Jak analyzovat text

Pokud jste se naučili několik počítačových programovacích jazyků, možná jste slyšeli termín, analýza textu. To se používá ke zjednodušení komplexních datových hodnot souboru. Tento článek vám pomůže zjistit, jak analyzovat text pomocí jazyka. Kromě toho, pokud jste se setkali s chybou v analýze textu x, budete v článku vědět, jak chybu analýzy opravit.

Jak analyzovat text

V tomto článku jsme ukázali úplného průvodce analýzou textu různými způsoby a také jsme krátce uvedli úvod do analýzy textu.

Co je analýza textu?

Než se ponoříte, naučte se koncepty analýzy textu pomocí libovolného kódu. Je důležité znát základy jazyka a kódování.

NLP neboli zpracování přirozeného jazyka

K analýze textu se používá zpracování přirozeného jazyka nebo NLP, což je podpole domény umělé inteligence. K analýze textu se používá jazyk Python, který je jedním z jazyků patřících do této kategorie.

Kódy NLP umožňují počítačům porozumět lidským jazykům a zpracovat je tak, aby byly vhodné pro různé aplikace. Aby bylo možné na jazyk aplikovat techniky ML nebo strojového učení, nestrukturovaná textová data musí být převedena na strukturovaná tabulková data. Pro dokončení analýzy se používá jazyk Python ke změně programových kódů.

Co je analýza textu?

Analýza textu jednoduše znamená převod dat z jednoho formátu do jiného formátu. Formát, ve kterém je soubor uložen, musí být analyzován nebo převeden na soubor v jiném formátu, aby jej uživatel mohl používat v různých aplikacích.

• Jinými slovy, proces znamená analýzu řetězce nebo textu a převedení na logické komponenty změnou formátu souboru.
• K dokončení tohoto běžného programovacího úkolu se používají některá pravidla jazyka Python. Při analýze textu je daná řada textu rozdělena na menší části.

Jaké jsou důvody pro analýzu textu?

Důvody, proč musí být text analyzován, jsou uvedeny v této části a je nezbytnou podmínkou znalosti, než budete vědět, jak text analyzovat.

• Všechna počítačová data nebudou ve stejném formátu a mohou se lišit podle různých aplikací.
• Formáty dat se pro různé aplikace liší a nekompatibilní kód by vedl k této chybě.
• Neexistuje žádný individuální univerzální počítačový program pro výběr dat všech datových formátů.

Metoda 1: Prostřednictvím třídy DataFrame

Třída DataFrame v jazyce Python má všechny požadované funkce pro analýzu textu. Tato vestavěná knihovna obsahuje potřebné kódy pro analýzu dat libovolného formátu do jiného formátu.

Stručné představení třídy DataFrame

DataFrame Class je datová struktura bohatá na funkce, která se používá jako nástroj pro analýzu dat. Jedná se o výkonný nástroj pro analýzu dat, který lze použít k analýze dat s minimálním úsilím.

• Kód se načte do datového rámce pandas za účelem provedení analýzy v jazyce Python.
• Třída přichází s mnoha balíčky poskytovanými pandami, které používají datoví analytici Pythonu.
• Rysem této třídy je abstrakce, kód, ve kterém je vnitřní funkčnost funkce skryta před uživateli, knihovny NumPy. Knihovna NumPy je knihovna pythonu, která zahrnuje příkazy a funkce pro práci s poli.
• Třídu DataFrame lze použít k vykreslení dvourozměrného pole s více řádkovými a sloupcovými indexy. Tyto indexy pomáhají při ukládání vícerozměrných dat, a proto se nazývají MultiIndex. Tyto je třeba změnit, abyste věděli, jak opravit chybu analýzy.

Pandy jazyka Python pomáhají při provádění operací ve stylu SQL nebo databáze s maximální dokonalostí, aby se zabránilo chybám při analýze textu x. Obsahuje také některé IO nástroje, které pomáhají při analýze souborů CSV, MS Excel, JSON, HDF5 a dalších datových formátů.

