Konkrét szavak keresése kiterjesztett szöveges karakterláncokban és SAS-változók fejlesztése

Kulcsszavak azonosítása szöveges karakterláncokban a SAS segítségével

A hosszú szöveges karakterláncokkal végzett munka a SAS rendszerben elsöprőnek tűnhet, különösen, ha azok több ezer karaktert tartalmaznak. Néha meg kell határoznia egy adott szót vagy kifejezést, például az „AB/CD”, amely ezekben a hosszú karakterláncokban rejtőzik. Ez a kihívás még ijesztőbbé válhat, ha a szónak a megfigyelések között következetlen elhelyezésével kell szembenéznie.

Nemrég hasonló forgatókönyvvel szembesültem, miközben olyan adatokkal dolgoztam, amelyek 2000 karakternél hosszabb leírásokat tartalmaztak. A cél egyértelmű volt: észlelni, hogy a karakterlánc tartalmazza-e az "AB/CD" szót, és létrehozni egy bináris változót, amely jelzi a jelenlétét. Ha találkozott már ilyesmivel, nem vagy egyedül! 😊

Ez a feladat elengedhetetlen az adat-előkészítés során, mivel bizonyos szavak vagy minták azonosítása gyakran a későbbi elemzésekhez vezet. Szerencsére a SAS hatékony módszereket kínál az ilyen követelmények kezelésére anélkül, hogy belemerülne az adatok mérete vagy a szöveg bonyolultsága.

Ebben a bejegyzésben egy gyakorlati példát mutatok be a SAS használatával a probléma megoldására. A végére olyan technikákkal fog rendelkezni, amelyek megkönnyítik adatkezelési feladatait, még a legkiterjedtebb szöveges karakterláncok esetén is. Merüljünk el! 🛠️

Lépésről lépésre a szövegészlelés és a zászlók létrehozása SAS-ban

A fent megadott szkriptek bemutatják, hogyan lehet hatékonyan azonosítani egy adott szó, például az "AB/CD" jelenlétét hosszú szöveges karakterláncokban, különféle programozási megközelítések segítségével. A SAS Data Step-től kezdve a folyamat egy adatkészlet meghatározásával kezdődik a adatvonalak parancs. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy nyers adatokat vigyünk be közvetlenül a szkriptbe. A szöveget a „Status” nevű változó tárolja, amelyhez 175 karakter hosszúságú lett hozzárendelve a hosszabb karakterláncok befogadására. Használatával a index függvény, a kód ellenőrzi, hogy az "AB/CD" megjelenik-e az egyes megfigyelésekben, és létrehoz egy bináris változót, ABCD_present, hogy rögzítse a jelenlétét (1 ha talált, 0 egyébként). Ez az egyszerű, de hatékony módszer ideális a gyors adatfeldolgozáshoz, ha nehéz szöveget tartalmazó változókkal dolgozik. 😊

A második megközelítésben a SAS SQL Procedure-t alkalmazzák a nagyobb rugalmasság érdekében. Ez a módszer egy SQL-lekérdezést használ egy új, azonos szerkezetű tábla létrehozásához, de tartalmaz egy számított ABCD_present oszlopot. Kihasználva a lelet függvény egy SQL-en belül ügy utasítást, a szkript dinamikusan ellenőrzi az "AB/CD" részkarakterláncot minden szövegmezőben. Ha megtalálta, 1 értéket ad; egyébként 0-t rendel hozzá. Ez a megközelítés kiválóan alkalmas olyan környezetekben, ahol a strukturált lekérdezést részesítik előnyben, különösen akkor, ha nagyobb adatkészletekkel dolgozunk vagy más adatbázisrendszerekkel integrálunk. Például, ha cége szöveges adatokat tárol egy relációs adatbázisban, az SQL használata zökkenőmentesen integrálódik a meglévő munkafolyamatokhoz. 🛠️

