വിപുലീകൃത ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രിംഗുകളിൽ പ്രത്യേക വാക്കുകൾ കണ്ടെത്തുകയും SAS വേരിയബിളുകൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

എസ്എഎസ് ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രിംഗുകളിലെ പ്രധാന വാക്കുകൾ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാം

എസ്എഎസിൽ നീളമുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റ് സ്‌ട്രിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് അമിതമായി അനുഭവപ്പെടും, പ്രത്യേകിച്ചും അവയിൽ ആയിരക്കണക്കിന് പ്രതീകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുമ്പോൾ. ചിലപ്പോൾ, ഈ ദൈർഘ്യമേറിയ സ്ട്രിംഗുകൾക്കുള്ളിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന "AB/CD" പോലെയുള്ള ഒരു പ്രത്യേക വാക്കോ ശൈലിയോ നിങ്ങൾ തിരിച്ചറിയേണ്ടതുണ്ട്. നിരീക്ഷണങ്ങളിലുടനീളം പദത്തിൻ്റെ പൊരുത്തമില്ലാത്ത പ്ലെയ്‌സ്‌മെൻ്റുകൾ നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ വെല്ലുവിളി കൂടുതൽ ഭയാനകമാകും.

2000 പ്രതീകങ്ങളിൽ കൂടുതലുള്ള വിവരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ സമാനമായ ഒരു സാഹചര്യം ഞാൻ അടുത്തിടെ അഭിമുഖീകരിച്ചു. ലക്ഷ്യം വ്യക്തമായിരുന്നു: സ്ട്രിംഗിൽ "AB/CD" എന്ന വാക്ക് ഉണ്ടോ എന്ന് കണ്ടെത്തി അതിൻ്റെ സാന്നിധ്യം സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ബൈനറി വേരിയബിൾ സൃഷ്ടിക്കുക. നിങ്ങൾ ഇതുപോലൊന്ന് നേരിട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല! 😊

ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കുന്നതിൽ ഈ ടാസ്ക്ക് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, കാരണം നിർദ്ദിഷ്ട വാക്കുകളോ പാറ്റേണുകളോ തിരിച്ചറിയുന്നത് പലപ്പോഴും ഡൗൺസ്ട്രീം വിശകലനത്തെ നയിക്കുന്നു. നന്ദി, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പത്തിലോ ടെക്‌സ്റ്റിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണതയിലോ കുടുങ്ങിപ്പോകാതെ അത്തരം ആവശ്യകതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള കാര്യക്ഷമമായ മാർഗങ്ങൾ SAS നൽകുന്നു.

ഈ പോസ്റ്റിൽ, ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ SAS ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രായോഗിക ഉദാഹരണത്തിലൂടെ ഞാൻ നിങ്ങളെ കൊണ്ടുപോകും. അവസാനത്തോടെ, ഏറ്റവും വിപുലമായ ടെക്‌സ്‌റ്റ് സ്‌ട്രിംഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പോലും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വം എളുപ്പമാക്കുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നിങ്ങൾ സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🛠️

എസ്എഎസിലെ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ്റെയും ഫ്ലാഗ് ക്രിയേഷൻ്റെയും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള വിശദീകരണം

