百度百科：调查表就是运用科学的方法系统地搜集、记录、整理和分析有关市场的信息资料，从而了解市场发展变化的现状和趋势，为企业经营决策、广告策划、广告写作提供科学的依据而制定的表格化文件。在大数据的时代背景下，人们可以通过手机信令数据、网络爬虫技术进行数据挖掘，以代替传统的市场调查；当前在传统行业中，进行主动式精准化的企业发展现状研究，调查表仍发挥着不可或缺的作用。
调查表是一种典型的非结构化文档。通常以表式形式下发到岗位人员，然后汇集、整理、统计，编写调查报告。调查表的格式相对固定，部分内容由被调查者主观发挥，这使得数据格式与内容的自由度很大，给整理与统计带来巨大的工作量。
数据收集过程中，我们使用调查表，或是收集类似的表格数据，这些数据常以Word、PDF等形式出现，这些文档很难用关系型的二维逻辑表来表现。这类文档提取与应用过程烦琐、工作量大。在多年的实践中，我们总结出了非结构化文档解析“5+1”的方法（抽取数据五步+流程评估）。
一、五步数据抽取
- 载入数据：通过Word、PDF、TXT、数据引擎等数据源节点，将数据加载到数据专家中。
- 预处理：文本规范化处理，处理一些共性的问题，如删除不可见字符、规范化名称表述等，使不同来源的数据趋于一致。
- 分而治之：同一种文件格式，如Word文件；通常有多种不同类型文档，如钻井表格、试油表格等，它们的内容差异较大。因此，区分文档类型有助于减少分支流程的耦合度。
- 过滤噪声：我们想从文档抽取的信息是一定，剔除目标信息之外大量的噪声数据，从而减少对数据处理过程的干扰，如填写需知、标题等文本噪音。
- 信息抽取：使用文本处理节点及函数，根据报告的特征字符抽取数据。
数据抽取五式
下面就以数据产生情况调查表为例，来揭示Word文档解析奥秘，破译非结构化文档解析的密码。 数字化小组调查表及数据解析流程如下：
数字化小组调查表
数据解析流程
1) 载入数据
通过Word节点将所有调查表加载到数据专家中。
- Word节点支持加载单个文件、某个目录下的所有文件的功能。
- 调查表中的字体的颜色、加粗等样式，具体有实际意义，因此需要输出文本的段落样式。
加载Word文档
Word数据源节点，将所有文档全加载进来，输出项包括：文件名称、内容类型、内容编号及内容（Paragraph）。
Word文档预览
2) 预处理(文本规范化)
规范化预处理，主要目标是减少文本内容的自由度。
A. 标记调查表：通过上一步的载入数据后，形成了一个大数据表，因此需要对调查表进行编号，以区分不同的调查表。这里使用标题行对应的行号作为调查表的编号（报告ID）。
B. 规范化文本表达：通过删除空行、删除不可见字符、删除无效格式、替换不规范标记、替换特殊格式等方法，以减少文本内容的自由度。
文本规范化
经过文本规范化预处理生成Paragraph2列，使得多个调查报告的内容趋于一致，为后续的解析工作打下坚实基础。
文本规范化结果
3) 分而治之
一次调研工作可能涉及很多方面的内容，涉及的调查内容、数据格式不尽相同，如数据来源、数据用途等。
通过分类，区别不同类型的调查表，然后对每一种类型的调查表，分别进行数据提取工作。其中分类工作主要通过一系列的筛选节点实现。
4) 剔除无用文本
调查表为填写方便，设计了很多提示性信息，如填表需知等，这些信息仅为填表服务，而需要入库。通过一系列筛选节点，将这些无用的文本从流程中剔除。
5) 文本抽取
经过前面4步的准备，进入实质性数据提取阶段，抽取调查表的具体内容。抽取过程，主要是通过特征字符标记，来进行内容的定位与提取。
文本抽取
文本解析常用函数列表:
1、SubStrBetweenS(STRING,SubString1,SubString2)
抽取STRING中SubString1-SubString2之间的字符串。
2、RemoveBetweenS(STRING,SubString1,SubString2)
删除STRING中SubString1-SubString2之间的字符。
3、RemoveString(STRING,STRING1,STRING2,…)
从字符串STRING中，删除字符串STRING1,STRING2,…
4、RemoveBreakAndSpace(STRING)
删除字符串中的回车、中英文空格、制表符。
5、ReplaceBetweenS(STRING,SubString1,SubString2,ReplaceString)
用ReplaceString替换STRING中SubString1-SubString2之间的字符。
6、HasSubString(STRING,SUBSTRING)
如果STRING中包含SUBSTRING，返回真(1)，否则返回假(0)。
7、IsNullOrWhiteSpace(Item)
非空值和非空格判断，如果表达式Item的值为空、空格，返回真（1），否则返回假（0）。
二、流程评估
一个项目、一次研究总有些惊喜，总有一些奇葩事件来刷新我们的认知。流程按照特定的规则运行，抽取符合规则的文档，剔除规则之外的部分，那么规则是否与实际情况吻合呢？这就需要对流程进行评估。
这里通过扫描目录节点，加载所有原始调查表的目录信息，再与解析结果进行匹配，提取没有匹配的部分，再逐一进行文件判识、改进流程。
数据抽取结果评估：
数据抽取结果评估
异常数据分析，使用数据浏览器中的数据钻取功能，可以快速打开原始调查表文件。使用右键菜单的本地浏览功能，或是双击文档的路径。
异常数据分析
结论
- 通过“5+1法”解析Word文本文件，条理清楚，方法可行，易于操作；前4步不断缩小目标范围，第5步精准解析；
- 文本解析工作主要借助于特征字符的定位与抽取；
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