L'insuffisance de données représente souvent un obstacle majeur pour les projets de science des données. Maîtriser la collecte de données est une compétence essentielle pour tout data scientist souhaitant mener à bien ses initiatives.
Les data scientists et ingénieurs en apprentissage automatique exploitent aujourd'hui des techniques modernes pour enrichir leurs ensembles de données d'entraînement. Si vous démarrez votre premier projet en science des données ou en machine learning, apprenez à acquérir efficacement des données de qualité.
Comment simplifier ce processus ? Découvrez ci-dessous des méthodes éprouvées et modernes pour collecter des données fiables.
Les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient sur des volumes importants de données pour gagner en précision, en exactitude et en pouvoir prédictif. Ils sont entraînés sur des ensembles de données, un processus comparable à l'apprentissage d'un enfant qui identifie un objet après plusieurs expositions.
Contrairement à l'humain, qui se contente de quelques exemples, une machine nécessite des centaines voire des milliers d'échantillons pour bien généraliser.
Ces exemples, sous forme de données structurées, sont analysés par l'algorithme lors de la phase d'entraînement pour affiner ses performances.
En cas de données insuffisantes, les résultats finaux seront biaisés ou imprécis. Il est donc crucial d'acquérir des données adéquates pour optimiser vos modèles. Voici quatre stratégies modernes pour y parvenir.
Le web scraping automatise l'extraction de données publiques du web. À son niveau le plus simple, il consiste à copier-coller manuellement ; mais en pratique, il repose sur des scripts ou outils dédiés.
Cela peut inclure l'utilisation d'API comme Serpstack pour une collecte approfondie.
Le scraping est légal lorsqu'il cible des données publiques et aide les entreprises à analyser clients et concurrents, sans violation de propriété intellectuelle si pratiqué éthiquement.
Exemple : un script pour comparer prix et stocks sur des e-commerces. Vous pouvez aussi extraire images ou audio.
Voici un exemple avec la bibliothèque Python BeautifulSoup :
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
url = "Entrez ici l'URL complète de la page web cible"
target_page = urlopen(url)
html_reader = target_page.read().decode("utf-8")
web_data = BeautifulSoup(html_reader, "html.parser")
print(web_data.get_text())Installez-la via pip install beautifulsoup4 dans un environnement virtuel.
Les formulaires en ligne sont idéaux pour collecter des données auprès d'un public ciblé.
Limite : volume modéré, adapté aux petits projets ou tutoriels. Pour des enquêtes massives, les services payants sont coûteux.
Google Forms (forms.google.com) est un outil gratuit pour recueillir contacts, données démographiques ou personnelles. Partagez le lien par email ou SMS.
D'autres alternatives existent pour des besoins variés.
Plateformes comme Facebook, LinkedIn, Instagram ou Twitter fournissent des données riches via leurs API, bien que techniques à exploiter en raison du volume et du désordre.
Utiles pour l'analyse de sentiments, tendances ou stratégies marketing.
Exemple avec Twitter et Tweepy (installez via pip install tweepy) :
import tweepy
import re
my_auth = tweepy.OAuthHandler("consumer_key", "consumer_secret")
my_auth.set_access_token("access_token", "access_token_secret")
api = tweepy.API(my_auth)
target_tweets = api.home_timeline()
for tweet in target_tweets:
print(tweet.text)Consultez docs.tweepy.org et developer.twitter.com pour les clés API.
Facebook utilise l'API Graph (developers.facebook.com). Pour plus de détails, référez-vous aux documentations officielles.
Des outils tiers payants comme Scraping Expert existent aussi.
Cette approche rapide et accessible consiste à télécharger des datasets vérifiés de repositories autorisés, sans compétences techniques avancées.
Formats : CSV, JSON, Excel, etc. Exemples : Banque mondiale, UNdata.
Archives souvent publiques malgré restrictions sur données récentes.
Ces ressources vous lanceront efficacement :
Une recherche approfondie révélera d'autres pépites adaptées à vos besoins.
La collecte de données peut être laborieuse avec des outils inadaptés. Les méthodes modernes sont plus rapides et fiables que les approches traditionnelles.
Associez-les pour maximiser la qualité et la quantité de vos datasets.
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