വിവിധ പ്രോഗ്രാമിംഗ് സമീപനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നീണ്ട ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രിംഗുകൾക്കുള്ളിൽ "AB/CD" പോലെയുള്ള ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പദത്തിൻ്റെ സാന്നിധ്യം എങ്ങനെ കാര്യക്ഷമമായി തിരിച്ചറിയാമെന്ന് മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ കാണിക്കുന്നു. എസ്എഎസ് ഡാറ്റ സ്റ്റെപ്പ് മുതൽ, ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർവചിച്ചുകൊണ്ട് പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നു ഡാറ്റ ലൈനുകൾ കമാൻഡ്. റോ ഡാറ്റ നേരിട്ട് സ്‌ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് ഇൻപുട്ട് ചെയ്യാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. വാചകം "സ്റ്റാറ്റസ്" എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു വേരിയബിളിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്നു, അത് നീളമുള്ള സ്ട്രിംഗുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി 175 പ്രതീകങ്ങളുടെ ദൈർഘ്യം നൽകിയിട്ടുണ്ട്. ഉപയോഗിച്ച് സൂചിക ഫംഗ്‌ഷൻ, ഓരോ നിരീക്ഷണത്തിലും "AB/CD" ദൃശ്യമാകുന്നുണ്ടോ എന്ന് കോഡ് പരിശോധിക്കുകയും അതിൻ്റെ സാന്നിധ്യം രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ABCD_present എന്ന ബൈനറി വേരിയബിൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു (1 കണ്ടെത്തിയാൽ, 0 അല്ലാത്തപക്ഷം). ടെക്സ്റ്റ്-ഹെവി വേരിയബിളുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ദ്രുത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിന് ലളിതവും എന്നാൽ ശക്തവുമായ ഈ രീതി അനുയോജ്യമാണ്. 😊

രണ്ടാമത്തെ സമീപനത്തിൽ, കൂടുതൽ വഴക്കം നൽകുന്നതിന് SAS SQL നടപടിക്രമം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ രീതി ഒരേ ഘടനയുള്ള ഒരു പുതിയ പട്ടിക സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു SQL അന്വേഷണം ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്നാൽ ABCD_present എന്ന കമ്പ്യൂട്ട് ചെയ്ത കോളം ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ കണ്ടെത്തുക ഒരു SQL-നുള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു കേസ് പ്രസ്താവന, ഓരോ ടെക്സ്റ്റ് ഫീൽഡിലെയും "AB/CD" എന്ന സബ്‌സ്ട്രിംഗ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഡൈനാമിക് ആയി പരിശോധിക്കുന്നു. കണ്ടെത്തിയാൽ, അത് 1 ൻ്റെ മൂല്യം നൽകുന്നു; അല്ലാത്തപക്ഷം, ഇത് 0 അസൈൻ ചെയ്യുന്നു. ഘടനാപരമായ അന്വേഷണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് ഈ സമീപനം വളരെ അനുയോജ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോഴോ മറ്റ് ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോഴോ. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ കമ്പനി ഒരു റിലേഷണൽ ഡാറ്റാബേസിൽ ടെക്സ്റ്റ്വൽ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, SQL ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളുമായി തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കും. 🛠️

മൂന്നാമത്തെ ഉദാഹരണം പൈത്തൺ അതേ ടാസ്‌ക്കിനായി എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്നു. ഡാറ്റാസെറ്റിനെ ഒരു പാണ്ടസ് ഡാറ്റാഫ്രെയിം ആയി നിർവചിക്കുന്നതിലൂടെ, the str.അടങ്ങുന്നു ടെക്സ്റ്റ് കോളത്തിൽ "AB/CD" കണ്ടുപിടിക്കാൻ രീതി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബൈനറി ഫലങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഈ രീതി ABCD_present എന്ന പുതിയ കോളം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അധിക ഉപയോഗം ആസ്റ്റൈപ്പ് മികച്ച അനുയോജ്യതയ്ക്കായി ബൂളിയൻ ഫലം ഒരു പൂർണ്ണസംഖ്യയായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പൈത്തണിൻ്റെ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി ഈ സമീപനത്തെ ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന, നോട്ട്ബുക്ക് പരിതസ്ഥിതിയിൽ വേഗത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സോഷ്യൽ മീഡിയ ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് അനലിസ്റ്റ് ട്വീറ്റുകളിലോ പോസ്റ്റുകളിലോ "AB/CD" പോലുള്ള ഒരു ഹാഷ്‌ടാഗിൻ്റെ സാന്നിധ്യം തിരിച്ചറിയാൻ ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.

