كيفية إزالة الأحرف الخاصة من السلاسل النصية في SAS

تُعد معالجة السلاسل النصية وتنقية البيانات الأولية من أكثر المهام الحيوية في مسارات هندسة البيانات والتحليل الإحصائي المتقدم باستخدام نظام التحليل الإحصائي SAS. في البيئات المؤسسية الكبرى، تتدفق البيانات من مصادر متباينة تشمل قواعد البيانات العلائقية، وملفات النصوص غير المهيكلة، واستمارات الإدخال اليدوي، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs). غالبًا ما تكون هذه البيانات محملة بالشوائب النصية، مثل الرموز الخاصة غير المرغوب فيها، وعلامات الترقيم المشوهة، والمحارف غير المطبوعة، والأخطاء الناتجة عن تباين الترميزات الرقمية. يشكل وجود هذه الشوائب عائقًا جوهريًا يهدد تكامل البيانات ويقود إلى تشويه نتائج النماذج التحليلية ودقة الربط بين السجلات.

يتناول هذا الدليل الشامل والمفصل منهجيات وآليات إزالة الأحرف والرموز الخاصة من السلاسل النصية في بيئة SAS، مع التركيز المعمق على دالة COMPRESS ومعدلاتها المتقدمة، وبخاصة التوليفة الشهيرة 'kas'، بالإضافة إلى استعراض بدائل التعبيرات النمطية المتقدمة عبر دوال PRX، والدوال المخصصة للغات متعددة البايتات مثل عائلة دوال K-Functions. يهدف هذا المرجع الأكاديمي والتطبيقي إلى تزويد مهندسي البيانات والمحللين الإحصائيين بالمعرفة النظرية العميقة والحلول العملية الدقيقة لبناء خطوط معالجة بيانات قوية وعالية الأداء وقابلة للتوسع في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.

من خلال استعراض المبادئ البرمجية الأساسية، وتحليل السلوك الحسابي لدوال معالجة النصوص، وتوضيح حالات الحواف والاستثناءات التشغيلية، يقدم هذا المقال إطارًا متكاملاً لإدارة جودة البيانات النصية، مما يضمن رفع موثوقية المستودعات البيانية وتحسين جاهزية البيانات للتحليلات التنبؤية، والتعلم الآلي، ونماذج المعالجة اللغوية المتقدمة.

1. مقدمة في معالجة النصوص وتنقية البيانات في نظام SAS

1.1 مفهوم السلاسل النصية وطبيعة الأحرف الخاصة في لغة SAS

تُعرّف المتغيرات النصية (Character Variables) في نظام SAS بأنها متتاليات من البايتات المخصصة لتخزين الرموز والمحارف وفق جداول ترميز محددة مثل معايير ISO/IEC أو جداول ASCII وEBCDIC، وصولاً إلى الترميز الموحد UTF-8. يتم حجز مساحة تخزين ثابتة للمتغير النصي داخل كل سجل (Observation) بناءً على الطول المحدد مسبقًا في خطوة LENGTH، وتُملأ المساحات المتبقية تلقائيًا بمسافات بيضاء لاحقة (Trailing Blanks). تتنوع الأحرف الخاصة التي قد تتخلل هذه المتغيرات؛ فمنها رموز الترقيم القياسية (مثل علامات الاستفهام والتعجب والفواصل والأقواس)، والرموز الرياضية والهندسية، والرموز المطبعية، وصولاً إلى المحارف غير المطبوعة (Non-printable Control Characters) مثل محرف نهاية السطر (Line Feed) والرجوع إلى بداية السطر (Carriage Return) ومحرف الجدولة (Tab) ومحرك الإلغاء (Null Byte).

تتسلل هذه الشوائب إلى مجموعات البيانات نتيجة أخطاء الإدخال البشري، أو تلف البيانات أثناء النقل الشبكي، أو عمليات التحويل غير المتوافقة بين أنظمة التشغيل وقواعد البيانات ذات الترميزات المختلفة. في التحليل الإحصائي، يمثل وجود رمز خاص غير مقصود داخل متغير وصفي أو فئوي مشكلة جوهرية؛ إذ يعتبر محرك SAS أن القيمة “A100” تختلف جذريًا عن “A@100” أو “A100 “، مما يؤدي إلى تفتيت الفئات المتجانسة، وزيادة أبعاد المصفوفات البيانية، وإفساد مقاييس النزعة المركزية والتشتت، وتوليد أخطاء خفية في نماذج الانحدار والتصنيف الآلي.

1.2 أهمية تنظيف النصوص في دورة حياة البيانات

تشكل مرحلة تنقية النصوص حجر الزاوية في دورة حياة البيانات (Data Life Cycle)، حيث ترتبط ارتباطًا مباشرًا بموثوقية عمليات ربط ومطابقة السجلات (Record Linkage and Merging). عند دمج جدولين يعتمدان على مفاتيح نصية مركبة، مثل أسماء العملاء أو العناوين أو الأرقام التعريفية، فإن وجود نقطة إضافية أو رمز خاص يؤدي إلى فشل المطابقة التامة (Exact Match)، مما يخلق سجلات يتيمة ويفقد التحليل دقته وشموليته. تضمن المعالجة النصية الصارمة توحيد المفاتيح وتحويلها إلى نمط قياسي نظيف يسهل مطابقته بدقة متناهية.

علاوة على ذلك، تلعب التنقية دورًا محوريًا في ضمان التوافق المعياري مع قواعد البيانات الخارجية (RDBMS) وأنظمة المستودعات السحابية مثل Snowflake وAmazon Redshift، والتي قد تفرض قيودًا صارمة على أنواع المحارف المقبولة في حقول معينة. كما أن تقليص أطوال النصوص وحذف المحارف الزائدة يقلل من حجم الملفات التخزينية لجداول SAS (ملفات sas7bdat)، ويحسن من كفاءة الفهرسة الحسابية وعمليات الفرز عبر الإجراء PROC SORT، مما ينعكس إيجابًا على استهلاك الذاكرة العشوائية وسرعة المعالجة المركزية.

1.3 نظرة عامة على الأدوات والدوال النصية المتاحة في SAS

يوفر نظام SAS ترسانة متكاملة من الدوال لمعالجة السلاسل النصية وتنظيفها، تتدرج من الدوال البسيطة إلى المحركات المعقدة. تبرز دالة COMPRESS كأقوى وأسرع أداة لحذف وضغط المحارف، بفضل قدرتها الفريدة على استقبال قائمة من المعدلات (Modifiers) التي تعيد تعريف قواعد الحذف والإبقاء بناءً على الفئات اللغوية للمحارف. وإلى جانبها، تتوفر دالتا TRIM وSTRIP المتخصصتان في إزالة المسافات البيضاء اللاحقة والسابقة على التوالي.

