library(tidyverse)Module 6 - Exercices
STT-1100 Introduction à la science des données
ImportantDossier de travail du module
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Décompressez le fichier, puis ouvrez le projet .Rproj. Les chemins utilisés dans les exercices fonctionneront sans déplacer les données.
Exercices de consolidation
Ces exercices sont indépendants de l’aventure et du défi. Ils servent à consolider les gestes techniques du module 6: joindre plusieurs tables, vérifier les clés, repérer les lignes sans correspondance, comprendre les cardinalités et formuler une revue constructive.
NoteUn véritable catalogue relationnel québécois
Les quatre tables proviennent de l’API officielle de Données Québec. L’extrait regroupe 142 organisations, 312 jeux de données, 3 143 ressources et 2 101 associations à des étiquettes. Pour éviter qu’une seule organisation domine l’exercice, le script conserve au plus huit jeux parmi les 1 000 plus récemment modifiés pour chaque organisation. Il inclut ainsi des ministères et des villes de plusieurs régions, dont Laval, Lévis, Longueuil, Montréal, Québec, Rimouski, Rouyn-Noranda, Saguenay, Sherbrooke et Trois-Rivières. Le script scripts/build_module06_real_data.R reconstruit l’extrait.
Bloc A - Comprendre les clés de jointure
Exercice 1 - Importer les organisations et les jeux
Importez organisations_donnees_quebec.csv et jeux_donnees_quebec.csv, puis inspectez leurs dimensions et leurs clés.
NoteSolution
organisations <- read_csv(
"data/organisations_donnees_quebec.csv",
show_col_types = FALSE
)
jeux <- read_csv(
"data/jeux_donnees_quebec.csv",
show_col_types = FALSE
)
glimpse(organisations)Rows: 142
Columns: 5
$ organisation_id <chr> "02ac2745-f6ac-432b-aebd-27037cbaa0fb", "b0631ca4-c8…
$ organisation_nom <chr> "AdMare", "Agence de mobilité durable", "Assemblée n…
$ organisation_slug <chr> "admare", "agence-de-mobilite-durable", "assemblee-n…
$ nb_jeux_catalogue <dbl> 1, 0, 5, 5, 1, 1, 2, 6, 2, 0, 1, 2, 0, 6, 1, 3, 6, 7…
$ etat <chr> "active", "active", "active", "active", "active", "a…glimpse(jeux)Rows: 312
Columns: 8
$ jeu_id <chr> "00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824", "b10a6f01-32…
$ titre <chr> "Écocentres et points de dépôt municipaux", "Rampes …
$ organisation_id <chr> "0000b004-5e60-4585-b5b1-c0942d829fa5", "00fde186-c7…
$ licence <chr> "Attribution (CC-BY 4.0)", "Attribution (CC-BY 4.0)"…
$ date_creation <date> 2023-08-30, 2026-04-01, 2026-04-02, 2026-04-02, 202…
$ date_modification <date> 2026-02-09, 2026-04-02, 2026-04-02, 2026-04-02, 202…
$ nb_ressources <dbl> 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 8, 8, 3…
$ nb_etiquettes <dbl> 6, 12, 6, 5, 3, 10, 5, 6, 6, 3, 4, 4, 33, 11, 4, 3, …tibble(
table = c("organisations", "jeux"),
lignes = c(nrow(organisations), nrow(jeux)),
cles_distinctes = c(
n_distinct(organisations$organisation_id),
n_distinct(jeux$jeu_id)
)
)# A tibble: 2 × 3
table lignes cles_distinctes
<chr> <int> <int>
1 organisations 142 142
2 jeux 312 312Exercice 2 - Ajouter le nom de l’organisation
Utilisez left_join() pour ajouter le nom et le nombre total de jeux du catalogue à chaque jeu de l’extrait.
NoteSolution
jeux_detail <- jeux |>
left_join(organisations, by = "organisation_id")
jeux_detail |>
select(
jeu_id,
titre,
organisation_nom,
licence,
nb_ressources,
nb_jeux_catalogue
) |>
slice_head(n = 10)# A tibble: 10 × 6
jeu_id titre organisation_nom licence nb_ressources nb_jeux_catalogue
<chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
1 00ec17f8-c7f1… Écoc… RECYC-QUÉBEC Attrib… 3 1
2 b10a6f01-320c… Ramp… Ville de Shawin… Attrib… 1 31
3 668b7750-b71a… Dist… Ville de Shawin… Attrib… 1 31
4 32f75a4d-552f… Bâti… Ville de Shawin… Attrib… 1 31
5 08123b30-f795… Parc… Ville de Shawin… Attrib… 2 31
6 6813f7dd-8f31… Parc… Ville de Shawin… Attrib… 2 31
7 8e09581e-6963… Sent… Ville de Shawin… Attrib… 2 31
8 c6138a86-5777… Sent… Ville de Shawin… Attrib… 1 31
9 3f137d4d-b156… Sent… Ville de Shawin… Attrib… 1 31
10 83596ebd-5845… Art_… AdMare Attrib… 1 1Exercice 3 - Repérer les jeux sans organisation connue
Utilisez anti_join() pour vérifier si des jeux ont une clé d’organisation absente de la table des organisations.