ഇവിടെ വിവരിച്ചിരിക്കുന്ന ഓരോ രീതിയും മോഡുലാർ ആണ്, ഇത് വലിയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകളിലേക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. SAS അതിൻ്റെ ശക്തമായ ഡാറ്റാ മാനേജ്‌മെൻ്റ് സവിശേഷതകൾക്കായി നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, അതിൻ്റെ ക്വയറിംഗ് പവറിന് SQL അല്ലെങ്കിൽ അതിൻ്റെ വൈദഗ്ധ്യത്തിന് പൈത്തൺ എന്നിവയാണെങ്കിലും, ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ഫലപ്രദവും പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതുമാണ്. ആത്യന്തികമായി, സമീപനത്തിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ വലുപ്പം, നിങ്ങളുടെ ടീമിൻ്റെ സാങ്കേതിക വൈദഗ്ദ്ധ്യം, നിങ്ങളുടെ പ്രോസസ്സിംഗ് പരിതസ്ഥിതി എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. ഈ രീതികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് നീളമുള്ള ടെക്സ്റ്റ് സ്ട്രിംഗുകൾ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അവയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും കഴിയും. 🚀

/* 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)

ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: വേഡ് പാറ്റേണുകളിൽ വേരിയബിളിറ്റി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനത്തിലെ ഏറ്റവും വലിയ വെല്ലുവിളി പാറ്റേണുകളിലെ വ്യതിയാനം കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, "AB/CD" പോലെയുള്ള ഒരു വാക്ക് വ്യത്യസ്‌ത സന്ദർഭങ്ങളിൽ ദൃശ്യമാകാം, അധിക പ്രതീകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്താം, അല്ലെങ്കിൽ അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാം. നിങ്ങളുടെ ബൈനറി ഫ്ലാഗ് വേരിയബിളിൻ്റെ കൃത്യത ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഈ വ്യതിയാനങ്ങൾ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാണ്. പോലുള്ള കേസ്-ഇൻസെൻസിറ്റീവ് തിരയൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു UPCASE SAS-ൽ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു അവഗണിക്കുക_കേസ് പൈത്തണിൻ്റെ ടെക്സ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് രീതികളിലെ ഓപ്ഷൻ മാനുവൽ അഡ്ജസ്റ്റ്മെൻ്റുകൾ ഇല്ലാതെ സാധ്യമായ എല്ലാ പൊരുത്തങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കും. പൊരുത്തക്കേട് സാധാരണമായ, ഉപയോക്താവ് സൃഷ്ടിച്ച ഉള്ളടക്കവുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്. 😊

ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വരികളുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ സ്കേലബിളിറ്റിയാണ് പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു വശം. അത്തരം ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഡാറ്റാബേസുകളിലെ ഇൻഡെക്‌സിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പൈത്തണിലെ ചങ്ക്-വൈസ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. SAS-ൽ, പോലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു PROC SQL എവിടെ നിബന്ധനകൾക്ക് അനാവശ്യമായ കണക്കുകൂട്ടൽ പരിമിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. ഈ ടെക്‌നിക്കുകൾ റൺടൈം കുറയ്ക്കുക മാത്രമല്ല, ഡാറ്റ വലുപ്പം കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ പരിഹാരം പ്രതികരിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ആയിരക്കണക്കിന് അവലോകനങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ഡാറ്റാബേസിൽ "AB/CD" പോലുള്ള ഒരു കീവേഡ് കണ്ടെത്തുന്നത് ആവർത്തിച്ചുള്ള പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വെളിപ്പെടുത്തും.

അവസാനമായി, ബൈനറി കണ്ടെത്തലിനപ്പുറം ചിന്തിക്കുകയും വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഉപയോഗിച്ച് പാറ്റേൺ പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു പതിവ് ഭാവങ്ങൾ കൂടുതൽ വഴക്കം അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, "AB-CD" അല്ലെങ്കിൽ "AB_CD" പോലെയുള്ള വ്യതിയാനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് പൈത്തണിലെ റീജക്സ് പാറ്റേണുകൾ അല്ലെങ്കിൽ SAS-ലെ PRXMATCH ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യമാകും. ഈ തലത്തിലുള്ള വിശകലനം കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ സമഗ്രവും ഭാവി പ്രൂഫ് ആണെന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🚀