في حالات الاستبدال الموجه، توفر دوال مثل TRANWRD وTRANSLATE إمكانية استبدال كلمات أو محارف فردية بمحارف بديلة محددة. أما بالنسبة للأنماط المعقدة وغير المنتظمة، فإن SAS يدمج محرك التعبيرات النمطية المتقدم للغة Perl عبر عائلة دوال PRX (مثل PRXPARSE وPRXCHANGE)، والتي تتيح للمطورين تطبيق قواعد مطابقة نصية متقدمة للغاية. يتطلب اختيار الأداة المناسبة موازنة دقيقة بين سهولة الصيانة البرمجية، وكفاءة استهلاك موارد المعالج والذاكرة، وطبيعة التلوث النصي الموجود في البيانات.

2. تشريح دالة COMPRESS في لغة SAS: البنية والوظيفة الأساسية

2.1 البنية التركيبية (Syntax) لدالة COMPRESS

تتمتع دالة COMPRESS في SAS ببنية مرنة وقوية تتيح للمبرمج التحكم الكامل في عمليات الفلترة النصية. تأتي الصيغة العامة للدالة على النحو التالي:

COMPRESS(source <, characters> <, modifiers>)

تتكون الدالة من ثلاثة معاملات أساسية، يكون المعامل الأول إلزاميًا بينما يُعتبر المعاملان الثاني والثالث اختياريين:

• المعامل الأول (source): يمثل السلسلة النصية الأصلية المراد معالجتها، ويمكن أن يكون متغيرًا نصيًا صريحًا، أو تعبيرًا نصيًا مركبًا، أو ثابتًا نصيًا موضوعًا بين علامات تنصيص.
• المعامل الثاني (characters): يمثل قائمة صريحة من المحارف الفردية المستهدفة بالحذف (أو بالاحتفاظ في حال تفعيل معدل الحفظ). إذا تُرِك هذا المعامل فارغًا، يُسند السلوك للمعدلات أو يتم تطبيق الإعداد الافتراضي.
• المعامل الثالث (modifiers): سلسلة من الحروف التي تعمل كأوامر توجيهية تغير السلوك القياسي للدالة بالكامل، مثل تجاهل حالة الأحرف، أو تطبيق الفئات المحرفية القياسية.

تتعامل الدالة مع القيم المفقودة (Missing Values) والمدخلات الفارغة بأمان تام؛ فإذا كانت قيمة السلسلة المصدر فارغة، فإن الدالة تُرجع سلسلة نصية فارغة دون التسبب في أخطاء توقف تنفيذ البرنامج في نافذة السجل (SAS Log).

2.2 السلوك الافتراضي للدالة بدون معدلات إضافية

عند استدعاء دالة COMPRESS بتمرير المعامل الأول فقط، أي بالصيغة COMPRESS(source)، فإن الدالة تنفذ وظيفتها التاريخية الافتراضية وهي إزالة كافة المسافات البيضاء (Blanks) من السلسلة النصية. تختلف هذه العملية جذريًا عن دالة STRIP أو TRIM؛ إذ إن COMPRESS لا تكتفي بحذف المسافات في بداية النص ونهايته فقط، بل تقوم باجتثاث كافة المسافات الفاصلة بين الكلمات داخل وسط السلسلة النصية.

ينتج عن هذا السلوك دمج الكلمات المنفصلة في كلمة واحدة متصلة (مثال: تحويل “Data Science” إلى “DataScience”). على الرغم من فائدة هذا السلوك في معالجة الأرقام الحسابية المخزنة كنصوص أو المعرفات البرمجية، إلا أنه يمثل قيدًا عند محاولة تنظيف النصوص اللغوية والأسماء؛ حيث يؤدي غياب المسافات إلى فقدان البنية النحوية للجملة، كما أن السلوك الافتراضي لا يمس أياً من الرموز الخاصة مثل علامات الترقيم أو الرموز الحسابية.

2.3 تحديد قائمة المحارف الصريحة (Explicit Characters List)

يتيح المعامل الثاني لدالة COMPRESS إمكانية تمرير قائمة مخصصة من الأحرف المراد حذفها مباشرة. على سبيل المثال، التعبير COMPRESS(phone_number, "()- .") يقوم بمسح الأقواس والشرطات والنقاط والمسافات المحددة داخل علامتي التنصيص من متغير أرقام الهواتف، مع الإبقاء على كافة الأرقام والمحارف الأخرى دون تغيير.

تتسم هذه الطريقة بالبساطة والوضوح في المشاكل المحدودة، لكنها تواجه تحديات جسيمة في بيئات البيانات الواقعية. ترتبط أبرز هذه التحديات بحساسية حالة الأحرف، وصعوبة التنبؤ بكافة الرموز الخاصة الملوثة للنصوص مسبقًا؛ فإذا ظهر رمز غير متوقع مثل الرمز التايلاندي أو علامة العملات النادرة، فلن تحذفه القائمة الصريحة. كما أن القوائم الطويلة تؤدي إلى تضخم الشيفرة البرمجية وصعوبة صيانتها، مما يجعل الاعتماد على المعدلات الوظيفية (Modifiers) خيارًا هندسيًا أكثر رصانة وشمولية.

3. فهم المعدلات (Modifiers) في دالة COMPRESS: التركيز على معدل ‘kas’

3.1 تفكيك المعدل ‘k’ (Keep): آلية الاحتفاظ المعكوسة

يمثل المعدل 'k' اختصارًا للكلمة الإنجليزية (Keep)، ويعد من أقوى الوسائط التحويلية في دالة COMPRESS. وظيفته الأساسية هي قلب المنطق التشغيلي للدالة بنسبة 180 درجة؛ فبدلاً من اعتبار المحارف المحددة في المعاملين الثاني والثالث قائمة للأشياء المراد “حذفها والتخلص منها”، يوجه المعدل 'k' محرك SAS إلى اعتبار تلك المحارف هي الوحيدة المراد “الاحتفاظ بها”، والتخلص التلقائي من أي محرف آخر لم يرد ذكره في الشروط.

تُعرف هذه الاستراتيجية في هندسة البرمجيات باسم “القائمة البيضاء” (Whitelisting)، وهي تتفوق بمراحل أمنية وتشغيلية على استراتيجية “القائمة السوداء” (Blacklisting). فبدلاً من محاولة حصر آلاف الرموز الخاصة والشوائب غير المتوقعة لحذفها، يقوم المبرمج فقط بتحديد الفئات المسموح ببقائها، مما يضمن خلو النص النهائي من أي رمز شاذ حتى لو لم يكن معروفًا للمطور وقت كتابة الكود.