NoteSolution
jeux |>
anti_join(organisations, by = "organisation_id")# A tibble: 0 × 8
# ℹ 8 variables: jeu_id <chr>, titre <chr>, organisation_id <chr>,
# licence <chr>, date_creation <date>, date_modification <date>,
# nb_ressources <dbl>, nb_etiquettes <dbl>Obtenir zéro ligne est un résultat utile: les clés étrangères de cet extrait trouvent toutes une correspondance.
Exercice 4 - Identifier les organisations représentées
Utilisez semi_join() pour conserver seulement les organisations ayant au moins un jeu dans l’extrait équilibré.
NoteSolution
organisations_representees <- organisations |>
semi_join(jeux, by = "organisation_id") |>
arrange(organisation_nom)
organisations_representees# A tibble: 78 × 5
organisation_id organisation_nom organisation_slug nb_jeux_catalogue etat
<chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
1 02ac2745-f6ac-432… AdMare admare 1 acti…
2 e6ecd29a-c198-48b… Assemblée natio… assemblee-nation… 5 acti…
3 5f1f16de-5dea-4fd… Association des… l-association-de… 5 acti…
4 8d4ad35d-9d0b-4a4… Autorité des ma… autorite-des-mar… 1 acti…
5 737e8d6f-a3bd-4f4… Autorité des ma… amp 1 acti…
6 193c8a13-04c9-46d… Bibliothèque et… banq 6 acti…
7 15f2f4fc-9d79-433… Bixi Montréal bixi 2 acti…
8 8284d83e-1b0f-4bd… Cinémathèque qu… cinematheque-que… 6 acti…
9 d6c64296-b68e-47a… Commission de p… cptaq 3 acti…
10 5d511b3d-dad9-4f1… Commission de t… commission-de-to… 6 acti…
# ℹ 68 more rowsBloc B - Relations un-à-plusieurs
Exercice 5 - Résumer les jeux par organisation
Calculez le nombre de jeux retenus dans l’extrait et le nombre total annoncé dans le catalogue pour chaque organisation représentée.
NoteSolution
resume_organisations <- jeux_detail |>
group_by(organisation_id, organisation_nom, nb_jeux_catalogue) |>
summarise(
nb_jeux_extrait = n(),
nb_ressources_extrait = sum(nb_ressources),
.groups = "drop"
) |>
arrange(desc(nb_jeux_catalogue))
resume_organisations# A tibble: 78 × 5
organisation_id organisation_nom nb_jeux_catalogue nb_jeux_extrait
<chr> <chr> <dbl> <int>
1 6e1f26e1-da99-4de4-a1db-c… Ville de Montré… 389 8
2 4e77c64b-22f6-469e-ad07-c… Ville de Laval 130 8
3 b65dd6f6-8f31-402e-a8e1-8… Ministère de l’… 126 8
4 95c1ba5b-25ec-405d-8647-3… Ministère des R… 121 8
5 23e2ed49-fd2c-4114-858e-0… Ville de Gatine… 52 2
6 c1ec9cbd-c536-49f1-900e-0… Ville de Repent… 39 8
7 89ffd393-6e8c-4055-a172-7… Ville de Trois-… 38 8
8 06690e08-a712-4ee3-8cff-3… Ville de Québec 37 8
9 0941b44f-88b2-4b11-93fa-3… Ministère de la… 34 8
10 00fde186-c76f-499e-9dfc-e… Ville de Shawin… 31 8
# ℹ 68 more rows
# ℹ 1 more variable: nb_ressources_extrait <dbl>Exercice 6 - Visualiser les organisations les plus présentes
Produisez un graphique des dix organisations ayant le plus de jeux dans l’ensemble du catalogue.
NoteSolution
organisations |>
slice_max(nb_jeux_catalogue, n = 10, with_ties = FALSE) |>
ggplot(
aes(
x = fct_reorder(organisation_nom, nb_jeux_catalogue),
y = nb_jeux_catalogue
)
) +
geom_col(fill = "#2c7fb8") +
coord_flip() +
labs(
title = "Organisations ayant le plus de jeux dans Données Québec",
x = NULL,
y = "Nombre de jeux au catalogue"
)
Exercice 7 - Joindre les ressources aux jeux
Importez ressources_donnees_quebec.csv, ajoutez le titre du jeu à chaque ressource et comptez les formats.
