Iskanje določenih besed v razširjenih besedilnih nizih in razvoj spremenljivk SAS

Kako prepoznati ključne besede v besedilnih nizih z uporabo SAS

Delo z dolgimi besedilnimi nizi v SAS se lahko zdi izjemno, še posebej, če vsebujejo na tisoče znakov. Včasih morate prepoznati določeno besedo ali besedno zvezo, na primer »AB/CD«, ki je skrita v teh dolgih nizih. Ta izziv lahko postane še bolj zastrašujoč, če imate opravka z nedoslednimi umestitvami besede med opazovanji.

Nedavno sem se soočil s podobnim scenarijem, ko sem delal s podatki, ki so vključevali opise, daljše od 2000 znakov. Cilj je bil jasen: odkriti, ali niz vsebuje besedo "AB/CD" in ustvariti binarno spremenljivko, ki označuje njeno prisotnost. Če ste naleteli na kaj takega, niste edini! 😊

Ta naloga je bistvenega pomena pri pripravi podatkov, saj prepoznavanje določenih besed ali vzorcev pogosto poganja nadaljnjo analizo. Na srečo SAS ponuja učinkovite načine za obravnavanje takšnih zahtev, ne da bi vas obremenjevali velikost vaših podatkov ali zapletenost besedila.

V tej objavi vas bom vodil skozi praktičen primer uporabe SAS za rešitev te težave. Na koncu boste opremljeni s tehnikami, ki vam bodo olajšale naloge manipulacije podatkov, tudi z najobsežnejšimi besedilnimi nizi. Potopimo se! 🛠️

Postopna razlaga zaznavanja besedila in ustvarjanja zastavic v SAS

Zgornji skripti prikazujejo, kako učinkovito prepoznati prisotnost določene besede, kot je »AB/CD«, v dolgih besedilnih nizih z uporabo različnih pristopov programiranja. Začenši s Podatkovnim korakom SAS se postopek začne z definiranjem nabora podatkov z podatkovne linije ukaz. To nam omogoča vnos neobdelanih podatkov neposredno v skript. Besedilo je shranjeno v spremenljivki, imenovani "Status", ki ji je bila dodeljena dolžina 175 znakov, da lahko sprejme daljše nize. Z uporabo kazalo koda preveri, ali se v vsakem opazovanju pojavi "AB/CD", in ustvari binarno spremenljivko, ABCD_present, da zabeleži njegovo prisotnost (1, če je najden, 0 drugače). Ta preprosta, a zmogljiva metoda je idealna za hitro obdelavo podatkov pri delu s spremenljivkami, ki vsebujejo veliko besedila. 😊

Pri drugem pristopu se za večjo prilagodljivost uporablja SAS SQL Procedure. Ta metoda uporablja poizvedbo SQL za ustvarjanje nove tabele z enako strukturo, vendar vključuje izračunan stolpec ABCD_present. Z izkoriščanjem najti funkcijo znotraj SQL primeru stavek, skript dinamično preveri podniz "AB/CD" v vsakem besedilnem polju. Če je najden, dodeli vrednost 1; v nasprotnem primeru dodeli 0. Ta pristop je zelo primeren za okolja, kjer je prednostno strukturirano poizvedovanje, zlasti pri delu z večjimi nabori podatkov ali integraciji z drugimi sistemi baz podatkov. Na primer, če vaše podjetje shranjuje besedilne podatke v relacijski bazi podatkov, se bo uporaba SQL brezhibno integrirala z vašimi obstoječimi poteki dela. 🛠️

Tretji primer prikazuje, kako lahko Python uporabimo za isto nalogo. Z definiranjem nabora podatkov kot pandas DataFrame je str.vsebuje metoda se uporablja za odkrivanje "AB/CD" v besedilnem stolpcu. Ta metoda ustvari nov stolpec, ABCD_present, za shranjevanje binarnih rezultatov. Dodatna uporaba astype zagotavlja, da se logični rezultat pretvori v celo število za boljšo združljivost. Zaradi prilagodljivosti Pythona je ta pristop še posebej uporaben za analitike, ki delajo z nestrukturiranimi podatki in jih morajo hitro manipulirati in analizirati v okolju prenosnika. Na primer, tržni analitik, ki dela z besedilom družbenih medijev, lahko uporabi ta skript za prepoznavanje prisotnosti hashtaga, kot je "AB/CD", v tvitih ali objavah.

Vsaka tukaj opisana metoda je modularna in omogoča enostavno integracijo v večje cevovode za obdelavo podatkov. Ne glede na to, ali imate raje SAS zaradi robustnih funkcij upravljanja podatkov, SQL zaradi njegove moči poizvedovanja ali Python zaradi vsestranskosti, so te rešitve zasnovane tako, da so učinkovite in jih je mogoče ponovno uporabiti. Končno bo izbira pristopa odvisna od velikosti vašega nabora podatkov, tehničnega znanja vaše ekipe in vašega okolja za obdelavo. Z implementacijo teh metod lahko z lahkoto obravnavate dolge besedilne nize in se osredotočite na analizo podatkov, ki jih vsebujejo. 🚀

/* 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)

Izboljšanje analize besedila: obravnava spremenljivosti v besednih vzorcih

Eden največjih izzivov pri analizi besedila je upravljanje variabilnosti vzorcev. Na primer, beseda, kot je "AB/CD", se lahko pojavi v različnih velikih in velikih črkah, vključuje dodatne znake ali celo tipkarske napake. Obravnavanje teh različic je ključnega pomena za zagotavljanje natančnosti spremenljivke binarne zastavice. Uporaba funkcij iskanja, ki ne razlikujejo med velikimi in malimi črkami, kot je UPCASE v SAS ali omogočanje ignore_case možnost v Pythonovih metodah obdelave besedila lahko pomaga prepoznati vsa možna ujemanja, ne da bi bilo treba ročno prilagajati. Ta pristop je še posebej dragocen pri delu z vsebino, ki jo ustvarijo uporabniki, kjer je nedoslednost pogosta. 😊

Drug vidik, ki ga je treba upoštevati, je razširljivost pri ravnanju z velikimi nabori podatkov z milijoni vrstic. Učinkovita obdelava takih podatkov zahteva strategije, kot je indeksiranje v bazah podatkov ali obdelava po delih v Pythonu. V SAS z uporabo optimiziranih metod, kot je PROC SQL s členi WHERE lahko omejijo nepotrebno računanje. Te tehnike ne samo skrajšajo čas izvajanja, ampak tudi zagotovijo, da vaša rešitev ostane odzivna, ko podatki rastejo. Če na primer zaznate ključno besedo, kot je »AB/CD«, v zbirki povratnih informacij strank, ki vsebuje na tisoče mnenj, lahko razkrijete vpogled v ponavljajoče se težave.

Nazadnje je bistveno, da razmišljate dlje od binarnega odkrivanja in raziskujete napredne tehnike analitike besedila. Vključuje ujemanje vzorcev z uporabo regularni izrazi omogoča večjo fleksibilnost. Na primer, zaznavanje različic, kot sta "AB-CD" ali "AB_CD", postane mogoče z vzorci regularnih izrazov v Pythonu ali funkcijo PRXMATCH v SAS. Ta raven analize pomaga pridobiti bolj niansirane vpoglede, kar zagotavlja, da je vaša priprava podatkov celovita in primerna za prihodnost. 🚀