3.2 دور المعدل ‘a’ (Alphabetic) في عزل الحروف الأبجدية

يقوم المعدل 'a' (Alphabetic) بإدراج كافة الحروف الهجائية والأبجدية المعترف بها ضمن نطاق التطبيق. في بيئات الترميز القياسية، يشمل هذا المعدل كافة الحروف اللاتينية بنوعيها: الحروف الكبيرة (A-Z) والحروف الصغيرة (a-z). يتميز هذا المعدل بمرونته العالية؛ إذ يغني المبرمج عن كتابة السلسلة الطويلة لجميع أحرف المعجم داخل المعامل الثاني للدالة.

عند دمج المعدل 'a' مع المعدل 'k'، تصبح الدالة موجهة للاحتفاظ بالحروف الأبجدية فقط وحذف كل ما سواها، بما في ذلك الأرقام الحسابية وعلامات الترقيم والرموز الخاصة والمحارف التحكمية. يسهم هذا المعدل في الحفاظ على سلامة الكلمات اللغوية واستخلاص المتون النصية الصافية الصالحة للتحليلات المعجمية واستخراج الكلمات المفتاحية.

3.3 دور المعدل ‘s’ (Space) في الحفاظ على المسافات النصية

يعالج المعدل 's' (Space) معضلة جوهرية في معالجة النصوص؛ ففي حين أن السلوك الفطري لدالة COMPRESS يقوم على إزالة المسافات، فإن المعدل 's' يتدخل ليصنف المسافات البيضاء كفئة قائمة بذاتها. يشمل هذا المعدل المسافة الأفقية القياسية (Blank Space)، وعلامات الجدولة الأفقية والرأسية (Horizontal and Vertical Tabs)، ومحارف فواصل الأسطر وصفحات الطباعة.

تتجلى الأهمية القصوى للمعدل 's' عند دمجه مع منطق الاحتفاظ 'k'؛ فبدونه سيؤدي الاحتفاظ بالحروف الأبجدية فقط إلى إزالة المسافات بين الكلمات بالتبعية، مما ينتج عنه نصوص ملتصقة يصعب تحليلها أو قراءتها. يضمن المعدل 's' استبقاء الهيكل الفراغي الفاصل بين الكلمات والأسماء، مما يحافظ على التماسك التركيبي والدلالي للنص المعالج.

3.4 التأثير التكاملي لدمج المعدلات في الوسيط ‘kas’

عند دمج المعدلات الثلاثة معًا في وسيط واحد هو 'kas' وتمريره في المعامل الثالث لدالة COMPRESS مع ترك المعامل الثاني فارغًا، على النحو التالي:

Clean_Text = COMPRESS(Raw_Text, , 'kas');

تنشأ توليفة برمجية عالية الفعالية تُنفذ عملية فلترة شاملة بضربة واحدة. يترجم محرك SAS هذه التوليفة بالمنطق التالي: “احتفظ فقط (k) بالحروف الأبجدية (a) والمسافات البيضاء (s)، وافرز واحذف على الفور كل ما دون ذلك”.

تؤدي هذه العبارة البسيطة إلى التخلص التلقائي والدقيق من كافة أنواع الرموز الخاصة مثل (@, #, $, %, ^, &, *, ~, `, <, >, ?, /, , |, [, ], {, }, +, =, _)، بالإضافة إلى مسح علامات الترقيم (النقاط، الفواصل، الأقواس) والأرقام الحسابية، مع حماية المسافات الفاصلة بين الكلمات من الحذف. تمثل هذه التوليفة قمة الكفاءة التعبيرية والأدائية في لغة SAS؛ حيث توفر على المطور كتابة خوارزميات معقدة وتضمن سرعة تنفيذ فائقة على مستوى النواة الحسابية للنظام.

4. التطبيق العملي خطوة بخطوة باستخدام بيئة SAS

4.1 بناء مجموعة بيانات اختبارية تحتوي على نصوص ملوثة بالرموز

لتطبيق المفاهيم النظرية عمليًا، يتم إنشاء جدول بيانات اختباري يحاكي التلوث النصي الواقعي في بيئات الأعمال عبر تعليمة DATA Step وكتلة DATALINES. يتضمن الجدول نماذج لأسماء موظفين وعملاء تداخلت معها رموز خاصة وعلامات ترقيم وأرقام في مواضع مختلفة (البداية، الوسط، النهاية):

DATA Work.Raw_Employees;
    LENGTH Employee_ID 8 Raw_Name $50 Department$30;
    INFILE DATALINES TRUNCOVER;
    INPUT Employee_ID Raw_Name $ Department $;
DATALINES;
101 John@# Doe Jr. IT_Dept
102 *&Alice% M. Smith! HR-HQ
103 [Robert] 99O'Connor Data&Analytics
104 ===Elena=== <Vargas> Finance#1
105 $David_K._Miller$ Sales/Ops
;
RUN;

يمكن للمطور التحقق من الحالة الأصلية المتسخة للبيانات عبر استدعاء الإجراء الإحصائي PROC PRINT لعرض السجلات في نافذة النتائج وملاحظة مدى التداخل المعقد بين الرموز والحروف الأبجدية.

4.2 تطبيق الدالة COMPRESS مع الوسيط ‘kas’ في خطوة DATA Step

في الخطوة التالية، نطبق دالة COMPRESS باستخدام الوسيط 'kas' لإنشاء متغير جديد منقى تمامًا، مع الحفاظ على المتغير الأصلي لتمكين المقارنة والتحقق من جودة المعالجة:

DATA Work.Clean_Employees;
    SET Work.Raw_Employees;
    LENGTH Clean_Name $50;
    Clean_Name = COMPRESS(Raw_Name, , 'kas');
    Clean_Name = COMPBL(Clean_Name);
    Clean_Name = STRIP(Clean_Name);
RUN;

في هذا الكود، لاحظ ترك المعامل الثاني فارغًا بوضع فاصلتين متتاليتين (, , 'kas')، مما يوجه الدالة للاعتماد الحصري على فئات المعدلات. تمت إضافة دالة COMPBL لتقليص المسافات المتعددة المتتالية الناتجة عن حذف الرموز إلى مسافة مفردة واحدة، تلتها دالة STRIP لإزالة أي مسافات زائدة في البداية أو النهاية. عند تنفيذ الشيفرة، يُظهر سجل النظام (SAS Log) خلو العملية من التحذيرات أو الأخطاء الحسابية، وتظهر الأسماء المنقاة مثل “John Doe Jr” و”Alice M Smith” و”Robert OConnor” بهيكل نصي نظيف ومتناسق.

