Sous-ensemble de données

Introduction

L’explosion des technologies numériques, des dispositifs Internet des objets (IoT) et des interactions en ligne a créé des quantités énormes de données pouvant être collectées et analysées. Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, gérer efficacement de grands ensembles de données est crucial pour les entreprises et les chercheurs. Une technique puissante qui a gagné en importance ces dernières années est le sous-ensemble de données. Cet article plongera en profondeur dans le monde du sous-ensemble de données, en explorant ses principes fondamentaux, ses avantages et ses applications pratiques. Nous examinerons également certains outils open-source et fournirons des exemples pour vous aider à démarrer avec cette technique essentielle de gestion des données.

Qu’est-ce que le sous-ensemble de données ?

Le sous-ensemble de données est le processus de créer une partie plus petite et plus gérable d’un ensemble de données plus grand tout en conservant ses principales caractéristiques et relations. Cette technique permet aux utilisateurs de travailler avec un échantillon représentatif de données, ce qui facilite leur manipulation, leur analyse et leur test sans compromettre l’intégrité de l’ensemble de données original.

Pourquoi devriez-vous vous intéresser au sous-ensemble de données ?

Le sous-ensemble de données devient de plus en plus crucial à l’ère des big data. Voici pourquoi vous devez prêter attention à cette technique :

Gestion des ensembles de données massifs : Les ensembles de données modernes peuvent être énormes. Par exemple, une plateforme de médias sociaux pourrait générer des pétaoctets de données par jour. Travailler avec de telles quantités de données peut être impraticable ou impossible sans le sous-ensemble de données.
Optimisation des ressources : Le traitement des ensembles de données complets nécessite souvent des ressources informatiques importantes. Le sous-ensemble de données vous permet de travailler avec une fraction des données, économisant du temps et réduisant les besoins en matériel.
Réduction des coûts : Les coûts de calcul et de stockage dans le cloud sont directement liés au volume des données. En travaillant avec des sous-ensembles, vous pouvez réduire considérablement ces dépenses.
Cycles de développement plus rapides (tests logiciels) : Dans le développement logiciel, l’utilisation d’ensembles de données de production pour les tests peut ralentir le processus de développement. Les sous-ensembles permettent des itérations plus rapides et une identification plus rapide des bogues.
Conformité à la confidentialité des données : Avec les réglementations telles que le RGPD et le CCPA, utiliser des ensembles de données complets contenant des informations sensibles à des fins de test ou d’analyse peut être risqué. Le sous-ensemble de données aide à créer des ensembles de données anonymisés et conformes.
Amélioration de la qualité des données : Les ensembles de données plus petits sont plus faciles à nettoyer et valider, ce qui peut potentiellement conduire à des données de qualité supérieure pour vos analyses ou modèles.

Quelle est la taille des ensembles de données ? Un exemple concret

Pour comprendre l’échelle des ensembles de données modernes, considérons quelques exemples :

Entrepôt de données de Walmart : En 2019, l’entrepôt de données de Walmart était estimé à plus de 2,5 pétaoctets de données. Cela équivaut à 167 fois tous les livres de la bibliothèque du Congrès des États-Unis.
Données utilisateur de Facebook : Facebook traite plus de 500 téraoctets de données chaque jour. Cela inclut les publications des utilisateurs, les photos, les vidéos et les données d’interaction.
Grand collisionneur de hadrons du CERN : Le LHC génère d’énormes quantités de données équivalant à plus de 20 000 ans d’enregistrement vidéo HD en continu.
Données génomiques : Le génome humain se compose d’environ 3 milliards de paires de bases. Le séquençage et le stockage de ces données pour des millions de personnes créent des ensembles de données de l’ordre du pétaoctet.
Sciences du climat : Le Centre de simulation climatique de la NASA (NCCS) gère plus de 32 pétaoctets de données provenant de diverses missions scientifiques sur la Terre.

Pour mettre cela en perspective, 1 pétaoctet équivaut à 20 millions de classeurs à quatre tiroirs remplis de texte. Imaginez maintenant essayer d’analyser ou de traiter cette quantité de données dans son intégralité : c’est là que le sous-ensemble de données devient inestimable.

Par exemple, si vous étiez un data scientist chez Walmart essayant d’analyser le comportement des clients, travailler avec les 2,5 pétaoctets complets serait impraticable. Au lieu de cela, vous pourriez créer un sous-ensemble de données pour une période spécifique, une région ou une catégorie de produits, réduisant peut-être votre ensemble de données de travail à 50 gigaoctets plus gérables.

Pourquoi le sous-ensemble de données est-il utile ?