Proces analýzy textu pomocí třídy DataFrame

Chcete-li vědět, jak analyzovat text, můžete použít standardní proces pomocí třídy DataFrame uvedené v této části.

• Dešifrujte datový formát vstupních dat.
• Rozhodněte o výstupních datech dat, jako je CSV nebo hodnota oddělená čárkami.
• Napište do kódu primitivní datový typ, jako je seznam nebo diktát.

Poznámka: Psaní kódu na prázdný DataFrame může být zdlouhavé a složité. Pandy umožňují vytvářet data ve třídě DataFrame z těchto datových typů. Data v primitivním datovém typu lze tedy snadno analyzovat na požadovaný datový formát.

• Analyzujte data pomocí nástroje pro analýzu dat pandas DataFrame a vytiskněte výsledek.

Možnost I: Standardní formát

Zde je vysvětlena standardní metoda formátování libovolného souboru s určitým formátem dat, jako je CSV.

• Uložte soubor s datovými hodnotami lokálně na vašem PC. Můžete například pojmenovat soubor data.txt.
• Importujte soubor v pandách se specifickým názvem a importujte data do jiné proměnné. Například pandy jazyka jsou importovány do názvu pd v daném kódu.
• Import by měl mít úplný kód s podrobnostmi o názvu vstupního souboru, funkci a formátu vstupního souboru.

Poznámka: Zde se proměnná s názvem res používá k provádění funkce čtení dat v souboru data.txt pomocí pand importovaných do pd. Datový formát vstupního textu je specifikován ve formátu CSV.

• Zavolejte pojmenovaný typ souboru a analyzujte analyzovaný text na vytištěném výsledku. Například příkaz res po provedení příkazového řádku pomůže při tisku analyzovaného textu.

Níže je uveden příklad kódu pro proces vysvětlený výše a pomůže vám pochopit, jak analyzovat text.

import pandas as pd
res = pd.read_csv(‘data.txt’)
res

V tomto případě, pokud vložíte datové hodnoty do souboru data.txt jako např [1,2,3]bude analyzován a zobrazen jako 1 2 3.

Možnost II: Metoda řetězce

Pokud text zadaný do kódu obsahuje pouze řetězce nebo alfa znaky, lze k oddělení a analýze textu použít speciální znaky v řetězci, jako jsou čárky, mezery atd. Proces je podobný běžným operacím s interními řetězci. Chcete-li zjistit, jak opravit chybu analýzy, musíte sledovat proces analýzy textu pomocí této možnosti, jak je vysvětleno níže.

• Data jsou extrahována z řetězce a jsou zaznamenány všechny speciální znaky, které oddělují text.

Například v níže uvedeném kódu jsou identifikovány speciální znaky v řetězci my_string, kterými jsou ‚,‘ a ‚:‘. Tento proces je třeba provést opatrně, aby nedošlo k chybě při analýze textu x.

• Text v řetězci je rozdělen individuálně na základě hodnot a pozice speciálních znaků.

Řetězec je například rozdělen na hodnoty textových dat na základě speciálních znaků identifikovaných pomocí příkazu split.

• Hodnoty dat řetězce jsou vytištěny samostatně jako analyzovaný text. Zde se příkaz tisk používá k tisku analyzované datové hodnoty textu.

Ukázkový kód pro proces vysvětlený výše je uveden níže.

my_string = ‘Names: Tech, computer’
sfinal = [name.strip() for name in my_string.split(‘:’)[1].split(‘,’)]
print(“Names: {}”.format(sfinal))

V tomto případě by se výsledek analyzovaného řetězce zobrazil, jak je uvedeno níže.