4.3 استخدام دوال التحقق والتحليل لاستعراض النتائج المنقاة

للتأكد من دقة العملية بصورة كمية ومنهجية، يمكن استخدام دوال القياس النصي والإجراءات الإحصائية المتقدمة. يتيح الإجراء PROC COMPARE فحص الاختلافات المباشرة بين الحقول قبل التنقية وبعدها، في حين تُستخدم دالة LENGTH لحساب الفرق في عدد البايتات والمحارف المزالة:

DATA Work.Audit_Employees;
    SET Work.Clean_Employees;
    Original_Length = LENGTH(Raw_Name);
    Cleaned_Length = LENGTH(Clean_Name);
    Removed_Chars_Count = Original_Length - Cleaned_Length;
RUN;

يمكن بعد ذلك تشغيل الإجراء PROC FREQ أو PROC MEANS لاستخراج ملخص إحصائي يوضح متوسط عدد الأحرف المحذوفة لكل سجل، والتأكد من عدم وجود أي سجل فارغ نتج عن المعالجة الخاطئة، مما يضمن أعلى معايير ضبط الجودة الإحصائية.

5. التعامل مع توليفات المعدلات المتقدمة لتلبية متطلبات التنقية المتنوعة

5.1 الاحتفاظ بالأرقام مع النصوص: استخدام التوليفة ‘kd’ و’kdas’

في كثير من التطبيقات العملية، تحتوي السلاسل النصية على بيانات رقمية حاسمة لا يجوز حذفها؛ مثل العناوين السكنية (التي تتضمن أرقام المباني والشوارع)، وأكواد المنتجات الصناعية (SKUs)، والأرقام التسلسلية، والهويات الوطنية. في هذه الحالات، يؤدي استخدام التوليفة 'kas' إلى حذف الأرقام، وهو ما يعد خطأ فادحًا في تجهيز البيانات.

لحل هذه المعضلة، يوفر SAS المعدل 'd' (Digits)، والذي يشمل الأرقام الحسابية من 0 إلى 9. بدمج هذا المعدل مع منظومة الاحتفاظ، نحصل على التوليفة الرباعية القوية 'kdas' (Keep Digits, Alphabetic, and Spaces):

Clean_Address = COMPRESS(Raw_Address, , 'kdas');

تقوم هذه التوليفة بمسح كافة الرموز الخاصة وعلامات الترقيم مع الحفاظ المطلق على كل من: الحروف الأبجدية، والأرقام، والمسافات الفاصلة، مما يجعلها الخيار المثالي لتنظيف حقول العناوين البريدية وبيانات المعاملات التجارية المركبة.

5.2 التعامل مع علامات الترقيم: تحليل المعدل ‘p’ والمعدل ‘w’

يوفر نظام SAS معدلات متخصصة للتعامل مع الفئات النصية المحددة سلفًا وفق المعايير القياسية. يبرز المعدل 'p' (Punctuation) كأداة مخصصة لعزل علامات الترقيم (مثل النقاط، الفواصل، علامات التعجب، علامات الاستفهام، علامات التنصيص، والشرطات). عند استخدام الصيغة COMPRESS(Text, , 'p') دون تفعيل معدل الاحتفاظ، ستقوم الدالة بحذف كافة علامات الترقيم فقط، مع الإبقاء التلقائي على الحروف والأرقام والرموز الرياضية والمسافات.

من جانب آخر، يمثل المعدل 'w' (Word characters) فئة محارف الكلمات البرمجية، والتي تضم الحروف الهجائية، والأرقام، وشرطة التسطير السفلي (Underscore _). يفيد هذا المعدل في تنظيف المعرفات البرمجية، وأسماء المتغيرات، والحقول البرمجية المشتقة؛ حيث يتيح التعبير COMPRESS(Identifier, , 'kw') عزل المعرف البرمجي وحذف المسافات وكافة الرموز الأخرى التي لا تتوافق مع معايير تسمية المتغيرات في قواعد البيانات.

5.3 إدارة حساسية الحروف وحذف الفئات المحددة: المعدل ‘i’ و’c’

تتضمن قائمة معدلات دالة COMPRESS أدوات دقيقة للتحكم في السلوك المنطقي للمحارف. يتيح المعدل 'i' (Ignore Case) تجاهل حالة الأحرف عند تحديد قائمة محارف صريحة في المعامل الثاني. على سبيل المثال، التعبير COMPRESS(Text, 'abc', 'i') سيقوم بحذف أحرف ‘a’, ‘b’, ‘c’ وحروف ‘A’, ‘B’, ‘C’ دون الحاجة لكتابة الصيغتين يدويًا.

أما المعدل 'c' (Control characters)، فيختص برصد وحذف المحارف التحكمية غير المرئية (Non-printable characters) مثل محارف ASCII من 0 إلى 31 ومحرف 127. تتسبب هذه المحارف المخفية في مشاكل جسيمة عند تصدير البيانات إلى ملفات CSV أو خوادم الويب، حيث تؤدي إلى كسر بنية الملف وانهيار عمليات الاستيراد. يؤدي استخدام التوليفة COMPRESS(Text, , 'c') إلى تطهير السلسلة من أي محرف تحكمي خفي، مما يضمن إنتاج ملفات ناعمة ومتوافقة مع أعلى معايير أمن ونقل البيانات.

6. استخدام التعبيرات النمطية (PRX Functions) كبديل متقدم لإزالة الرموز الخاصة

6.1 أساسيات محرك التعبيرات النمطية Perl في SAS

توفر التعبيرات النمطية للغة Perl (Perl Regular Expressions) قوة رياضية ومنطقية هائلة في معالجة السلاسل النصية الأكثر تعقيدًا. قامت شركة SAS بدمج محرك PCRE (Perl Compatible Regular Expressions) عبر عائلة من الدوال المتخصصة التي تبدأ بالبادئة PRX. تتصدر هذه العائلة دالة PRXPARSE المسؤولة عن تجميع النمط التعبيري في الذاكرة وإرجاع معرف رقمي (Pattern-ID)، ودالة PRXCHANGE المسؤولة عن تنفيذ عمليات البحث والاستبدال والحذف الفوري.

تعتمد التعبيرات النمطية على بناء أنماط دلالية مجردة، مثل النمط s/[^a-zA-Z0-9 ]// الذي يعني: “ابحث عن أي محرف ليس حرفًا أبجديًا أو رقمًا أو مسافة بيضاء، واستبدله بسلسلة فارغة”. يوفر هذا النهج مرونة سياقية تفوق بكثير الدوال الثابتة، حيث يمكن التحكم في شروط المطابقة بناءً على موقع الحرف، وسياقه المحيط، وعدد مرات تكراره.

