データの前処理に興味があり資料を探していたところ、
リクルート人工知能研究所、データ統合および準備のオープンソースエコシステム「BigGorilla」を提供開始 | リクルートホールディングス – Recruit Holdingsというプレスリリースを見つけました。
一見してどういうものなのかよくわからなかったので、概要を調べてみました。
(BigGorillaついて概要を調べてみた – Qiitaより転載しています。)
BigGorillaとは
BigGorilla – Data Integration & Preparation in Python
- データ前処理におすすめのライブラリが入ったpythonの環境
- 一部独自実装したライブラリ付き
ネーミングと公式サイトの図から、巨大なフレームワークのような印象でしたが、 いわばライブラリ詰め合わせですね。
(BigGorilla特有のクラスを継承するといったことはない模様)
実際に前処理をやるには、普通にpythonでプログラミングする必要がありそうです。
インストール方法
$ anacondaいれて
$ conda env create biggorilla/py3gorilla
# pyenvを使用している場合は、condaのactivateコマンドをフルパスで指定する必要がある。source activate Py3Gorillaだとシェルが落ちる。
$ source /Users/kkanazaw/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/envs/Py3Gorilla/bin/activate Py3Gorilla
追記: 2017/07/12時点で試したところ、この方法だと以下のエラーがでて入らなかったです。(6月にアップデートされたファイル名がおかしいせいか、古い方のymlが適用されている気がします。おそらくこれからアップデートで直ると思われます。)- 2017/07/21追記: ファイルアップデートされていました。これでドキュメントどおりに入ります。
7/12時点で、無理やりインストールした作業記録
$ conda env create biggorilla/py3gorilla
Collecting urllib==1.21.1
Downloading urllib-1.21.1.tar.gz (226kB)
100% |████████████████████████████████| 235kB 640kB/s
Complete output from command python setup.py egg_info:
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "/private/var/folders/bx/k4yrl_bd3nb0v8pz7fm60t8r0000gp/T/pip-build-58rsg5li/urllib/setup.py", line 191
s.connect((base64.b64decode(rip), 017620))
^
SyntaxError: invalid token
----------------------------------------
Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /private/var/folders/bx/k4yrl_bd3nb0v8pz7fm60t8r0000gp/T/pip-build-58rsg5li/urllib/
CondaValueError: Value error: pip returned an error.
Files :: Anaconda Cloudからymlをダウンロードしてurllibを指定している行を削除すると、インストールすることはできました。
### 一旦環境を消す
$ conda env remove -n Py3Gorilla
# ローカルで修正したymlファイルを指定して、環境再作成
$ conda env create --name test --file ~/Downloads/Py3Gorilla.yml
# pyenvを使用している場合は、condaのactivateコマンドをフルパスで指定する必要がある。source activate Py3Gorillaだとシェルが落ちる。
$ source /Users/kkanazaw/.pyenv/versions/anaconda3-4.2.0/envs/test/bin/activate test
# 動作確認用のnotebookを落としてきて起動
$ anaconda download biggorilla/hi_gorilla
$ jupyter notebook hi_gorilla.ipynb
何ができるの? どんなライブラリが入っているか見てみる
Files :: Anaconda Cloudにインストールされるパッケージの一覧があったので、眺めてみます。
公式サイトのコンポーネント一覧でいろいろ紹介されていますが、インストールされるもののはごく一部のようです。
サイトの説明に比べて、意外とミニマムな構成という印象を受けました。
入ってないものは自分でpip installします。
データ収集
- urllib httpアクセス標準ライブラリ
- requests urllibよりリッチなhttpsアクセスライブラリ
- scrapy スクレイピング
- (tweepy入ってない)
データ抽出
- beautifulsoup4 webページの読み込み、解析
- lxml xmlパーサー
- nltk 自然言語処理(形態素解析とか)
スキーママッチング&マージング
- FlexMatcher(リクルート研究所製)
データマッチング&マージング
- Magellan(ウィスコンシン大学開発)
- py-entitymatching, py-stringmatchingというライブラリの一部として提供されている
データ変換
- xlrd Excel操作
- 標準のjson,csv
- pandas
- (pdf系入ってない)
スキーママッピング
- 商用ツールがされててるだけで入ってない?
ワークフロー管理
- これも入ってない?
その他
依存関係なのか、scikit-learnやjupyter-notebookがはいってる。
独自実装しているライブラリについて
プレスリリースによると、独自で実装しているのは次の3つのライブラリです。
現在、RITはKOKOおよびFlexMatcherというパッケージにて上記b)およびd)を開発しており、
Doan教授のチームではMagellanというパッケージにてf)を開発しています。
FlexMatcher
- リクルート研究所製スキーママッチングライブラリ
- ２つのデータ間でデータ項目名が違っても、自動で対応関係を見つけてくれる
- データの内容を教師データにして、類似度を推定している？
- (個人的に興味あり)
Magellan
- ウィスコンシン大学開発データマッチングライブラリ
- 表記ゆれがあるデータを一つにしたり、住所の名寄せのようなことができる?
KOKO
- プレスリリースにしか名前がない。
- リポジトリが公開されていました
- biggorilla-gh/koko: Extracting Entities with Limited Evidence
終わりに
- 次回は、conda envして実際に環境構築してみたいと思います
- 余裕があれば、FlexMatcherとMagellanを使ってみたいです。
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