Names: [‘Tech’, ‘computer’]

Chcete-li získat lepší přehlednost a vědět, jak analyzovat text při použití textu řetězce, používá se smyčka for a kód je upraven následovně.

my_string = ‘Names: Tech, computer’
s1 = my_string.split(‘:’)
s2 = s1[1]
s3 = s2.split(‘,’)
s4 = [name.strip() for name in s3]
for idx, item in enumerate([s1, s2, s3, s4]):
print(“Step {}: {}”.format(idx, item))

Výsledek analyzovaného textu pro každý z těchto kroků se zobrazí, jak je uvedeno níže. Můžete si všimnout, že v kroku 0 je řetězec oddělen na základě speciálního znaku : a hodnoty textových dat jsou odděleny na základě znaku v dalších krocích.

Step 0: [‘Names’, ‘Tech, computer’]
Step 1: Tech, computer
Step 2: [‘ Tech’, ‘ computer’]
Step 3: [‘Tech’, ‘computer’]

Možnost III: Analýza komplexního souboru

Ve většině případů data souboru, která je třeba analyzovat, obsahují různé datové typy a datové hodnoty. V tomto případě může být obtížné analyzovat soubor pomocí metod popsaných výše.

Funkce analýzy komplexních dat v souboru spočívá v tom, že se hodnoty dat zobrazí v tabulkovém formátu.

• Název nebo metadata hodnot se vytisknou v horní části souboru,
• Proměnné a pole jsou na výstupu vytištěny v tabulkové formě a
• Hodnoty dat tvoří složený klíč.

Než se ponoříte do učení, jak analyzovat text touto metodou, je nutné naučit se několik základních pojmů. Analýza hodnot dat se provádí na základě regulárních výrazů nebo Regex.

Regex vzory

Chcete-li vědět, jak opravit chybu analýzy, musíte se ujistit, že vzory regulárních výrazů ve výrazech jsou správné. Kód pro analýzu datových hodnot řetězců by zahrnoval běžné vzory Regex uvedené níže v této části.

• ‚d‘ : odpovídá desetinné číslici v řetězci,

• ‚s‘ : odpovídá znaku mezery,

• ‚w‘: odpovídá alfanumerickému znaku,

• ‚+‘ nebo ‚*‘ : provádí chamtivou shodu tím, že odpovídá jednomu nebo více znakům v řetězcích,

• ‚a-z‘ : odpovídá skupinám malých písmen v hodnotách textových dat,

• ‚A-Z‘ nebo ‚a-z‘ : odpovídá skupinám velkých a malých písmen řetězce a

• ‚0-9‘: odpovídá číselným hodnotám.

Regulární výrazy

Moduly regulárních výrazů jsou hlavní součástí balíku pandas v jazyce Python a nesprávné re může vést k chybě při analýze textu x. Je to malý jazyk vložený do Pythonu pro nalezení vzoru řetězce ve výrazu. Regulární výrazy nebo Regex jsou řetězce se speciální syntaxí. Umožňuje uživateli porovnat vzory v jiných řetězcích na základě hodnot v řetězcích.

Regex je vytvořen na základě datového typu a požadavku na výraz v řetězci, jako je ‚String = (.*)n. Regulární výraz se v každém výrazu používá před vzorem. Symboly používané v regulárních výrazech jsou uvedeny níže a pomohou vám zjistit, jak analyzovat text.

• . : pro načtení libovolného znaku z dat,

• * : použijte nula nebo více dat z předchozího výrazu,

• (.*) : seskupit část regulárního výrazu v závorkách,

• n: Vytvořte nový znak řádku na konci řádku v kódu,

• d : vytvořte krátkou integrální hodnotu v rozsahu 0 až 9,

• + : použití jednoho nebo více dat z předchozího výrazu a

• | : vytvořit logické tvrzení; používá se pro výrazy nebo.

RegexObjects

RegexObject je návratová hodnota pro funkci kompilace a používá se k vrácení objektu MatchObject, pokud výraz odpovídá hodnotě shody.

1. MatchObject

Protože logická hodnota MatchObject je vždy True, můžete k identifikaci kladných shod v objektu použít příkaz if. V případě použití příkazu if se pro zjištění shody objektu ve výrazu použije skupina, na kterou se index odkazuje.