Le sous-ensemble de données offre de nombreux avantages pour les professionnels des données et les organisations :

Amélioration des performances : Travailler avec des ensembles de données plus petits réduit le temps de traitement et les besoins en ressources.
Rentable : Le sous-ensemble de données peut réduire les coûts de stockage et de calcul associés aux big data.
Des tests améliorés : Il permet des tests plus rapides et plus efficaces des applications basées sur les données.
Conformité à la confidentialité : Le sous-ensemble de données aide à créer des ensembles de données anonymisés pour la conformité réglementaire.
Analyse simplifiée : Les ensembles de données plus petits sont plus faciles à explorer et à analyser, en particulier aux premières étapes d’un projet.

Applications pratiques du sous-ensemble

Explorons quelques scénarios concrets où le sous-ensemble de données s’avère inestimable :

1. Développement et test de logiciels

Les développeurs doivent souvent travailler avec des données réalistes pour tester des applications. Cependant, l’utilisation d’ensembles de données de production complets peut être impraticable et risquée. Le sous-ensemble permet de créer des ensembles de données de test plus petits et représentatifs qui conservent la complexité des données du monde réel sans exposer d’informations sensibles.

2. Analyse et exploration des données

Lorsqu’il s’agit de vastes ensembles de données, l’analyse exploratoire initiale des données peut prendre du temps. En créant un sous-ensemble, les analystes peuvent rapidement obtenir des informations et tester des hypothèses avant de passer à l’ensemble de données complet.

3. Développement de modèles d’apprentissage automatique

Au début du développement du modèle, les data scientists peuvent utiliser des sous-ensembles pour itérer rapidement sur différents algorithmes et hyperparamètres avant de s’entraîner sur l’ensemble de données complet.

4. Optimisation des bases de données

Les administrateurs de bases de données peuvent utiliser le sous-ensemble pour créer des versions plus petites des bases de données de production pour les environnements de développement et de test, garantissant des performances optimales sans le fardeau de gérer des répliques de taille réelle.

Outils et techniques pour le sous-ensemble de données

Maintenant que nous comprenons l’importance du sous-ensemble de données, examinons quelques outils et techniques populaires pour le mettre en œuvre efficacement.

SQL pour le sous-ensemble de données

SQL est un langage puissant pour la manipulation des données et est excellent pour le sous-ensemble des bases de données relationnelles. Voici un exemple de création d’un sous-ensemble de données à l’aide de SQL :

-- Création d'un sous-ensemble de données clients pour l'année 2023
CREATE TABLE customer_subset_2023 AS
SELECT *
FROM customers
WHERE EXTRACT(YEAR FROM order_date) = 2023
LIMIT 10000;

Cette requête crée une nouvelle table customer_subset_2023 contenant jusqu’à 10 000 enregistrements de clients de l’année 2023. Le résultat est un ensemble de données plus petit et plus gérable à des fins d’analyse ou de test.

Python pour le sous-ensemble de données

Avec son riche écosystème de bibliothèques de manipulation de données, Python offre des outils puissants pour le sous-ensemble de données.

Python propose un type de données intégré appelé « set », qui est utile pour stocker des éléments uniques et effectuer des opérations d’ensemble mathématiques. Cependant, bien que les ensembles soient efficaces pour certaines tâches, ils ne sont généralement pas utilisés pour les opérations de big data. Pour traiter de grands ensembles de données en Python, des bibliothèques spécialisées telles que pandas, NumPy ou PySpark sont plus couramment utilisées en raison de leurs performances optimisées et de leurs capacités avancées de manipulation de données.

Voyons un exemple d’utilisation de pandas :

import pandas as pd
import numpy as np
# Charger l'ensemble de données complet
full_dataset = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# Créer un sous-ensemble basé sur une condition et un échantillonnage aléatoire
subset = full_dataset[full_dataset['category'] == 'electronics'].sample(n=1000, random_state=42)
# Enregistrer le sous-ensemble dans un nouveau fichier CSV
subset.to_csv('electronics_subset.csv', index=False)

Ce script charge un grand ensemble de données, le filtre pour n’inclure que les éléments électroniques, puis échantillonne aléatoirement 1 000 lignes pour créer un sous-ensemble. Le résultat est enregistré sous forme de nouveau fichier CSV.

