5  Manipulación de datos no estructurados - texto

5.1 Datos no estructurados

Los datos no estructurados son datos que no están organizados de acuerdo con un modelo o estructura de datos predefinidos. Los datos no estructurados a menudo se denominan datos cualitativos porque no se pueden analizar ni procesar de manera tradicional utilizando los métodos habituales que se utilizan para los datos estructurados.

Los datos no estructurados son difíciles de analizar, y dar sentido a los datos no estructurados a menudo implica examinar datos individuales para discernir características potenciales y luego observar si esas características ocurren en otros datos dentro del grupo.

La gran mayoría de los datos están en formatos no estructurados, con estimaciones de que los datos no estructurados comprenden alrededor del 80% de todos los datos. Las técnicas de minería de datos se pueden utilizar para ayudar a estructurar los datos.

En términos de aprendizaje automático, ciertas técnicas pueden ayudar a ordenar datos no estructurados y convertirlos en datos estructurados. Una herramienta popular para convertir datos no estructurados en datos estructurados es un sistema llamado codificador automático.

5.2 Datos no estructurados en R

La manipulación de datos no estructurados en R es esencial para abordar la diversidad de formatos que pueden presentarse en el mundo de la ciencia de datos. Mientras que los datos estructurados están organizados en tablas, los datos no estructurados pueden tomar diversas formas, como archivos de texto, imágenes, videos o documentos HTML.

R ofrece una amplia variedad de herramientas y paquetes que facilitan la manipulación de estos datos. Para la lectura de archivos de texto, funciones como readLines() y paquetes como readr permiten la importación eficiente de información textual. El procesamiento de texto se facilita con paquetes como stringr y tm, que ofrecen funciones poderosas para la manipulación y análisis de cadenas de texto y minería de texto, respectivamente.

Cuando se trata de imágenes, paquetes como EBImage y imager permiten la carga y manipulación de datos visuales. Esto es crucial en aplicaciones como el análisis de imágenes médicas o la visión por computadora.

Además, para manipular datos no estructurados en general, paquetes como dplyr y tidyr brindan funcionalidades robustas de manipulación de datos, incluso cuando estos no siguen un formato tabular convencional.

En resumen, la manipulación de datos no estructurados en R es facilitada por la diversidad de paquetes disponibles, lo que permite a los científicos de datos abordar con eficacia la complejidad inherente a datos en diversos formatos.