• group() vrací jednu nebo více podskupin shody,

• group(0) vrátí celý zápas,

• group(1) vrátí první podskupinu v závorkách a

• Při odkazu na více skupin bychom měli použít rozšíření specifické pro python. Toto rozšíření se používá k určení názvu skupiny, ve které má být nalezena shoda. Konkrétní rozšíření je uvedeno ve skupině v závorkách. Například výraz (?Pregulární výraz1) by odkazoval na konkrétní skupinu s názvem skupina1 a zjišťoval shodu v regulárním výrazu regulárním výrazu1. Chcete-li se naučit, jak opravit chybu analýzy, musíte zkontrolovat, zda je skupina správně nasměrována.

2. Metody MatchObject

Při hledání toho, jak analyzovat text, je důležité vědět, že MatchObject má dvě základní metody, jak jsou uvedeny níže. Pokud je v zadaném výrazu nalezen MatchObject, vrátí svou instanci, jinak vrátí None.

• Metoda match(string) se používá k nalezení shod řetězce na začátku regulárního výrazu a
• Metoda search(string) se používá k prohledávání řetězce za účelem nalezení místa pro shodu v regulárním výrazu.

Funkce regulárních výrazů

Funkce regulárního výrazu jsou řádky kódu, které se používají k provedení určité funkce určené uživatelem ze sady pořízených datových hodnot.

Poznámka: K zápisu funkcí se pro regulární výrazy používají nezpracované řetězce, aby se předešlo chybám při analýze textu x. To se provádí přidáním dolního indexu r před každý vzor ve výrazu.

Níže jsou vysvětleny běžné funkce používané ve výrazech.

1. re.findall()

Tato funkce vrací všechny vzory v řetězci, pokud je nalezena shoda, a vrací prázdný seznam, pokud není nalezena žádná shoda. Například funkce, string = re.findall(‚[aeiou]‘, název_souboru regulárního výrazu) se používá k nalezení výskytu samohlásky v názvu souboru.

2. re.split()

Tato funkce se používá k rozdělení řetězce v případě, že je nalezena shoda se zadaným znakem, jako je mezera. V případě, že není nalezena žádná shoda, vrátí prázdný řetězec.

3. re.sub()

Funkce nahradí odpovídající text obsahem dané proměnné nahradit. Na rozdíl od jiných funkcí, pokud není nalezen žádný vzor, ​​je vrácen původní řetězec.

4. re.search()

Jednou ze základních funkcí, které vám pomohou naučit se analyzovat text, je funkce vyhledávání. Pomáhá při hledání vzoru v řetězci a vrácení objektu shody. Pokud vyhledávání selže při identifikaci shody, není vrácena žádná hodnota.

5. překompilovat (vzor)

Tato funkce se používá ke kompilaci vzorů regulárních výrazů do objektu RegexObject, který byl popsán dříve.

Další požadavky

Uvedené požadavky jsou další funkcí, kterou používají pokročilí programátoři při analýze dat.

• K vizualizaci regulárního výrazu se používá regexper a
• K testování regulárního výrazu se používá regex101.

Proces analýzy textu

Způsob analýzy textu v této složité možnosti je popsán níže.

