Проналажење одређених речи у проширеним текстуалним стринговима и развијање САС променљивих

Како идентификовати кључне речи у текстуалним низовима користећи САС

Рад са дугим текстуалним стринговима у САС-у може се осећати неодољиво, посебно када садрже хиљаде знакова. Понекад морате да идентификујете одређену реч или фразу, као што је „АБ/ЦД“, скривену унутар ових дугачких низова. Овај изазов може постати још застрашујући када се бавите недоследним постављањем речи у посматрањима.

Недавно сам се суочио са сличним сценаријем док сам радио са подацима који су укључивали описе преко 2000 знакова. Циљ је био јасан: открити да ли стринг садржи реч „АБ/ЦД“ и креирати бинарну променљиву која указује на њено присуство. Ако сте наишли на овако нешто, нисте сами! 😊

Овај задатак је од суштинског значаја за припрему података, јер идентификовање специфичних речи или образаца често покреће анализу низводно. Срећом, САС пружа ефикасне начине да се носи са таквим захтевима без да се заглавите величином ваших података или сложеношћу текста.

У овом посту ћу вас провести кроз практичан пример коришћења САС-а за решавање овог проблема. На крају ћете бити опремљени техникама које ће вам олакшати задатке манипулације подацима, чак и са најобимнијим текстуалним низовима. Хајде да заронимо! 🛠

Објашњење корак по корак откривања текста и креирања заставице у САС-у

Горе наведене скрипте показују како ефикасно идентификовати присуство одређене речи, као што је „АБ/ЦД“, унутар дугих текстуалних низова користећи различите приступе програмирању. Почевши од САС Дата Степ, процес почиње дефинисањем скупа података помоћу даталинес команда. Ово нам омогућава да унесемо сирове податке директно у скрипту. Текст се чува у променљивој под називом „Статус“, којој је додељена дужина од 175 знакова да би се прилагодили дужим низовима. Коришћењем индекс функцију, код проверава да ли се „АБ/ЦД“ појављује у сваком посматрању и креира бинарну променљиву, АБЦД_пресент, да забележи њено присуство (1 ако је пронађено, 0 у супротном). Овај једноставан, али моћан метод је идеалан за брзу обраду података када радите са променљивим тешким текстом. 😊

У другом приступу, САС СКЛ процедура се користи да понуди већу флексибилност. Овај метод користи СКЛ упит за креирање нове табеле са истом структуром, али укључује израчунату колону, АБЦД_пресент. Коришћењем наћи функција унутар СКЛ-а случај наредбом, скрипта динамички проверава подниз "АБ/ЦД" у сваком текстуалном пољу. Ако се пронађе, додељује вредност 1; у супротном, додељује 0. Овај приступ је веома погодан за окружења у којима се преферира структурирано испитивање, посебно када се ради са већим скуповима података или се интегрише са другим системима база података. На пример, ако ваша компанија складишти текстуалне податке у релационој бази података, коришћење СКЛ-а ће се неприметно интегрисати са вашим постојећим токовима посла. 🛠

Трећи пример показује како се Питхон може користити за исти задатак. Дефинисањем скупа података као пандас ДатаФраме-а, стр.садржи метода се користи за откривање "АБ/ЦД" у текстуалној колони. Овај метод креира нову колону, АБЦД_пресент, за чување бинарних резултата. Додатна употреба од астипе осигурава да се логички резултат конвертује у цео број ради боље компатибилности. Питхон-ова флексибилност чини овај приступ посебно корисним за аналитичаре који раде са неструктурираним подацима и морају брзо да манипулишу и анализирају њима у окружењу бележнице. На пример, маркетиншки аналитичар који ради са текстом друштвених медија може да користи ову скрипту да идентификује присуство хештега као што је „АБ/ЦД“ у твитовима или објавама.

Сваки метод који је овде описан је модуларан, омогућавајући лаку интеграцију у веће цевоводе за обраду података. Било да више волите САС због његових робусних функција управљања подацима, СКЛ због његове моћи упита или Питхон због његове свестраности, ова решења су дизајнирана да буду ефикасна и за вишекратну употребу. На крају, избор приступа зависиће од величине вашег скупа података, техничке стручности вашег тима и вашег окружења за обраду. Применом ових метода, можете са лакоћом да рукујете дугим текстуалним низовима и фокусирате се на анализу података које они садрже. 🚀

/* 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)

Побољшање анализе текста: руковање варијабилности у обрасцима речи

Један од највећих изазова у анализи текста је управљање варијабилности образаца. На пример, реч попут „АБ/ЦД“ може да се појави у различитим случајевима, да садржи додатне знакове или чак да има грешке у куцању. Решавање ових варијација је кључно за осигурање тачности ваше бинарне променљиве заставе. Коришћење функција претраживања без обзира на велика и мала слова, као што су УПЦАСЕ у САС-у или омогућавање игноре_цасе опција у Питхон-овим методама обраде текста може помоћи да се идентификују сва могућа подударања без потребе за ручним прилагођавањем. Овај приступ је посебно вредан када радите са садржајем који генеришу корисници, где је недоследност уобичајена. 😊

Други аспект који треба узети у обзир је скалабилност при руковању великим скуповима података са милионима редова. Ефикасна обрада таквих података захтева стратегије као што је индексирање у базама података или обрада у комадима у Питхон-у. У САС-у, користећи оптимизоване методе попут ПРОЦ СКЛ са ВХЕРЕ клаузулама може ограничити непотребно израчунавање. Ове технике не само да смањују време извођења, већ и обезбеђују да ваше решење остане одзивно како подаци расту. На пример, откривање кључне речи као што је „АБ/ЦД“ у бази података повратних информација купаца са хиљадама рецензија може открити увид у проблеме који се понављају.

Коначно, битно је размишљати даље од бинарне детекције и истраживати напредне технике анализе текста. Укључивање подударања шаблона помоћу регуларни изрази омогућава већу флексибилност. На пример, откривање варијација као што су „АБ-ЦД“ или „АБ_ЦД“ постаје могуће са обрасцима регуларних израза у Питхон-у или функцијом ПРКСМАТЦХ у САС-у. Овај ниво анализе помаже да се извуче нијансиранији увид, осигуравајући да је ваша припрема података свеобухватна и отпорна на будућност. 🚀