripremi podataka, jer identificiranje specifičnih riječi ili uzoraka često pokreće daljnju analizu. Srećom, SAS pruža učinkovite načine za rješavanje takvih zahtjeva bez da vas zaglavi veličina vaših podataka ili složenost teksta.

U ovom postu, provest ću vas kroz praktičan primjer korištenja SAS-a za rješavanje ovog problema. Na kraju ćete biti opremljeni tehnikama koje će vam olakšati zadatke manipulacije podacima, čak i s najopširnijim tekstualnim nizovima. Zaronimo! 🛠️

Korak po korak objašnjenje otkrivanja teksta i stvaranja zastavice u SAS-u

Gore navedene skripte pokazuju kako učinkovito identificirati prisutnost određene riječi, kao što je "AB/CD", unutar dugih tekstualnih nizova koristeći različite pristupe programiranju. Počevši od SAS podatkovnog koraka, proces počinje definiranjem skupa podataka s podatkovne linije naredba. To nam omogućuje unos neobrađenih podataka izravno u skriptu. Tekst je pohranjen u varijabli pod nazivom "Status", kojoj je dodijeljena duljina od 175 znakova za prilagodbu duljim nizovima. Korištenjem indeks funkciju, kod provjerava pojavljuje li se "AB/CD" u svakom opažanju i stvara binarnu varijablu, ABCD_present, za bilježenje njegove prisutnosti (1 ako se nađe, 0 inače). Ova jednostavna, ali moćna metoda idealna je za brzu obradu podataka pri radu s tekstualnim varijablama. 😊

U drugom pristupu koristi se SAS SQL procedura kako bi se ponudila veća fleksibilnost. Ova metoda koristi SQL upit za stvaranje nove tablice s istom strukturom, ali uključuje izračunati stupac, ABCD_present. Iskorištavanjem pronaći funkcija unutar SQL-a spis naredbe, skripta dinamički provjerava podniz "AB/CD" u svakom tekstualnom polju. Ako se pronađe, dodjeljuje vrijednost 1; inače dodjeljuje 0. Ovaj je pristup vrlo prikladan za okruženja u kojima se preferira strukturirano postavljanje upita, posebno kada se radi s većim skupovima podataka ili se integrira s drugim sustavima baza podataka. Na primjer, ako vaša tvrtka pohranjuje tekstualne podatke u relacijsku bazu podataka, korištenje SQL-a neprimjetno će se integrirati s vašim postojećim tijekovima rada. 🛠️

Treći primjer prikazuje kako se Python može koristiti za isti zadatak. Definiranjem skupa podataka kao pandas DataFrame, str.sadrži metoda se koristi za otkrivanje "AB/CD" u tekstualnom stupcu. Ova metoda stvara novi stupac, ABCD_present, za pohranjivanje binarnih rezultata. Dodatna upotreba kao tip osigurava da se Booleov rezultat pretvara u cijeli broj radi bolje kompatibilnosti. Fleksibilnost Pythona čini ovaj pristup osobito korisnim za analitičare koji rade s nestrukturiranim podacima i trebaju ih brzo manipulirati i analizirati u okruženju prijenosnog računala. Na primjer, marketinški analitičar koji radi s tekstom na društvenim mrežama može upotrijebiti ovu skriptu za prepoznavanje prisutnosti hashtaga poput "AB/CD" u tweetovima ili postovima.

Svaka ovdje opisana metoda je modularna, što omogućuje jednostavnu integraciju u veće kanale za obradu podataka. Bilo da preferirate SAS zbog robusnih značajki upravljanja podacima, SQL zbog njegove moći postavljanja upita ili Python zbog njegove svestranosti, ova su rješenja dizajnirana da budu učinkovita i višekratna. U konačnici, izbor pristupa ovisit će o veličini vašeg skupa podataka, tehničkoj stručnosti vašeg tima i vašem okruženju obrade. Implementacijom ovih metoda možete s lakoćom rukovati dugim tekstualnim nizovima i usredotočiti se na analizu podataka koje sadrže. 🚀

/* 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)

Poboljšanje analize teksta: rukovanje varijabilnošću u obrascima riječi

Jedan od najvećih izazova u analizi teksta je upravljanje varijabilnošću u uzorcima. Na primjer, riječ poput "AB/CD" mogla bi se pojaviti u različitim slučajevima, sadržavati dodatne znakove ili čak imati pogreške pri upisu. Rješavanje ovih varijacija ključno je za osiguravanje točnosti vaše varijable binarne zastavice. Korištenje funkcija pretraživanja koje ne razlikuju velika i mala slova poput UPCASE u SAS-u ili omogućavanje ignoriraj velika_velika opcija u Pythonovim metodama obrade teksta može pomoći u identificiranju svih mogućih podudaranja bez potrebe za ručnim podešavanjem. Ovaj je pristup posebno vrijedan kada se radi sa sadržajem koji stvaraju korisnici, gdje je nedosljednost uobičajena. 😊

Još jedan aspekt koji treba uzeti u obzir je skalabilnost pri rukovanju velikim skupovima podataka s milijunima redaka. Učinkovita obrada takvih podataka zahtijeva strategije poput indeksiranja u bazama podataka ili obrade po dijelovima u Pythonu. U SAS-u, korištenje optimiziranih metoda kao što su PROC SQL s WHERE klauzulama može ograničiti nepotrebno računanje. Ove tehnike ne samo da skraćuju vrijeme izvođenja, nego također osiguravaju da vaše rješenje ostaje osjetljivo kako podaci rastu. Na primjer, otkrivanje ključne riječi kao što je "AB/CD" u bazi povratnih informacija kupaca od tisuća recenzija može otkriti uvide o problemima koji se ponavljaju.

Konačno, bitno je razmišljati dalje od binarnog otkrivanja i istražiti napredne tehnike analitike teksta. Uključivanje slaganja uzoraka pomoću regularni izrazi omogućuje veću fleksibilnost. Na primjer, otkrivanje varijacija poput "AB-CD" ili "AB_CD" postaje moguće s uzorcima regularnih izraza u Pythonu ili funkcijom PRXMATCH u SAS-u. Ova razina analize pomaže u izvlačenju nijansiranih uvida, osiguravajući da je vaša priprema podataka sveobuhvatna i spremna za budućnost. 🚀