• Nejdůležitějším krokem je pochopit vstupní formát čtením obsahu souboru. Například funkce with open a read() se používají k otevření a čtení obsahu souboru s názvem sample. Ukázkový soubor má obsah ze souboru file.txt; Chcete-li se naučit, jak opravit chybu analýzy, musíte soubor přečíst celý.
• Obsah souboru se vytiskne, aby se data analyzovala ručně, aby se zjistila metadata hodnot. Zde se funkce print() používá k vytištění obsahu ukázkového souboru.
• Požadované datové balíčky pro analýzu textu jsou importovány do kódu a třídě je přidělen název pro další kódování. Zde se importují regulární výrazy a pandy.
• Regulární výrazy požadované pro kód jsou definovány v souboru zahrnutím vzoru regulárního výrazu a funkce regulárního výrazu. To umožňuje textovému objektu nebo korpusu převzít kód pro analýzu dat.
• Chcete-li vědět, jak analyzovat text, můžete se podívat na ukázkový kód uvedený zde. Funkce kompilovat() se používá ke kompilaci řetězce ze skupiny stringname1 názvu souboru. Funkce pro kontrolu shody v regulárním výrazu se používá příkazem ief_parse_line(line),
• Řádkový analyzátor kódu je zapsán pomocí souboru def_parse_file(cesta k souboru), ve kterém definovaná funkce kontroluje všechny shody regulárních výrazů v zadané funkci. Zde metoda regex search() hledá klíč rx v názvu souboru a vrací klíč a shodu prvního shodného regulárního výrazu. Jakýkoli problém s krokem může vést k chybě při analýze textu x.
• Dalším krokem je napsat analyzátor souborů pomocí funkce analyzátoru souborů, což je def_parse_file(cesta k souboru). Vytvoří se prázdný seznam pro shromažďování dat kódu, jako data = []shoda je zkontrolována na každém řádku pomocí match = _parse_line(line) a na základě datového typu se vrátí přesná hodnota.
• K extrakci čísla a hodnoty pro tabulku se používá příkaz line.strip().split(‚,‘). Příkaz row{} se používá k vytvoření slovníku s řádkem dat. Příkaz data.append(row) se používá k pochopení dat a jejich analýze do tabulkového formátu.

Příkaz data = pd.DataFrame(data) se používá k vytvoření datového rámce pandas z hodnot dict. Alternativně můžete pro příslušný účel použít následující příkazy, jak je uvedeno níže.

• data.set_index([‘string’, ‘integer’]inplace=True) pro nastavení indexu tabulky.

• data = data.groupby(level=data.index.names).first() ke konsolidaci a odstranění nans.

• data = data.apply(pd.to_numeric, errors=’ignore‘) pro upgrade skóre z plovoucí na celočíselnou hodnotu.

Posledním krokem k tomu, abyste věděli, jak analyzovat text, je otestovat analyzátor pomocí příkazu if přiřazením hodnot k proměnným datům a jejich vytištěním pomocí příkazu print(data).

Příklad kódu pro vysvětlení výše je uveden zde.

with open(‘file.txt’) as sample:
sample_contents = sample.read()
print(sample_contents)
import re
import pandas as pd
rx_filename = {
‘string1’: re.compile(r ‘string = (?<P<stringname1>,*)n’),
}
ief_parse_line(line):
for key, rx in rx_filename.items():
match = rx.search(line)
if match:
return key, match
return None, None
def parse_file(filepath):
data = []
with open(filepath, ‘r’) as file_object:
line = file_object.readline()
while line:
key, match = _parse_line(line)
if key == ‘string1’:
string = match.group(‘string1’)
integer = int(string1)
value_type = match.group(‘string1’)
line = file_object.readline()
while line.strip():
number, value = line.strip().split(‘,’)
value = value.strip()
row = {
‘Data1’: string1,
‘Data2’: number,
value_type: value
}
data.append(row)
line = file_object.readline()
line = file_object.readline()
data = pd.DataFrame(data)
return data
if _ _name_ _ = = ‘_ _main_ _’:
filepath = ‘sample.txt’
data = parse(filepath)
print(data)

Metoda 2: Prostřednictvím tokenizace aplikace Word

Proces převodu textu nebo korpusu na tokeny nebo menší části na základě určitých pravidel se nazývá tokenizace. Chcete-li se naučit, jak opravit chybu analýzy, je důležité analyzovat příkazy tokenizace slova v kódu. Podobně jako u regulárního výrazu lze v této metodě vytvářet vlastní pravidla a pomáhá v úlohách předběžného zpracování textu, jako je mapování slovních druhů. V této metodě se také provádějí činnosti, jako je vyhledávání a přiřazování běžných slov, čištění textu a příprava dat pro pokročilé techniky textové analýzy, jako je analýza sentimentu. Pokud je tokenizace nesprávná, může dojít k chybě při analýze textu x.