6.2 تنفيذ تنقية الرموز الخاصة المعقدة باستخدام PRXCHANGE

يمكن استخدام دالة PRXCHANGE لحذف كافة الرموز الخاصة عبر صياغة تعبير نمطي شامل. يوضح المثال التالي كيفية تطبيق دالة PRXCHANGE بطريقة احترافية داخل خطوة DATA Step:

DATA Work.Regex_Clean;
    SET Work.Raw_Employees;
    LENGTH Clean_Name $50;
    RETAIN Pattern_ID;
    IF _N_ = 1 THEN DO;
        Pattern_ID = PRXPARSE('s/[^a-zA-Z ]//');
        IF MISSING(Pattern_ID) THEN DO;
            PUT "ERROR: نمط التعبير النمطي غير صالح";
            ABORT;
        END;
    END;
    Clean_Name = PRXCHANGE(Pattern_ID, -1, Raw_Name);
RUN;

في هذا البناء عالي الأداء، يتم استدعاء دالة PRXPARSE مرة واحدة فقط عند قراءة السجل الأول (_N_ = 1) وتخزين المعرف في متغير دائم عبر تعليمة RETAIN، مما يمنع إعادة تجميع النمط مع كل سجل جديد. يشير المعامل -1 في دالة PRXCHANGE إلى تكرار عملية الاستبدال لجميع التطابقات المتاحة في السلسلة النصية حتى استنفاد كافة الرموز الخاصة، مما يضمن حذف الرموز المتتالية بكفاءة متناهية.

6.3 الموازنة بين دوال COMPRESS ودوال PRX من حيث الأداء والدقة

عند المفاضلة بين دالة COMPRESS ومحرك PRX، يجب على مهندس البيانات مراعاة معادلة الأداء والدقة الحسابية. تتميز دالة COMPRESS بأنها دالة مدمجة ومكتوبة بلغة C منخفضة المستوى ومحسنة للغاية داخل نواة محرك SAS؛ مما يجعلها تتفوق في سرعة المعالجة بمقدار 3 إلى 5 أضعاف مقارنة بدوال PRX عند إجراء عمليات الحذف المباشرة غير المشروطة على مجموعات البيانات المليونية.

في المقابل، تتفوق دوال PRX في السيناريوهات المشروطة سياقيًا؛ كأن يكون المطلوب حذف الفاصلة فقط إذا كانت متبوعة برقم، أو إزالة الرموز الخاصة الواقعة في نهاية السلسلة دون المساس بتلك الواقعة في وسطها. لذلك، يُنصح دائمًا باعتماد COMPRESS(..., 'kas') كخيار أول للمهام القياسية العامة لتقليل استهلاك وحدة المعالجة المركزية، وحجز دوال PRX للحالات المعقدة التي تعجز الدوال القياسية عن حلها.

7. تحليل مقارن بين دوال معالجة النصوص في SAS: COMPRESS وTRANWRD وTRANSLATE

7.1 التحويل والاستبدال عبر دالتي TRANWRD وTRANSLATE

تؤدي دوال الاستبدال النصي أدوارًا تكميلية بالغة الأهمية في مسار تنقية البيانات. تعمل دالة TRANWRD على استبدال نمط نصي محدد (سلسلة فرعية مؤلفة من كلمة أو عدة محارف) بسلسلة نصية أخرى بديلة، مثل تحويل كلمة “Dept.” إلى “Department” أو استبدال الرمز “&” بكلمة “and”. تتميز الدالة بالصيغة:

TRANWRD(source, target_string, replacement_string)

أما دالة TRANSLATE، فتعمل على مستوى المحارف الفردية بطريقة الاستبدال الموضعي الأحادي (Character-by-character mapping)، حيث تستبدل المحرف الأول في قائمة البحث بالمحرف الأول في قائمة البدائل، وهكذا دواليك:

TRANSLATE(source, to_characters, from_characters)

يكمن القصور الوظيفي لدالتي TRANWRD وTRANSLATE في عدم قدرتهما على التعامل مع الرموز العشوائية غير المحددة مسبقًا؛ فهما تتطلبان معرفة صريحة بكل رمز مستهدف، مما يجعلهما غير صالحتين للتنقية العامة الشاملة مقارنة بدالة COMPRESS بمعدلاتها الذكية.

7.2 جدول مقارنة وظيفي شامل للأدوات الثلاث

يقارن الجدول التالي بين الدوال النصية الرئيسية الثلاث من حيث الخصائص البرمجية والتشغيلية:

الدالة	الهدف التشغيلي الأساسي	دعم الفئات والمعدلات	الكفاءة الحوسبية	أفضل سياق للاستخدام
COMPRESS	حذف وضغط المحارف وتطبيق القوائم البيضاء	مدعوم بالكامل (أكثر من 15 معدلاً)	فائقة السرعة ومنخفضة الموارد	التخلص الشامل من الرموز الخاصة وعزل الحروف/الأرقام
TRANWRD	استبدال الكلمات والسلاسل النصية الفرعية	غير مدعوم (مطابقة نصية صريحة)	متوسطة السرعة	استبدال الاختصارات والكلمات بكلمات كاملة بديلة
TRANSLATE	تبديل محارف فردية بمحارف مقابلة	غير مدعوم (مطابقة حرفية متناظرة)	سريعة جدًا	توحيد الحروف الخاصة المتنوعة إلى محرف موحد محدد

7.3 دراسة حالات واقعية لاختيار الأداة المثلى

تتطلب السيناريوهات الواقعية أحيانًا الدمج التتابعي بين هذه الدوال لتحقيق النتيجة المرجوة. لنفترض حالة استلام بيانات تحتوي على عناوين بريد إلكتروني وأسماء مشوهة، حيث تم استخدام الرمز الشرطي المائل / والرمز _ كفواصل بين الأسماء بدلاً من المسافات، مع وجود رموز عشوائية مثل #$%.

في هذه الحالة، يؤدي استخدام دالة COMPRESS(..., 'kas') مباشرة إلى حذف الفواصل المائلة والشرطات دون تعويضها بمسافات، مما يدمج الكلمتين معًا. يتمثل الحل الهندسي الأمثل في تطبيق دالة TRANSLATE أولاً لتحويل / و_ إلى مسافات عادية، ثم تمرير الناتج لدالة COMPRESS(..., 'kas') لإزالة الرموز المشوهة المتبقية، وأخيرًا دالة COMPBL لضبط المسافات. يبرز هذا التكامل أهمية فهم الخصائص الدقيقة لكل أداة لبناء خط أنابيب معالجة نصية متين وخالٍ من العيوب الدلالية.

