Generación rápida de datos textuales para conjuntos de datos: una forma fácil y económica de crear información descriptiva.

Generación rápida de datos textuales para conjuntos de datos: una forma fácil y económica de crear información descriptiva.

Generación rápida de datos textuales para conjuntos de datos artificiales

Imagen generada con DALL-E 3

En un artículo anterior, exploramos la creación de relaciones de muchos a uno entre columnas en un DataFrame sintético de PySpark. Este DataFrame solo consistía en información de clave externa y no produjimos ninguna información textual que pudiera ser útil en un conjunto de datos de demostración.

Para aquellos que buscan poblar un conjunto de datos artificial, es probable que deseen producir datos descriptivos, como información de productos, detalles de ubicación, datos demográficos de los clientes, etc.

En esta publicación, profundizaremos en algunas fuentes que se pueden utilizar para crear datos textuales sintéticos con poco esfuerzo y costo, y utilizaremos las técnicas para reunir un DataFrame que contenga detalles de los clientes.

Los conjuntos de datos sintéticos son una excelente manera de demostrar de forma anónima su producto de datos, como un sitio web o una plataforma de análisis. Permiten a los usuarios y partes interesadas interactuar con datos de ejemplo, exponiendo análisis significativos sin infringir ninguna preocupación de privacidad con datos sensibles.

También son ideales para explorar algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite a los científicos de datos entrenar modelos en caso de contar con datos limitados.

La prueba de rendimiento de las actividades de la ingeniería de datos es otro caso de uso excelente para datos sintéticos, ya que brinda a los equipos la capacidad de aumentar la escala de datos que se envían a través de una infraestructura e identificar debilidades en el diseño, así como también comparar los tiempos de ejecución.

En mi caso, actualmente estoy creando un conjunto de datos de ejemplo para poner a prueba la capacidad de Power BI en volúmenes altos, sobre lo cual escribiré en su momento.

El conjunto de datos contendrá datos de ventas, incluidos montos de transacción y otras características descriptivas, como la ubicación de la tienda, el nombre del empleado y la dirección de correo electrónico del cliente.

Para comenzar de manera sencilla, podemos utilizar algunas funcionalidades incorporadas para generar datos textuales aleatorios. Importando los módulos random y string de Python, podemos utilizar la siguiente función simple para crear una cadena aleatoria de la longitud deseada.

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