Knihovna Ntlk

Tento proces využívá populární knihovnu jazykových nástrojů s názvem nltk, která má bohatou sadu funkcí pro provádění mnoha úloh NLP. Ty lze stáhnout prostřednictvím balíčků Pip nebo Pip Installs. Chcete-li vědět, jak analyzovat text, můžete použít základní balíček distribuce Anaconda, který ve výchozím nastavení obsahuje knihovnu.

Formy tokenizace

Běžnými formami této metody jsou slovní tokenizace a větná tokenizace. Díky tokenu na úrovni slova první vytiskne jedno slovo pouze jednou, zatímco druhý vytiskne slovo na úrovni věty.

Proces analýzy textu

• Knihovna sady nástrojů ntlk je importována a formuláře tokenizace jsou importovány z knihovny.
• Je zadán řetězec a jsou zadány příkazy k provedení tokenizace.
• Zatímco je řetězec vytištěn, výstupem by bylo slovo počítač.
• V případě tokenizace slova nebo word_tokenize() je každé slovo ve větě vytištěno jednotlivě v “ a je odděleno čárkou. Výstupem příkazu bude ‚počítač‘, ‚je‘, ‚the‘, ‚slovo‘, ‚.‘
• V případě tokenizace věty nebo sent_tokenize() jsou jednotlivé věty umístěny do “ a je povoleno opakování slova. Výstup příkazu by byl ‚počítač je slovo.‘

Kód vysvětlující výše uvedené kroky pro tokenizaci je uveden zde.

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
string = “computer is the word.”
print(string)
print(word_tokenize(string))
print(sent_tokenize(string))

Metoda 3: Prostřednictvím třídy DocParser

Podobně jako u třídy DataFrame lze třídu DocParser použít k analýze textu v kódu. Třída vám umožňuje volat funkci parse s cestou k souboru.

Proces analýzy textu

Chcete-li vědět, jak analyzovat text pomocí třídy DocParser, postupujte podle pokynů uvedených níže.

• Funkce get_format(název_souboru) se používá k extrahování přípony souboru, jejímu vrácení do proměnné sady pro funkci a jejímu předání další funkci. Například p1 = get_format(název_souboru) rozbalí příponu souboru, nastaví ji na proměnnou p1 a předá ji další funkci.
• Logická struktura s dalšími funkcemi je konstruována pomocí příkazů a funkcí if-elif-else.
• Pokud je přípona souboru platná a struktura je logická, použije se funkce get_parser k analýze dat v cestě k souboru a vrácení objektu string uživateli.

Poznámka: Chcete-li vědět, jak opravit chybu analýzy, musí být tato funkce správně implementována.

• Analýza datových hodnot se provádí s příponou souboru. Konkrétní implementace třídy, kterou jsou parse_txt nebo parse_docx, slouží ke generování řetězcových objektů z částí daného typu souboru.
• Analýzu lze provést pro soubory s jinými čitelnými příponami, jako je parse_pdf, parse_html a parse_pptx.
• Hodnoty dat a rozhraní lze importovat do aplikací pomocí příkazů importu a vytvořit instanci objektu DocParser. To lze provést analýzou souborů v jazyce Python, jako je parse_file.py. Tuto operaci je třeba provést opatrně, aby nedošlo k chybě při analýze textu x.

Metoda 4: Prostřednictvím nástroje analyzovat text

Textový nástroj Parse se používá k extrahování konkrétních dat z proměnných a jejich mapování na jiné proměnné. To je nezávislé na jakýchkoli jiných nástrojích používaných v úloze a nástroj BPA Platform se používá ke konzumaci a výstupu proměnných. Pro přístup použijte zde uvedený odkaz Nástroj pro analýzu textu online a použijte dříve uvedené odpovědi o tom, jak analyzovat text.