8. التعامل مع ترميزات النصوص والبيانات متعددة اللغات (Unicode وUTF-8)

8.1 تحديات تنقية السلاسل النصية المكتوبة بغير اللاتينية (مثل اللغة العربية)

تواجه معالجة النصوص المكتوبة بغير اللاتينية، كاللغة العربية أو الصينية، تحديات تقنية فريدة في بيئة SAS التقليدية. يعود ذلك إلى أن دالة COMPRESS القياسية ومعدلها 'a' تم تصميمهما تاريخيًا وفق معايير ASCII ذات البايت الواحد (Single-Byte Character Set – SBCS)، حيث يشمل النطاق الأبجدي الحروف الإنجليزية فقط من A إلى Z.

عند تطبيق COMPRESS(Arabic_Text, , 'kas') داخل جلسة عمل SAS تعمل بترميز قياسي غير موحد، فإن النظام قد يتعامل مع البايتات المكونة للحروف العربية كأنها رموز خاصة خارجة عن نطاق الحروف الأبجدية المعترف بها، مما يقود إلى كارثة برمجية تتمثل في حذف النص العربي بالكامل أو تشويهه ليتحول إلى رموز غريبة غير مقروءة (Garbled Text / Mojibake). كما أن علامات التشكيل وحركات الإعراب العربية (الفتحة، الضمة، الكسرة، التنوين) تمثل بايتات منفصلة قد يعتبرها النظام شوائب، مما يتطلب استراتيجية معالجة مدروسة تضمن الحفاظ على جسم الكلمة وسياقها اللغوي.

8.2 استخدام دوال المحارف العريضة K-Functions في SAS

لحل مشكلات الترميز الدولي والبيانات متعددة البايتات (Multi-Byte / UTF-8)، طورت SAS منظومة دوال المحارف العريضة المعروفة باسم عائلة K-Functions. تتصدر هذه العائلة دالة KCOMPRESS، وهي النظير المطور لدالة COMPRESS والمصمم خصيصًا لفهم المحارف الممثلة في بايتين أو أكثر دون كسر بنيتها الهيكلية.

تتعامل دالة KCOMPRESS مع المحرف كوحدة لغوية متكاملة (Grapheme Cluster) بصرف النظر عن عدد البايتات التي يستهلكها في الذاكرة. تضمن هذه الدالة عند استخدامها في بيئة يونيكود فحص المحارف العربية والشرقية بدقة، وتفادي الاقتطاع الجزئي للبايتات، مما يمنع حدوث التلف المحرفي (Character Corruption) أثناء استئصال الرموز غير المرغوب فيها من النصوص الدولية.

8.3 ضبط البيئة البرمجية لدعم المعالجة النصية متعددة اللغات

لضمان التنفيذ السليم لعمليات تنقية النصوص متعددة اللغات، يجب أولاً التحقق من ترميز جلسة SAS من خلال استعلام الخيارات البرمجية:

PROC OPTIONS OPTION=ENCODING; RUN;

يجب التأكد من أن الجلسة تعمل بترميز UTF-8. عند التعامل مع جداول قديمة مخزنة بترميزات محلية مثل WINDOWS-1256، يمكن استخدام خيار ENCODING="wlatin2" أو ENCODING="utf-8" في تعليمة LIBNAME أو INFILE، أو تحويل الجداول عبر الإجراء PROC CPORT وPROC CIMPORT.

وفي سياق التعبيرات النمطية، يجب إضافة المعدل 'u' (Unicode Modifier) في دالة PRXPARSE مثل النمط 's/[^p{L}p{Nd}s]//u'؛ حيث يشير p{L} إلى أي حرف أبجدي في أي لغة حول العالم (بما فيها العربية)، ويشير p{Nd} إلى الأرقام العشرية، مما يوفر بيئة معالجة دولية قوية وشاملة لجميع اللغات والبيانات الهجينة.

9. تحسين الأداء وإدارة الموارد عند معالجة مجموعات البيانات الضخمة (Big Data)

9.1 تقليل زمن المعالجة (CPU Time) في خطوات DATA Step

عند التعامل مع جداول بيانات عملاقة تتجاوز مئات الملايين من السجلات في القطاعات المصرفية والاتصالات، يصبح زمن المعالجة واستغلال موارد المعالج (CPU Time) هو المعيار الحاسم لكفاءة الشيفرة البرمجية. لتحقيق الأداء الأقصى في خطوات DATA Step، يجب اتباع ممارسات هندسية صارمة؛ من أبرزها تحديد أطوال المتغيرات النصية مسبقًا وبدقة عبر عبارة LENGTH، وتجنب منح المتغيرات النصية أطوالاً مفرطة (مثل إعطاء المتغير طول $200 بينما أطول نص لا يتعدى$30)، حيث يقلل ضبط الطول من حجم المخازن المؤقتة (I/O Buffers) ويسرع عمليات القراءة والكتابة من وإلى القرص الصلب.

بالإضافة إلى ذلك، يجب تجنب استدعاء الدوال المتكررة غير الضرورية داخل الحلقات التكرارية، والاستفادة من محرك المعالجة متعدد المسارات (Multi-Threaded Architecture) عبر خيارات THREADS في SAS، واستخدام تقنيات المعالجة داخل الذاكرة (In-Memory Processing) المدعومة في منصات SAS Viya لتقليص زمن التنفيذ إلى أجزاء من الثانية.

9.2 المعالجة النصية عبر لغة الاستعلامات المدمجة PROC SQL

توفر لغة الاستعلامات المدمجة PROC SQL في SAS مرونة استثنائية لمعالجة النصوص أثناء عمليات الربط والدمج، مع إمكانية تضمين دالة COMPRESS مباشرة داخل عبارات SELECT وWHERE:

PROC SQL;
    CREATE TABLE Work.Clean_Customers AS
    SELECT Customer_ID,
           COMPBL(COMPRESS(Customer_Name, , 'kas')) AS Clean_Name FORMAT=$50.,
           COMPRESS(Contact_Number, , 'kd') AS Clean_Phone
    FROM Corporate.Raw_Customers
    WHERE CALCULATED Clean_Name IS NOT MISSING;
QUIT;

عند التعامل مع قواعد بيانات خارجية مرتبطة عبر محرك SAS/ACCESS (مثل Oracle أو Teradata أو Hadoop)، يستفيد المبرمج من خاصية التمرير التلقائي (Implicit Pass-Through)، حيث يقوم SAS بمحاولة ترجمة دوال المعالجة النصية ودفعها للتنفيذ مباشرة داخل محرك قاعدة البيانات المضيفة (In-Database Processing)، مما يقلل من حجم البيانات المنقولة عبر الشبكة ويسرع التحليل بشكل كبير.