A harmadik példa bemutatja, hogyan használható a Python ugyanarra a feladatra. Ha az adatkészletet pandas DataFrame-ként határozzuk meg, a str.tartalmazza módszert használják az "AB/CD" felismerésére a szövegoszlopban. Ez a metódus létrehoz egy új oszlopot, az ABCD_present, a bináris eredmények tárolására. A további felhasználása mint típus biztosítja, hogy a logikai eredményt egész számmá konvertálja a jobb kompatibilitás érdekében. A Python rugalmassága különösen hasznossá teszi ezt a megközelítést azon elemzők számára, akik strukturálatlan adatokkal dolgoznak, és gyorsan kell azokat manipulálniuk és elemezniük notebook környezetben. Például egy közösségimédia-szöveggel dolgozó marketingelemző ezt a szkriptet használhatja egy hashtag (például „AB/CD”) jelenlétének azonosítására a tweetekben vagy bejegyzésekben.

Mindegyik itt leírt módszer moduláris, lehetővé téve a nagyobb adatfeldolgozási folyamatokba való egyszerű integrációt. Akár a SAS-t részesíti előnyben robusztus adatkezelési funkciói miatt, akár az SQL-t a lekérdezési képessége miatt, akár a Pythont a sokoldalúsága miatt, ezek a megoldások hatékonyak és újrafelhasználhatók. Végső soron a megközelítés kiválasztása az adatkészlet méretétől, a csapat műszaki szakértelmétől és a feldolgozási környezetétől függ. Ezen módszerek megvalósításával könnyedén kezelheti a hosszú szöveges karakterláncokat, és a bennük lévő adatok elemzésére összpontosíthat. 🚀

/* 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)

A szövegelemzés javítása: A szóminták változatosságának kezelése

A szövegelemzés egyik legnagyobb kihívása a minták változékonyságának kezelése. Például egy olyan szó, mint az „AB/CD”, különböző esetekben jelenhet meg, tartalmazhat további karaktereket, vagy akár elírásokat is tartalmazhat. Ezeknek a változatoknak a kezelése döntő fontosságú a bináris zászlóváltozó pontosságának biztosításához. A kis- és nagybetűket megkülönböztető keresési funkciók használata, mint pl UPCASE SAS-ban vagy engedélyezve a ignore_case opció a Python szövegfeldolgozási módszereiben segíthet az összes lehetséges egyezés azonosításában anélkül, hogy manuális módosításra lenne szükség. Ez a megközelítés különösen értékes a felhasználók által generált tartalommal végzett munka során, ahol gyakori az inkonzisztencia. 😊

Egy másik szempont, amelyet figyelembe kell venni, a méretezhetőség, amikor több millió sort tartalmazó adatkészleteket kezelünk. Az ilyen adatok hatékony feldolgozásához olyan stratégiákra van szükség, mint az adatbázisokban való indexelés vagy a Pythonban a darabonkénti feldolgozás. A SAS-ban optimalizált módszerek használatával, mint pl PROC SQL a WHERE záradékkal korlátozhatják a szükségtelen számításokat. Ezek a technikák nemcsak csökkentik a futási időt, hanem azt is biztosítják, hogy a megoldás érzékeny maradjon az adatok méretének növekedésével. Például egy olyan kulcsszó észlelése, mint az „AB/CD” egy több ezer véleményt tartalmazó ügyfél-visszajelzési adatbázisban, betekintést nyerhet a visszatérő problémákba.

Végül pedig elengedhetetlen, hogy a bináris észlelésen túl gondoljunk, és fedezzük fel a fejlett szövegelemzési technikákat. Mintaillesztés beépítése segítségével reguláris kifejezések nagyobb rugalmasságot tesz lehetővé. Például az „AB-CD” vagy az „AB_CD” változatok észlelése lehetővé válik a Python regex mintáival vagy a SAS PRXMATCH függvényével. Az elemzés ezen szintje segít árnyaltabb betekintést nyerni, biztosítva, hogy az adatok előkészítése átfogó és jövőbiztos legyen. 🚀