Metoda 5: Prostřednictvím TextFieldParser (Visual Basic)

TextFieldParser využíval objekty k analýze a zpracování velmi velkých souborů, které jsou strukturované a oddělené. V této metodě lze použít šířku a sloupec textu, jako jsou soubory protokolu nebo starší databázové informace. Metoda analýzy je podobná iteraci kódu přes textový soubor a používá se hlavně k extrahování polí textu podobných metodám manipulace s řetězci. To se provádí za účelem tokenizace oddělených řetězců a polí různých šířek pomocí definovaného oddělovače, jako je čárka nebo tabulátor.

Funkce pro analýzu textu

K analýze textu v této metodě lze použít následující funkce.

• K definování oddělovače se používá SetDelimiters. Například příkaz testReader.SetDelimiters (vbTab) se používá k nastavení tabulátoru jako oddělovače.
• Chcete-li nastavit šířku pole na kladné celé číslo na pevnou šířku pole textových souborů, můžete použít příkaz testReader.SetFieldWidths (celé číslo).
• Chcete-li otestovat typ pole textu, můžete použít následující příkaz testReader.TextFieldType = Microsoft.VisualBasic.FileIO.FieldType.FixedWidth.

Metody k nalezení MatchObject

Existují dva základní způsoby, jak najít MatchObject v kódu nebo v analyzovaném textu.

• První metodou je definování formátu a procházení souboru pomocí metody ReadFields. Tato metoda by pomohla při zpracování každého řádku kódu.
• Metoda PeekChars se používá ke kontrole každého pole jednotlivě před jeho čtením, definování více formátů a reakci.

V obou případech, pokud pole při provádění analýzy nebo hledání způsobu analýzy textu neodpovídá zadanému formátu, vrátí se výjimka MalformedLineException.

Tip pro profesionály: Jak analyzovat text prostřednictvím MS Excel

Jako konečnou a jednoduchou metodu analýzy textu můžete použít MS Excel aplikace jako analyzátor k vytváření souborů oddělených tabulátory a čárkami. To by pomohlo při křížové kontrole s vaším analyzovaným výsledkem a pomohlo by to najít, jak opravit chybu analýzy.

1. Vyberte datové hodnoty ve zdrojovém souboru a stiskněte současně klávesy Ctrl + C pro zkopírování souboru.

2. Otevřete aplikaci Excel pomocí vyhledávacího panelu systému Windows.

3. Kliknutím na buňku A1 a současným stisknutím kláves Ctrl + V vložte zkopírovaný text.

4. Vyberte buňku A1, přejděte na kartu Data a klikněte na možnost Text do sloupců v části Datové nástroje.

5A. Pokud je jako oddělovač použita čárka nebo tabulátor, vyberte možnost Oddělovač a klepněte na tlačítka Další a Dokončit.

5B. Vyberte možnost Pevná šířka, přiřaďte hodnotu pro oddělovač a klepněte na tlačítka Další a Dokončit.

Jak opravit chybu analýzy

Chyba při analýze textu x může nastat na zařízeních Android jako: Chyba analýzy: Při analýze balíčku došlo k problému. K tomu obvykle dochází, když se aplikace nepodaří nainstalovat z Obchodu Google Play nebo když je spuštěna aplikace třetí strany.

Chybový text x se může objevit, pokud je seznam znakových vektorů zacyklen a ostatní funkce tvoří lineární model pro výpočet hodnot dat. Chybová zpráva je Error in parse(text = x, keep.source = FALSE)::2.0:unexpected end of input 1:OffenceAgainst ~ ^.

Můžete si přečíst článek o tom, jak opravit chybu analýzy v systému Android, abyste zjistili příčiny a metody opravy chyby.

Kromě řešení v průvodci můžete vyzkoušet následující opravy.

• Opětovné stažení souboru .apk nebo obnovení názvu souboru.
• Obnovení změn v souboru Androidmanifest.xml, pokud máte znalosti programování na úrovni experta.

***

Tento článek pomáhá při výuce, jak analyzovat text, a naučit se, jak opravit chybu analýzy. Dejte nám vědět, která metoda pomohla opravit chybu v analýze textu x a která metoda analýzy je upřednostňována. Podělte se o své návrhy a dotazy v sekci komentářů níže.