Comment Créer un Dataset : Le Guide Pratique pour Démarrer en Data Science

Vous voulez vous lancer dans l'analyse de données ou le machine learning, mais vous ne savez pas par où commencer ? Tout commence par une étape cruciale : la création d'un dataset. Découvrons ensemble comment construire votre première base de données exploitable.

1. Qu'est-ce qu'un Dataset ?

Un dataset (ou jeu de données en français) est une collection structurée d'informations organisées sous forme de tableau. Chaque ligne représente généralement une observation ou un enregistrement, tandis que chaque colonne correspond à une variable ou une caractéristique.

Pensez à un dataset comme à un tableau Excel intelligent : il contient toutes les données dont vous avez besoin pour répondre à une question spécifique ou résoudre un problème concret. Un bon dataset est la fondation de toute analyse réussie.

2. Les différentes méthodes pour créer un Dataset

a. Création manuelle avec Excel ou Google Sheets

C'est la méthode la plus accessible pour les débutants. Ouvrez simplement Excel ou Google Sheets, créez vos colonnes (variables) et remplissez les lignes avec vos données. Cette approche convient parfaitement pour des datasets de petite taille (moins de 1000 lignes) ou pour des tests rapides.

L'avantage ? Vous contrôlez totalement vos données et pouvez facilement corriger les erreurs. L'inconvénient ? Cela devient vite fastidieux pour de gros volumes.

b. Collecte via des formulaires en ligne

Google Forms, Typeform ou Microsoft Forms permettent de collecter des données de manière automatisée. Créez votre questionnaire, partagez le lien, et vos réponses s'organisent automatiquement dans un tableau exploitable.

Cette méthode est idéale pour des enquêtes, sondages ou collectes d'informations auprès de plusieurs personnes. Les données arrivent déjà structurées et prêtes à l'analyse.

c. Extraction depuis des bases de données (SQL)

Si vous travaillez avec des données d'entreprise, elles sont probablement stockées dans une base de données. Utilisez des requêtes SQL pour extraire exactement les informations dont vous avez besoin.

Par exemple, une simple requête comme SELECT * FROM clients WHERE pays = 'France' peut créer un dataset de tous vos clients français.

d. Web Scraping (extraction de données du web)

Le web regorge de données publiques : prix de produits, résultats sportifs, données météo, etc. Avec Python et des bibliothèques comme BeautifulSoup ou Scrapy, vous pouvez automatiser la collecte de ces informations.

Attention cependant : vérifiez toujours que vous avez le droit d'extraire ces données et respectez les conditions d'utilisation des sites.

e. Utilisation d'API (Application Programming Interface)

De nombreuses plateformes proposent des API pour accéder à leurs données : Twitter, OpenWeatherMap, Google Maps, etc. Les API fournissent des données structurées et actualisées en temps réel.

C'est la méthode professionnelle par excellence, car elle garantit des données fiables et à jour.

f. Téléchargement de datasets publics

Pourquoi réinventer la roue ? Des milliers de datasets sont disponibles gratuitement sur des plateformes comme Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Data.gouv.fr ou Google Dataset Search.

C'est parfait pour apprendre, s'entraîner ou prototyper rapidement un projet.

3. La structure d'un bon Dataset

a. Les colonnes (features/variables)

Chaque colonne représente une caractéristique de vos données. Par exemple, pour un dataset de clients : nom, âge, ville, montant d'achat, date d'inscription.

Choisissez des noms de colonnes clairs et évitez les espaces (préférez "date_inscription" à "Date d'inscription").

b. Les lignes (observations/enregistrements)

Chaque ligne correspond à un individu, un événement ou une transaction unique. Si vous analysez des ventes, chaque ligne représente une vente.

c. Les types de données

Identifiez le type de chaque colonne : numérique (entier ou décimal), texte (chaîne de caractères), date, booléen (vrai/faux). Cela déterminera les analyses possibles.

d. Les valeurs manquantes

Dans la réalité, les datasets parfaits n'existent pas. Prévoyez une stratégie pour gérer les valeurs manquantes : les supprimer, les remplacer par la moyenne, ou utiliser des techniques d'imputation.

4. Créer un Dataset avec Python (Pandas)

Python est l'outil de prédilection pour créer et manipuler des datasets. Voici les méthodes les plus courantes :

a. Création depuis un dictionnaire

b. Importation depuis un fichier CSV

c. Importation depuis Excel

d. Génération de données aléatoires (pour les tests)

5. Les bonnes pratiques pour un Dataset de qualité

a. Nommez vos colonnes correctement

Utilisez des noms descriptifs, en minuscules, sans espaces ni caractères spéciaux. Privilégiez le snake_case : prix_total, date_naissance.

b. Documentez votre dataset

Créez un fichier README ou un dictionnaire de données expliquant ce que représente chaque colonne. Votre futur vous (et vos collaborateurs) vous remercieront.

c. Vérifiez la cohérence

Assurez-vous que vos données ont du sens : pas d'âges négatifs, pas de dates dans le futur (sauf prévisions), formats uniformes.

d. Sauvegardez dans le bon format

CSV pour la compatibilité universelle, Excel pour le partage avec des non-techniciens, Parquet pour de gros volumes, JSON pour des données hiérarchiques.

e. Versionnez vos datasets

Comme du code, vos données évoluent. Gardez une trace des modifications avec des noms de fichiers explicites : clients_v1_2025-01-15.csv.

6. Erreurs courantes à éviter

N'utilisez jamais d'espaces dans les noms de colonnes. Évitez les cellules fusionnées dans Excel, elles causent des problèmes lors de l'importation. Ne mélangez pas différents types de données dans une même colonne (texte et chiffres). N'oubliez pas de définir un identifiant unique pour chaque ligne si nécessaire.

Enfin, ne sous-estimez jamais l'importance de la phase de nettoyage : un dataset sale produira toujours des analyses erronées.

Conclusion

Créer un dataset peut sembler intimidant au début, mais c'est une compétence fondamentale en data science. Que vous partiez de zéro avec Excel, que vous interrogiez une base de données SQL ou que vous téléchargiez des données publiques, l'essentiel est de comprendre la structure et la qualité de vos données.

Un dataset bien construit est la première étape vers des analyses pertinentes et des modèles performants. Alors, prêt à créer votre premier dataset et à explorer le monde fascinant de la data ?