De plus, dans Pandas, vous pouvez filtrer les données avec des instructions comme les suivantes :

filtered_df_loc = df.loc[df['age'] > 25, ['name', 'city']]

filtered_df = df[df['age'] > 25]

Filtrage des données basé sur les conditions en R

R est un autre langage puissant pour la manipulation et l’analyse des données, largement utilisé en calcul statistique et en science des données. Alors que Python est souvent préféré pour l’apprentissage profond, R possède de solides capacités en apprentissage statistique et en apprentissage automatique traditionnel. Cela peut être avantageux lorsque votre sous-ensemble de données implique des approches basées sur des modèles ou lorsque vous devez analyser les propriétés statistiques de vos sous-ensembles.

Vous pouvez exécuter ce code dans Posit Cloud version gratuite de RStudio.

# Charger la bibliothèque nécessaire
library(dplyr)

# Supposons que nous ayons un grand ensemble de données appelé 'full_dataset'
# Pour cet exemple, nous créerons un ensemble de données d'exemple
set.seed(123)  # pour la reproductibilité
full_dataset <- data.frame(
  id = 1:1000,
  category = sample(c("A", "B", "C"), 1000, replace = TRUE),
  value = rnorm(1000)
)

# Créer un sous-ensemble basé sur une condition et un échantillonnage aléatoire
subset_data <- full_dataset %>%
  filter(category == "A") %>%
  sample_n(100)

# Afficher les premières lignes du sous-ensemble
head(subset_data)

# Enregistrer le sous-ensemble dans un fichier CSV
write.csv(subset_data, "category_A_subset.csv", row.names = FALSE)

Le tableau ci-dessous compare R et Python pour les tâches de sous-ensembles de données, mettant en évidence les principales différences de syntaxe et de fonctionnalité. Une distinction notable réside dans leurs écosystèmes : R a souvent des fonctions intégrées ou s’appuie sur quelques packages complets, tandis que Python utilise généralement une variété de bibliothèques spécialisées pour des capacités similaires.

Outils open-source pour le sous-ensemble de données

Plusieurs outils open-source sont disponibles pour des besoins plus avancés :

Jailer : un outil de sous-ensemble de base de données qui préserve l’intégrité référentielle.
Benerator CE : un cadre open-source pour générer et sous-ensemble de données de test.
Subsetter : Une bibliothèque Python pour le sous-ensemble de bases de données relationnelles tout en maintenant l’intégrité référentielle.

Ces outils offrent des fonctionnalités plus sophistiquées telles que le maintien de relations complexes entre les tables et la génération de données synthétiques pour compléter les sous-ensembles.

Bonnes pratiques pour un sous-ensemble de données efficace

Pour tirer le meilleur parti du sous-ensemble de données, tenez compte de ces bonnes pratiques :

Maintenir l’intégrité des données : Assurez-vous que votre sous-ensemble conserve les relations et les contraintes de l’ensemble de données d’origine.
Utiliser des échantillons représentatifs : Efforcez-vous de créer des sous-ensembles qui représentent fidèlement les caractéristiques de l’ensemble de données complet.
Tenir compte de la sensibilité des données : Lorsque vous créez un sous-ensemble de données pour des tests ou le développement, soyez conscient des informations sensibles et appliquez les techniques d’anonymisation appropriées.
Documenter votre processus : Tenez des registres clairs de la manière dont les sous-ensembles ont été créés pour garantir la reproductibilité.
Valider vos sous-ensembles : Vérifiez régulièrement que vos sous-ensembles représentent toujours fidèlement l’ensemble de données complet au fur et à mesure de son évolution.

Défis du sous-ensemble de données

Bien que ce traitement de données offre de nombreux avantages, il présente également des défis :

Maintien des relations de données : Dans les bases de données complexes, conserver l’intégrité référentielle peut être difficile.
Création d’échantillons représentatifs : Il peut être difficile de créer des sous-ensembles qui représentent fidèlement tous les aspects de l’ensemble de données complet.
Gestion des données temporelles : Le sous-ensemble de données temporelles tout en maintenant les motifs temporels nécessite une attention particulière.
Évolutivité avec les big data : À mesure que les ensembles de données augmentent, même la création de sous-ensembles peut devenir gourmande en calcul.

Conclusion

Le sous-ensemble de données est une technique puissante qui peut améliorer considérablement vos pratiques de gestion des données. En créant des ensembles de données plus petits et plus gérables, vous pouvez améliorer les performances, réduire les coûts et rationaliser vos processus de développement et de test. Que vous utilisiez SQL, Python ou des outils spécialisés, maîtriser le sous-ensemble de données est une compétence essentielle pour tout professionnel de la donnée.

En vous lançant dans votre parcours de sous-ensemble de données, rappelez-vous que la clé du succès réside dans le maintien de l’intégrité des données, l’assurance d’une représentativité et le choix des bons outils pour vos besoins spécifiques.