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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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").
Identifiez le type de chaque colonne : numérique (entier ou décimal), texte (chaîne de caractères), date, booléen (vrai/faux). Cela déterminera les analyses possibles.
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.
Créez un fichier README ou un dictionnaire de données expliquant ce que représente chaque colonne. Votre futur vous (et vos collaborateurs) vous remercieront.
CSV pour la compatibilité universelle, Excel pour le partage avec des non-techniciens, Parquet pour de gros volumes, JSON pour des données hiérarchiques.
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.
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 ?
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