Encontrando palavras específicas em strings de texto estendidas e desenvolvendo variáveis ​​SAS

Como identificar palavras-chave em strings de texto usando SAS

Trabalhar com longas sequências de texto no SAS pode ser cansativo, especialmente quando elas contêm milhares de caracteres. Às vezes, você precisa identificar uma palavra ou frase específica, como “AB/CD”, escondida nessas longas sequências. Esse desafio pode se tornar ainda mais assustador quando você lida com posicionamentos inconsistentes da palavra nas observações.

Recentemente enfrentei um cenário semelhante ao trabalhar com dados que incluíam descrições superiores a 2.000 caracteres. O objetivo era claro: detectar se a string continha a palavra “AB/CD” e criar uma variável binária indicando sua presença. Se você encontrou algo assim, você não está sozinho! 😊

Esta tarefa é essencial na preparação de dados, pois a identificação de palavras ou padrões específicos muitas vezes conduz à análise posterior. Felizmente, o SAS oferece maneiras eficientes de lidar com esses requisitos sem se preocupar com o tamanho dos seus dados ou com a complexidade do texto.

Neste post, apresentarei um exemplo prático de uso de SAS para resolver esse problema. Ao final, você estará equipado com técnicas para facilitar suas tarefas de manipulação de dados, mesmo com as mais extensas cadeias de texto. Vamos mergulhar! 🛠️

Explicação passo a passo da detecção de texto e criação de sinalizadores no SAS

Os scripts fornecidos acima demonstram como identificar com eficiência a presença de uma palavra específica, como "AB/CD", em longas sequências de texto usando várias abordagens de programação. Começando com a Etapa de Dados SAS, o processo começa definindo um conjunto de dados com o linhas de dados comando. Isso nos permite inserir dados brutos diretamente no script. O texto é armazenado em uma variável chamada “Status”, à qual foi atribuído um comprimento de 175 caracteres para acomodar strings mais longas. Ao usar o índice função, o código verifica se "AB/CD" aparece em cada observação e cria uma variável binária, ABCD_present, para registrar sua presença (1 se encontrado, 0 caso contrário). Este método simples, mas poderoso, é ideal para processamento rápido de dados ao trabalhar com variáveis ​​com muito texto. 😊

Na segunda abordagem, o Procedimento SQL SAS é empregado para oferecer mais flexibilidade. Este método usa uma consulta SQL para criar uma nova tabela com a mesma estrutura, mas inclui uma coluna computada, ABCD_present. Ao aproveitar o encontrar função dentro de um SQL caso instrução, o script verifica dinamicamente a substring "AB/CD" em cada campo de texto. Se encontrado, atribui o valor 1; caso contrário, atribui 0. Essa abordagem é altamente adequada para ambientes onde a consulta estruturada é preferida, especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados maiores ou na integração com outros sistemas de banco de dados. Por exemplo, se sua empresa armazena dados textuais em um banco de dados relacional, o uso de SQL se integrará perfeitamente aos seus fluxos de trabalho existentes. 🛠️

O terceiro exemplo mostra como Python pode ser usado para a mesma tarefa. Ao definir o conjunto de dados como um DataFrame do pandas, o str.contém método é utilizado para detectar "AB/CD" na coluna de texto. Este método cria uma nova coluna, ABCD_present, para armazenar resultados binários. O uso adicional de tipo garante que o resultado booleano seja convertido em um número inteiro para melhor compatibilidade. A flexibilidade do Python torna essa abordagem particularmente útil para analistas que trabalham com dados não estruturados e precisam manipulá-los e analisá-los rapidamente em um ambiente de notebook. Por exemplo, um analista de marketing que trabalha com texto de mídia social pode usar esse script para identificar a presença de uma hashtag como “AB/CD” em tweets ou postagens.

Cada método descrito aqui é modular, permitindo fácil integração em pipelines maiores de processamento de dados. Quer você prefira SAS por seus recursos robustos de gerenciamento de dados, SQL por seu poder de consulta ou Python por sua versatilidade, essas soluções foram projetadas para serem eficazes e reutilizáveis. Em última análise, a escolha da abordagem dependerá do tamanho do seu conjunto de dados, do conhecimento técnico da sua equipe e do seu ambiente de processamento. Ao implementar esses métodos, você pode lidar com longas sequências de texto com facilidade e se concentrar na análise dos dados que elas contêm. 🚀

/* 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)

Aprimorando a análise de texto: lidando com a variabilidade em padrões de palavras

Um dos maiores desafios na análise de texto é gerenciar a variabilidade nos padrões. Por exemplo, uma palavra como "AB/CD" pode aparecer em casos diferentes, incluir caracteres adicionais ou até mesmo conter erros de digitação. Abordar essas variações é crucial para garantir a precisão da sua variável de sinalização binária. Usando funções de pesquisa que não diferenciam maiúsculas de minúsculas, como UPCASE no SAS ou habilitando o ignore_case opção nos métodos de processamento de texto do Python pode ajudar a identificar todas as correspondências possíveis sem a necessidade de ajustes manuais. Essa abordagem é particularmente valiosa ao trabalhar com conteúdo gerado pelo usuário, onde a inconsistência é comum. 😊

Outro aspecto a considerar é a escalabilidade ao lidar com grandes conjuntos de dados com milhões de linhas. O processamento eficiente de tais dados requer estratégias como indexação em bancos de dados ou processamento em blocos em Python. No SAS, usando métodos otimizados como PROC SQL com cláusulas WHERE pode limitar cálculos desnecessários. Essas técnicas não apenas reduzem o tempo de execução, mas também garantem que sua solução permaneça responsiva à medida que os dados aumentam de tamanho. Por exemplo, detectar uma palavra-chave como “AB/CD” em um banco de dados de feedback de clientes com milhares de avaliações pode revelar insights sobre problemas recorrentes.

Finalmente, é essencial pensar além da detecção binária e explorar técnicas avançadas de análise de texto. Incorporando correspondência de padrões usando expressões regulares permite maior flexibilidade. Por exemplo, detectar variações como "AB-CD" ou "AB_CD" torna-se possível com padrões regex em Python ou a função PRXMATCH em SAS. Esse nível de análise ajuda a extrair insights mais diferenciados, garantindo que a preparação de seus dados seja abrangente e preparada para o futuro. 🚀