9.3 استراتيجيات مراقبة استهلاك الموارد واختبار الكفاءة

لضمان مطابقة البرامج لمعايير الكفاءة المؤسسية، يُنصح بتفعيل خيارات التتبع والقياس المعياري (Benchmarking) عبر تضمين التعليمات التالية في مستهل البرنامج البرمجي:

OPTIONS FULLSTIMER STIMER MSGLEVEL=I;

يوفر خيار FULLSTIMER تقريرًا تفصيليًا دقيقًا في سجل SAS Log عقب تنفيذ كل خطوة، يوضح الزمن الحقيقي المنقضي (Real Time)، وزمن استهلاك المعالج المركزي (CPU Time)، وقمة استهلاك الذاكرة العشوائية (Memory Usage). تتيح هذه البيانات للمهندسين مقارنة أداء دالة COMPRESS مقابل التعبيرات النمطية PRX كميًا، واختيار الحل الأمثل الذي يجمع بين الدقة واستغلال الموارد بأعلى كفاءة ممكنة عند معالجة الجداول المليونية الضخمة.

10. بناء أطر عمل وسلاسل تنظيف البيانات وضبط الجودة الإحصائية

10.1 أتمتة تنظيف النصوص المتعددة باستخدام وحدات ماكرو SAS Macro

في مشاريع البيانات الكبرى، قد يحتوي الجدول الواحد على عشرات الأعمدة النصية التي تتطلب إزالة الرموز الخاصة، مما يجعل المعالجة اليدوية لكل عمود عملاً غير فعال وعرضة للخطأ. تبرز هنا لغة SAS Macro لبناء وحدات برمجية مؤتمتة وقابلة لإعادة الاستخدام تفحص البيانات وتطبق التنقية ديناميكيًا.

يمكن استغلال جدول قواميس النظام SASHELP.VCOLUMN لاستخراج كافة المتغيرات النصية في جدول معين وتطبيق دالة COMPRESS عليها تلقائيًا:

%MACRO CleanAllCharVars(Lib=, DSN=, OutDSN=, Modifiers=kas);
    PROC SQL NOPRINT;
        SELECT NAME INTO :VarList SEPARATED BY ' '
        FROM SASHELP.VCOLUMN
        WHERE LIBNAME = UPCASE("&Lib") AND MEMNAME = UPCASE("&DSN") AND TYPE = 'char';
    QUIT;

    DATA &OutDSN;
        SET &Lib..&DSN;
        %LET i = 1;
        %DO %WHILE(%SCAN(&VarList, &i) NE );
            %LET CurrentVar = %SCAN(&VarList, &i);
            &CurrentVar = COMPBL(COMPRESS(&CurrentVar, , "&Modifiers"));
            &CurrentVar = STRIP(&CurrentVar);
            %LET i = %EVAL(&i + 1);
        %END;
    RUN;
%MEND CleanAllCharVars;

يتيح استدعاء هذا الماكرو تنقية مئات المتغيرات النصية في خطوة واحدة بمرونة بالغة، مما يقلص حجم الشيفرات البرمجية ويعزز استقرار خطوط معالجة البيانات.

10.2 إجراءات التحقق من صحة البيانات (Data Validation Procedures)

يتطلب ضبط الجودة الإحصائية وضع آليات تحقق صارمة (Audit Rules) لرصد أي شذوذ ينشأ عن عمليات التنقية النصية. تشمل هذه الآليات بناء شاشات فحص استثنائية (Exception Reports) تعزل السجلات التي انخفض طولها بنسبة تتجاوز مثلاً 50% بعد حذف الرموز، مما قد يشير إلى أن الحقل كان يحتوي في الأصل على رموز فقط أو بيانات مشفرة أفسدتها الفلترة.

يمكن استخدام مقاييس التشابه النصي والمسافات اللغوية مثل دالة COMPLEV (Levenshtein Distance) أو دالة SPEDIS لحساب التباين بين السلسلة الأصلية والسلسلة المنقاة. تسهم هذه المؤشرات الرقمية في بناء تقارير رقابية دقيقة تؤكد للإدارات والجهات التنظيمية سلامة العمليات وعدم فقدان أي محتوى حرج للبيانات أثناء التجهيز.

10.3 دمج معالجة الرموز في خطوط أنابيب التعلم الآلي والنمذجة

تمثل جودة النصوص شرطًا أساسيًا لنجاح خوارزميات التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية في منصات مثل SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML). في مرحلة تجهيز المتغيرات الفئوية (Categorical Variables) للترميز الأحادي (One-Hot Encoding)، يؤدي وجود رموز خاصة عشوائية إلى إنشاء أعمدة متباعدة (Sparse Columns) غير ضرورية تؤدي إلى ظاهرة الإفراط في التخصيص (Overfitting).

وفي مهام معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والتنقيب في النصوص (Text Mining)، يضمن حذف الرموز الخاصة والشوائب استخلاص متجهات الخصائص (Feature Extraction) بدقة من مصفوفات تكرار المصطلحات (TF-IDF). كما يسهم التوثيق الدقيق لتحويلات النصوص عبر معايير نسب البيانات (Data Lineage) في تلبية متطلبات الحوكمة وضمان تكرارية النتائج في البيئات الإنتاجية الخاضعة للمراجعة والتدقيق.

11. الأخطاء الشائعة وحالات الحواف (Edge Cases) واستكشاف المشكلات وإصلاحها

11.1 مشكلة اقتطاع النصوص (String Truncation) وتحديد الأطوال

تُعد مشكلة اقتطاع النصوص (String Truncation) من أخطر الأخطاء البرمجية الصامتة في بيئة SAS. تنشأ هذه المشكلة عندما يتم إسناد ناتج دالة COMPRESS إلى متغير جديد دون تحديد طوله مسبقًا عبر عبارة LENGTH؛ حيث يقوم SAS في هذه الحالة باشتقاق طول المتغير الجديد تلقائيًا من طول أول قيمة مقروءة في السجل الأول أو إسناده لطول افتراضي غير مناسب.

إذا كان السجل الأول يحتوي على نص قصير (مثلاً 5 أحرف)، بينما تحتوي السجلات اللاحقة على نصوص طويلة (مثلاً 40 حرفًا)، فإن SAS سيقوم باقتطاع النصوص اللاحقة عند الحرف الخامس دون إظهار أخطاء قاتلة، مما يتسبب في فقدان جزء كبير من البيانات وتلف السجلات. يتمثل الحل القاطع دائمًا في التصريح الصريح عن أطوال كافة المتغيرات النصية المشتقة في مطلع خطوة DATA Step:

LENGTH Clean_Customer_Name $100;

11.2 التعامل غير المقصود مع المسافات والأرقام المدمجة

من الأخطاء البرمجية الشائعة إغفال المعدل 's' عند الرغبة في الاحتفاظ بالحروف، كأن يكتب المبرمج COMPRESS(Name, , 'ka') بدلاً من COMPRESS(Name, , 'kas'). يؤدي هذا السهو إلى إزالة كافة المسافات البينية، مما يحول الاسم “Mohamed Ali” إلى “MohamedAli”، مسببًا تشوهًا دلاليًا يصعب استرجاعه آليًا.

