Quels sont les meilleurs moyens de garantir l’exactitude des données lors du scraping pour le data storytelling ?

3 Documenter et citer les données

Pour garantir l’exactitude et la transparence des données, vous devez documenter et citer les sources de données et le processus de grattage. Vous devez fournir des informations sur l’URL source, la date et l’heure de l’extraction, l’outil ou le code d’extraction, le format et la structure des données, les champs et définitions des données, ainsi que les problèmes de qualité des données et les solutions. Vous devez également reconnaître et respecter les droits de propriété intellectuelle et les principes éthiques des sources de données, et suivre les conditions générales des sites Web ou des plateformes à partir desquels vous effectuez des recherches.

4 Tester et vérifier les données

Avant d’utiliser les données pour le data storytelling, vous devez tester et vérifier les données pour vous assurer qu’elles sont cohérentes, pertinentes et précises. Vous pouvez utiliser différentes méthodes pour tester et vérifier les données, telles que les statistiques descriptives, l’analyse exploratoire des données, la visualisation des données, la comparaison des données et les règles de validation des données. Par exemple, vous pouvez utiliser matplotlib ou Né de la mer en Python pour créer des diagrammes et des graphiques qui montrent la distribution, les tendances, les modèles et les relations des données.

5 Mettre à jour et surveiller les données

Les données ne sont pas statiques, mais dynamiques et changeantes au fil du temps. Par conséquent, vous devez mettre à jour et surveiller régulièrement les données pour vous assurer qu’elles reflètent la situation actuelle et le contexte de votre sujet de data storytelling. Vous pouvez utiliser divers outils et stratégies pour mettre à jour et surveiller les données, tels que l’automatisation du web scraping, la planification du web scraping, les alertes de web scraping et les métriques de performances du web scraping. Par exemple, vous pouvez utiliser écorché ou bellesoupesoupe en Python pour automatiser et planifier vos tâches de web scraping, et configurer des alertes et des métriques pour suivre les modifications et la qualité des données.

6 Examiner et affiner les données

Enfin, vous devez examiner et affiner les données pour vous assurer qu’elles sont adaptées et efficaces à votre objectif de narration de données et à votre public. Vous devez évaluer les données en fonction de leur pertinence, de leur exhaustivité, de leur clarté, de leur exactitude et de leur fiabilité. Vous devez également affiner les données en fonction de votre stratégie de narration de données, par exemple en choisissant les bons points de données, en créant la bonne histoire de données et en sélectionnant la bonne visualisation de données. Par exemple, vous pouvez utiliser Intrigue ou Bokeh en Python pour créer des visualisations de données interactives et attrayantes qui soutiennent votre histoire de données.