Le cours
1. Qu'est-ce qu'une donnée ?
Une donnée est une information élémentaire (un nombre, un texte, une date). Pour être utiles, les données doivent être organisées. On les range souvent dans des tableaux, où chaque ligne représente un objet et chaque colonne une caractéristique (un attribut).
C'est ce qu'on appelle des données structurées.
Un carnet d'adresses : chaque ligne est une personne, chaque colonne un attribut (nom, téléphone…).
2. Tableaux et attributs
Dans un tableau de données, les colonnes définissent les attributs (nom, âge, ville…) et les lignes correspondent aux enregistrements (chaque objet décrit). Ce format permet de stocker de grandes quantités d'informations de façon claire.
Le format CSV est très utilisé pour ce type de tableau.
Tableau d'élèves : colonnes (nom, classe, moyenne), lignes (chaque élève).
3. Rechercher et trier
Une fois les données organisées, on peut les exploiter : rechercher des informations précises, trier (par ordre alphabétique, par valeur croissante), ou filtrer selon un critère (par exemple, tous les élèves d'une même classe).
Ces opérations donnent du sens aux données.
Trier des élèves par moyenne, ou filtrer ceux qui habitent une même ville.
4. Croiser et traiter les données
On peut aussi croiser plusieurs tableaux et calculer des statistiques (moyennes, totaux). Le traitement de grandes quantités de données (le « big data ») est au cœur de nombreuses applications modernes. Cela pose aussi des questions de protection des données personnelles.
Les données sont une ressource précieuse, à utiliser de façon responsable.
Calculer la moyenne d'une classe ou croiser deux tableaux pour en tirer des informations.
Pour approfondir ce chapitrefacultatif
Définitions clés
- Donnée
- Une information élémentaire enregistrée (un nombre, un nom, une date), pouvant être traitée par un ordinateur.
- Table (tableau de données)
- Un ensemble de données organisées en lignes (les enregistrements) et en colonnes (les attributs).
- Attribut
- Une caractéristique décrite dans une colonne (par exemple : nom, âge, ville).
- Métadonnée
- Une donnée qui décrit une autre donnée (par exemple, la date et le lieu d'une photo).
Explications détaillées
Organiser les données en tables
Pour être exploitées, les données sont structurées, souvent sous forme de tables : chaque ligne représente un enregistrement (une personne, un objet), chaque colonne un attribut (nom, âge, ville).
Cette organisation permet à l'ordinateur de traiter facilement de grandes quantités d'informations, de façon systématique.
Rechercher, trier, croiser
Sur des données structurées, on peut effectuer des opérations puissantes : rechercher les enregistrements qui remplissent un critère, trier selon un attribut (par ordre alphabétique, par valeur), ou croiser plusieurs tables pour obtenir de nouvelles informations.
Ces traitements sont au cœur de très nombreuses applications, des annuaires aux sites de commerce.
Méthode pas à pas
Rechercher et trier dans une table
- Identifier les attributs (colonnes) disponibles.
- Définir le critère de recherche (par exemple : ville = Paris).
- Sélectionner les enregistrements qui respectent ce critère.
- Trier éventuellement les résultats selon un attribut choisi.
Exemple corrigé pas à pas
Filtrer une table de données
Dans une table d'élèves (nom, âge, ville), comment obtenir la liste des élèves de Lyon, classés par âge ?
- Attributs disponibles : nom, âge, ville.
- Critère de recherche : ville = Lyon.
- On sélectionne les enregistrements correspondants.
- On trie ces résultats selon l'attribut « âge ».
Erreurs fréquentes à éviter
- Confondre donnée et information.Une donnée est brute (un nombre, un mot) ; elle devient information une fois interprétée dans un contexte.
- Confondre une ligne (enregistrement) et une colonne (attribut).La ligne décrit un individu ou un objet ; la colonne décrit une caractéristique commune à tous.
- Croire que les données parlent « d'elles-mêmes ».Les données doivent être traitées et interprétées ; leur collecte et leur analyse comportent des choix.
Pour aller plus loin
L'ère des données massives
Nous produisons chaque jour des quantités colossales de données (« big data ») : achats, déplacements, recherches, capteurs. Savoir les structurer, les croiser et les analyser est devenu un enjeu économique et scientifique majeur — mais soulève aussi des questions de vie privée et d'usage responsable de ces informations.
Ce qu'il faut absolument retenir
Ce qu'il faut absolument retenir
- Une donnée est une information élémentaire ; pour être utile, elle doit être organisée (données structurées).
- Dans un tableau, les colonnes sont les attributs (nom, âge…) et les lignes les enregistrements (chaque objet) ; le format CSV est courant.
- On peut rechercher, trier (alphabétique, croissant) et filtrer les données selon un critère.
- On peut croiser des tableaux et calculer des statistiques (moyennes, totaux).
- Le traitement de grandes quantités de données (big data) pose des questions de protection des données personnelles.
Vérifie ta compréhension
Exercice 1Dans un tableau de données, que représente une ligne ?
Chaque ligne représente un objet décrit (un enregistrement) ; les colonnes sont les attributs.
Exercice 2Que représentent les colonnes d'un tableau de données ?
Les colonnes définissent les attributs (nom, âge, ville…) de chaque objet.
Exercice 3Quelle opération permet de ranger des données par ordre alphabétique ?
Le tri permet de ranger les données (alphabétique, croissant…).
Exercice 4Le traitement de grandes quantités de données pose des questions de protection des données personnelles.
Vrai : exploiter de grandes masses de données (big data) soulève des enjeux de vie privée et de protection des données.
Exercice 5Décris comment organiser les informations d'un carnet d'adresses dans un tableau de données.
On crée une ligne par personne (chaque enregistrement) et une colonne par caractéristique (attribut) : par exemple les colonnes nom, prénom, téléphone, e-mail. On peut ensuite trier, filtrer ou rechercher dans ce tableau.
L'essentiel en images