كما يقع بعض المحللين في فخ حذف الأرقام الحاسمة من العناوين أو الأكواد المركبة نتيجة الاستخدام غير المدروس للمعدل 'a' منفرداً. لذلك، يجب تحليل طبيعة الحقل وفحص عينات عشوائية من مختلف الأنماط قبل تعميم وسيط المعدلات، واختيار 'kdas' متى ما كانت هناك احتمالية لوجود أرقام ذات قيمة وصفية داخل النص.

11.3 إدارة السلاسل الفارغة والقيم المفقودة بعد التنقية التامة

تتمثل إحدى حالات الحواف (Edge Cases) الحرجة في السلاسل النصية التي تتكون حصريًا من رموز خاصة فقط، مثل "***---$$$". عند تطبيق الدالة COMPRESS(Field, , 'kas') على هذا النص، سيتم استئصال كافة الرموز بالكامل، ليتحول المتغير في الناتج إلى قيمة مفقودة (Missing Character Value / Blank).

إذا كانت المراحل اللاحقة في البرنامج أو قواعد البيانات تفترض وجود قيم غير فارغة، فإن هذا التحول قد يتسبب في توقف البرنامج أو صدور قيم خاطئة في العمليات الشرطية. لمعالجة هذه الحالة، يُنصح باستخدام دوال التحقق مثل IFN أو IF-THEN لإسناد قيمة افتراضية واضحة:

IF MISSING(Clean_Name) THEN Clean_Name = "UNKNOWN_NAME";

يضمن هذا الإجراء الدفاعي استقرار العمليات التحليلية والحسابية اللاحقة وتفادي الانهيارات البرمجية المفاجئة.

12. أفضل الممارسات والمعايير المهنية لتنقية النصوص في بيئة SAS

12.1 معايير كتابة الشيفرات البرمجية النظيفة والتوثيق الأكاديمي

تقتضي المعايير الهندسية والمهنية كتابة شيفرات برمجية واضحة وقابلة للصيانة والتطوير ضمن فرق العمل المؤسسية. يتطلب ذلك توثيق أسباب اختيار معدلات معينة في دالة COMPRESS عبر تعليقات برمجية تشرح الغرض من كل وسيط، مما يسهل مراجعة النظراء (Peer Review) والتدقيق البرمجي.

كما يُوصى باتباع معايير موحدة لتسمية المتغيرات الناتجة عن التنقية، كاستخدام البادئة clean_ أو اللاحقة _clean (مثل clean_address)، والاحتفاظ دائمًا بالمتغيرات الأصلية في جداول مؤقتة أو وسيطة حتى انتهاء مراحل التحقق وعدم الكتابة فوق المتغيرات الأصلية مباشرة، لتمكين العودة إليها في حال حدوث أي خطأ غير متوقع في المعالجة.

12.2 التكامل مع الأدوات الحديثة وتقنيات الحوسبة السحابية في SAS Viya

مع الانتقال إلى منصة SAS Viya السحابية الحديثة، أصبح بالإمكان تشغيل عمليات تنقية النصوص على خوادم الذاكرة السريعة الموزعة عبر محرك Cloud Analytic Services (CAS). تتوافق معظم دوال DATA Step بما فيها دالة COMPRESS مع محرك CAS، مما يتيح توزيع السجلات ومعالجتها بالتوازي على عشرات العقد الحوسبية في نفس الوقت.

كما تتيح حزم SAS Data Quality Server وإجراءات DQSCHEME وDQNORMALIZE المتخصصة أدوات ذكية لتنظيف البيانات، والتعرف التلقائي على الأنماط اللغوية، وتوحيد المعايير وفق قواميس دولية محكمة، مما يرفع من جودة البيانات إلى المستويات القياسية المؤسسية المطلوبة في التحليلات الكبرى.

12.3 خلاصة وتوصيات ختامية لهندسة البيانات النصية

يمثل إتقان مهارات إزالة الرموز الخاصة وتنقية السلاسل النصية ركيزة لا غنى عنها لأي ممارس لتحليل البيانات وعلوم الحاسب في بيئة SAS. لقد أثبتت دالة COMPRESS بمعدلاتها الذكية وبخاصة التوليفة 'kas' أنها الأداة الأكثر كفاءة وسرعة لحل الغالبية العظمى من مشاكل التلوث النصي في الأعمال والمشاريع الإحصائية.

نلخص أهم التوصيات العملية في قائمة التدقيق السريعة التالية:

• استخدم COMPRESS(Text, , 'kas') للاحتفاظ بالأحرف الأبجدية والمسافات وإسقاط كافة الرموز الخاصة والأرقام.
• استخدم COMPRESS(Text, , 'kdas') إذا كان النص يتضمن أرقامًا هامة (عناوين، أكواد) يجب حمايتها من الحذف.
• ادمج دائمًا دالة COMPBL ودالة STRIP لضبط المسافات الزائدة بعد إزالة الرموز.
• حدد دائمًا طول المتغير الجديد عبر تعليمة LENGTH لتفادي مشكلة اقتطاع النصوص الخطيرة.
• استخدم دوال KCOMPRESS ومعدلات Unicode في حال كانت البيانات مكتوبة بلغات غير لاتينية مثل العربية.
• استعن بمحرك PRX فقط في الحالات النصية التي تتطلب مطابقة سياقية مشروطة ومعقدة.

References

• SAS Institute Inc. (2023). SAS® 9.4 Functions and CALL Routines: Reference, Fifth Edition. Cary, NC: SAS Institute Inc. https://documentation.sas.com
• Cody, R. (2018). Cody’s Data Cleaning Techniques Using SAS, Third Edition. Cary, NC: SAS Institute Inc.
• Horstman, D. W. (2017). Pattern Matching Using Perl Regular Expressions in SAS®. SAS Global Forum Proceedings. SAS Institute Inc.
• Eberhardt, P., & Bortnick, R. (2020). The Basics of Using SAS® COMPRESS Function and Its Modifiers. Western Users of SAS Software Conference Proceedings.
• ISO/IEC. (2020). Information technology — Universal Coded Character Set (UCS) (ISO/IEC Standard No. 10646:2020). https://www.iso.org/standard/76835.html