Données, chiffres et documents

Évaluer la qualité d’un jeu de données

Contrôlez les valeurs manquantes, doublons, unités et changements de méthode avec une grille de qualité téléchargeable.

Guide détailléLecture : environ 3 minMis à jour le
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Un ordinateur, un téléphone et des dossiers soigneusement classés
Illustration générée par IA pour ce guide ; elle ne représente pas un jeu de données réel.
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L’essentiel

La réponse en 30 secondes

Un tableau bien présenté peut contenir des doublons ou des champs vides ; un tableau imparfait peut rester utile si ses limites sont connues. Prenons une liste fictive d’équipements : deux lignes portant le même nom peuvent représenter deux établissements distincts. La bonne question n’est donc pas seulement de repérer une répétition, mais de comprendre l’objet décrit par chaque ligne.

Réponse directe
À retenir
Évaluez un jeu de données par rapport à l’usage prévu : définitions claires, période adaptée, couverture suffisante et valeurs cohérentes. Conservez le fichier original, examinez un échantillon puis contrôlez l’ensemble des lignes avant une conclusion. Un score de métadonnées ne valide pas à lui seul les valeurs du fichier.
Premier geste
Conserver l’original et sa notice
Contrôle essentiel
La qualité dépend de l’usage et du périmètre de la question.

Exemples à adapter

Une valeur vide

Dans un inventaire fictif, le champ capacité est vide pour un établissement. Cela ne signifie pas une capacité de zéro. Conservez le manque et évitez une moyenne qui l’interpréterait comme une mesure.

Deux lignes semblables

Deux équipements ont le même nom mais des adresses différentes. Les fusionner sur le seul nom ferait disparaître une observation légitime.

Le principe du portail

Nous indiquons une méthode et, quand elle existe, l’adresse officielle. Nous ne classons pas les services selon une rémunération et nous ne remplaçons ni leurs conditions d’utilisation ni une source experte.

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Mode d’emploi

Passer à la pratique

  1. 01
    Conserver l’original et sa notice

    Enregistrez une copie datée du fichier, la référence de sa version et la documentation. Travaillez dans une seconde copie. Notez séparément chaque transformation pour pouvoir distinguer un défaut de la source d’une erreur introduite pendant votre analyse.

  2. 02
    Définir l’unité d’observation

    Écrivez ce que représente une ligne : établissement, commune, mesure ou événement. Identifiez ensuite les champs qui permettent de la distinguer. Un identifiant d’établissement peut se répéter légitimement si chaque ligne correspond à une année différente.

  3. 03
    Examiner les absences

    Comptez les cellules vides dans les colonnes indispensables et recherchez la signification des codes spéciaux. Ne remplacez pas un blanc par zéro sans documentation. Une mesure inconnue, une catégorie non applicable et une quantité nulle n’expriment pas la même chose.

  4. 04
    Tester la cohérence

    Vérifiez les unités, les dates, les catégories et les identifiants sur plusieurs lignes. Repérez les valeurs inhabituelles pour les examiner, sans les effacer automatiquement. Contrôlez ensuite les doublons sur la combinaison de champs qui définit réellement une observation.

  5. 05
    Décider de l’usage possible

    Rédigez une conclusion limitée : utilisable pour dresser une liste, insuffisant pour comparer des territoires, ou à éclaircir avec le producteur. Si vous écartez des lignes, indiquez leur nombre et le motif. Gardez un journal des corrections et la possibilité de revenir au fichier initial.

Repères à garder

Grille de contrôle de qualité

Chaque ligne est une question de contrôle. Ce modèle ne produit aucun score automatique et ne certifie pas un fichier.

Sur petit écran, faites défiler le tableau horizontalement pour lire toutes les colonnes.

Grille de contrôle de qualité
ContrôleVérificationDécision à noter
UnitéUne ligne représente un objet définiDéfinition retenue
ComplétudeChamps essentiels et valeurs manquantesLimite pour l’usage prévu
UnicitéDoublons sur la bonne combinaison de champsConserver, expliquer ou corriger
CohérenceFormats, périodes et unités comparablesAnomalies à examiner
TraçabilitéCopie originale et journal des modificationsVersion analysée

Télécharger le tableau CSV

Gratuit, sans inscription. Fichier UTF-8 séparé par des points-virgules, à conserver ou à compléter dans votre tableur.

Passer de la lecture à l’action

Rédiger une réserve utile

Sur un petit fichier non confidentiel, choisissez une colonne essentielle et examinez les valeurs manquantes ou atypiques.

Votre autoévaluation

Résultat recherché : Vous pouvez expliquer un usage possible et un usage que les données ne permettent pas.

Les cases sont des repères personnels, pas une validation automatique. Aucun envoi ni enregistrement par le portail ; elles sont remises à zéro au rechargement.

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Points de vigilance

Ce qu’il ne faut pas confondre

La qualité dépend de l’usage et du périmètre de la question.

Une valeur inhabituelle mérite un examen, pas une suppression automatique.

Les corrections doivent rester traçables et réversibles.

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Questions fréquentes

Les réponses courtes

Combien de lignes faut-il regarder ?

Un échantillon aide à comprendre le fichier, mais ne prouve pas que tout le tableau est correct. Pour une analyse, complétez par des contrôles sur l’ensemble des lignes : manquants, types, identifiants et catégories.

Un taux de remplissage élevé suffit-il ?

Non. Une colonne entièrement remplie peut contenir une valeur par défaut ou une unité incohérente. Vérifiez le sens des champs et leur adéquation à la question.

Peut-on publier un fichier corrigé ?

Vérifiez les conditions de réutilisation de la source et documentez vos transformations. Présentez votre version comme une réutilisation, avec ses limites, sans laisser penser que le producteur a validé vos corrections.

Pour vérifier et approfondir

Sources et documentation

Documentation consultée le . Les exemples sont illustratifs ; les résultats et les interfaces peuvent évoluer.

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Continuer

Pour aller plus loin

Voir toute la rubrique « Données »