Menemukan Kata-Kata Tertentu dalam String Teks yang Diperluas dan Mengembangkan Variabel SAS

Cara Mengidentifikasi Kata Kunci dalam String Teks Menggunakan SAS

Bekerja dengan string teks panjang di SAS bisa terasa melelahkan, terutama jika mengandung ribuan karakter. Terkadang, Anda perlu mengidentifikasi kata atau frasa tertentu, seperti “AB/CD,” yang tersembunyi di dalam string panjang ini. Tantangan ini bisa menjadi lebih menakutkan ketika Anda menghadapi penempatan kata yang tidak konsisten di seluruh observasi.

Saya baru-baru ini menghadapi skenario serupa saat bekerja dengan data yang menyertakan deskripsi melebihi 2000 karakter. Tujuannya jelas: mendeteksi apakah string berisi kata "AB/CD" dan membuat variabel biner yang menunjukkan keberadaannya. Jika Anda pernah mengalami hal seperti ini, Anda tidak sendirian! 😊

Tugas ini penting dalam persiapan data, karena mengidentifikasi kata atau pola tertentu sering kali mendorong analisis hilir. Untungnya, SAS menyediakan cara yang efisien untuk menangani persyaratan tersebut tanpa terhambat oleh ukuran data atau kompleksitas teks Anda.

Dalam postingan ini, saya akan memandu Anda melalui contoh praktis penggunaan SAS untuk mengatasi masalah ini. Pada akhirnya, Anda akan dibekali dengan teknik untuk membuat tugas manipulasi data Anda lebih mudah, bahkan dengan string teks yang paling luas sekalipun. Ayo selami! 🛠️

Penjelasan Langkah demi Langkah Deteksi Teks dan Pembuatan Bendera di SAS

Skrip yang diberikan di atas menunjukkan cara mengidentifikasi keberadaan kata tertentu secara efisien, seperti "AB/CD", dalam string teks panjang menggunakan berbagai pendekatan pemrograman. Dimulai dengan Langkah Data SAS, prosesnya dimulai dengan menentukan kumpulan data dengan jalur data memerintah. Hal ini memungkinkan kita untuk memasukkan data mentah langsung ke dalam skrip. Teks disimpan dalam variabel bernama "Status", yang telah ditetapkan sepanjang 175 karakter untuk mengakomodasi string yang lebih panjang. Dengan menggunakan indeks fungsi, kode memeriksa apakah "AB/CD" muncul di setiap pengamatan dan membuat variabel biner, ABCD_present, untuk mencatat keberadaannya (1 jika ditemukan, 0 jika tidak). Metode sederhana namun kuat ini ideal untuk pemrosesan data cepat saat bekerja dengan variabel yang banyak teks. 😊

Pada pendekatan kedua, Prosedur SAS SQL digunakan untuk menawarkan lebih banyak fleksibilitas. Metode ini menggunakan kueri SQL untuk membuat tabel baru dengan struktur yang sama tetapi menyertakan kolom terhitung, ABCD_present. Dengan memanfaatkan menemukan berfungsi dalam SQL kasus pernyataan, skrip secara dinamis memeriksa substring "AB/CD" di setiap bidang teks. Jika ditemukan, maka diberi nilai 1; jika tidak, ia akan menetapkan 0. Pendekatan ini sangat cocok untuk lingkungan di mana kueri terstruktur lebih disukai, terutama ketika bekerja dengan kumpulan data yang lebih besar atau berintegrasi dengan sistem database lain. Misalnya, jika perusahaan Anda menyimpan data tekstual dalam database relasional, penggunaan SQL akan berintegrasi secara mulus dengan alur kerja Anda yang sudah ada. 🛠️

Contoh ketiga menunjukkan bagaimana Python dapat digunakan untuk tugas yang sama. Dengan mendefinisikan kumpulan data sebagai DataFrame pandas, str.berisi Metode ini digunakan untuk mendeteksi "AB/CD" di kolom teks. Metode ini membuat kolom baru, ABCD_present, untuk menyimpan hasil biner. Penggunaan tambahan dari astype memastikan hasil boolean dikonversi ke bilangan bulat untuk kompatibilitas yang lebih baik. Fleksibilitas Python membuat pendekatan ini sangat berguna bagi analis yang bekerja dengan data tidak terstruktur dan perlu memanipulasi dan menganalisisnya dengan cepat di lingkungan notebook. Misalnya, seorang analis pemasaran yang bekerja dengan teks media sosial mungkin menggunakan skrip ini untuk mengidentifikasi keberadaan hashtag seperti "AB/CD" di tweet atau postingan.

Setiap metode yang dijelaskan di sini bersifat modular, memungkinkan integrasi yang mudah ke dalam jalur pemrosesan data yang lebih besar. Baik Anda lebih menyukai SAS karena fitur manajemen datanya yang tangguh, SQL karena kekuatan kuerinya, atau Python karena keserbagunaannya, solusi ini dirancang agar efektif dan dapat digunakan kembali. Pada akhirnya, pilihan pendekatan akan bergantung pada ukuran kumpulan data Anda, keahlian teknis tim Anda, dan lingkungan pemrosesan Anda. Dengan menerapkan metode ini, Anda dapat menangani string teks panjang dengan mudah dan fokus menganalisis data yang dikandungnya. 🚀

/* 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)

Meningkatkan Analisis Teks: Menangani Variabilitas dalam Pola Kata

Salah satu tantangan terbesar dalam analisis teks adalah mengelola variabilitas pola. Misalnya, kata seperti "AB/CD" dapat muncul dalam huruf berbeda, menyertakan karakter tambahan, atau bahkan salah ketik. Mengatasi variasi ini sangat penting untuk memastikan keakuratan variabel flag biner Anda. Menggunakan fungsi pencarian yang tidak peka huruf besar-kecil seperti KETERANGAN di SAS atau mengaktifkan abaikan_kasus opsi dalam metode pemrosesan teks Python dapat membantu mengidentifikasi semua kemungkinan kecocokan tanpa memerlukan penyesuaian manual. Pendekatan ini sangat berguna ketika menangani konten buatan pengguna, yang sering terjadi ketidakkonsistenan. 😊

Aspek lain yang perlu dipertimbangkan adalah skalabilitas saat menangani kumpulan data besar dengan jutaan baris. Pemrosesan data seperti itu secara efisien memerlukan strategi seperti pengindeksan dalam database atau pemrosesan potongan-potongan dengan Python. Di SAS, menggunakan metode yang dioptimalkan seperti PROC SQL dengan klausa WHERE dapat membatasi komputasi yang tidak perlu. Teknik-teknik ini tidak hanya mengurangi waktu proses tetapi juga memastikan bahwa solusi Anda tetap responsif seiring bertambahnya ukuran data. Misalnya, mendeteksi kata kunci seperti "AB/CD" dalam database umpan balik pelanggan yang berisi ribuan ulasan dapat mengungkapkan wawasan tentang masalah yang berulang.

Terakhir, penting untuk berpikir lebih dari sekadar deteksi biner dan menjelajahi teknik analisis teks tingkat lanjut. Menggabungkan pencocokan pola menggunakan ekspresi reguler memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar. Misalnya, mendeteksi variasi seperti "AB-CD" atau "AB_CD" menjadi mungkin dengan pola regex di Python atau fungsi PRXMATCH di SAS. Tingkat analisis ini membantu mengekstraksi wawasan yang lebih beragam, memastikan persiapan data Anda komprehensif dan tahan terhadap masa depan. 🚀