NoteSolution
ressources <- read_csv(
"data/ressources_donnees_quebec.csv",
show_col_types = FALSE
)
ressources_detail <- ressources |>
left_join(
jeux |> select(jeu_id, titre, organisation_id),
by = "jeu_id",
relationship = "many-to-one"
)
ressources_detail |>
count(format, sort = TRUE) |>
slice_head(n = 15)# A tibble: 15 × 2
format n
<chr> <int>
1 CSV 1405
2 XLSX 368
3 json 275
4 GeoJSON 169
5 PDF 142
6 SHP 136
7 JSON 124
8 HTML 82
9 XML 60
10 KML 56
11 RINEX 49
12 FGDB 41
13 WMS 41
14 GPKG 30
15 xml 25Exercice 8 - Vérifier les correspondances entre jeux et ressources
Repérez les jeux sans ressource et les ressources sans jeu connu.
NoteSolution
jeux_sans_ressource <- jeux |>
anti_join(ressources, by = "jeu_id")
ressources_sans_jeu <- ressources |>
anti_join(jeux, by = "jeu_id")
jeux_sans_ressource# A tibble: 0 × 8
# ℹ 8 variables: jeu_id <chr>, titre <chr>, organisation_id <chr>,
# licence <chr>, date_creation <date>, date_modification <date>,
# nb_ressources <dbl>, nb_etiquettes <dbl>ressources_sans_jeu# A tibble: 0 × 7
# ℹ 7 variables: ressource_id <chr>, jeu_id <chr>, ressource_nom <chr>,
# format <chr>, type_ressource <chr>, taille_octets <dbl>,
# date_modification <date>Bloc C - Relations plusieurs-à-plusieurs et revue
Exercice 9 - Ajouter les étiquettes
Importez etiquettes_donnees_quebec.csv, puis ajoutez le titre et l’organisation à chaque association jeu-étiquette.
NoteSolution
etiquettes <- read_csv(
"data/etiquettes_donnees_quebec.csv",
show_col_types = FALSE
)
etiquettes_detail <- etiquettes |>
left_join(
jeux_detail |> select(jeu_id, titre, organisation_nom),
by = "jeu_id",
relationship = "many-to-one"
)
etiquettes_detail |>
slice_head(n = 10)# A tibble: 10 × 4
jeu_id etiquette titre organisation_nom
<chr> <chr> <chr> <chr>
1 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 Collecte des mat… Écoc… RECYC-QUÉBEC
2 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 GMR Écoc… RECYC-QUÉBEC
3 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 Municipal Écoc… RECYC-QUÉBEC
4 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 Point de dépôt Écoc… RECYC-QUÉBEC
5 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 Recyclage Écoc… RECYC-QUÉBEC
6 00ec17f8-c7f1-414c-9860-a12bd0c91824 Écocentre Écoc… RECYC-QUÉBEC
7 b10a6f01-320c-4d56-b545-1ee5b70fdaeb Acces a l eau Ramp… Ville de Shawin…
8 b10a6f01-320c-4d56-b545-1ee5b70fdaeb Bateau Ramp… Ville de Shawin…
9 b10a6f01-320c-4d56-b545-1ee5b70fdaeb Canot Ramp… Ville de Shawin…
10 b10a6f01-320c-4d56-b545-1ee5b70fdaeb Descente Ramp… Ville de Shawin…Exercice 10 - Résumer les étiquettes
Trouvez les quinze étiquettes associées au plus grand nombre de jeux distincts.
NoteSolution
resume_etiquettes <- etiquettes_detail |>
summarise(
nb_jeux = n_distinct(jeu_id),
.by = etiquette
) |>
arrange(desc(nb_jeux)) |>
slice_head(n = 15)
resume_etiquettes# A tibble: 15 × 2
etiquette nb_jeux
<chr> <int>
1 HackQC19 16
2 Transport 15
3 HackQC20 14
4 Municipal 12
5 Culture 12
6 Sherbrooke 9
7 Urbanisme 9
8 Donnee ouverte 8
9 Eau 8
10 Ville de shawinigan 8
11 Hydrographie 8
12 Route 8
13 Environnement 8
14 Art contemporain 8
15 Prestation 8Exercice 11 - Observer la multiplication des lignes
Joignez successivement les ressources et les étiquettes aux jeux, puis comparez le nombre de lignes avant et après. Expliquez pourquoi la seconde jointure est plusieurs-à-plusieurs.
NoteSolution
jeux_ressources <- jeux |>
left_join(
ressources,
by = "jeu_id",
relationship = "one-to-many"
)
catalogue_aplati <- jeux_ressources |>
left_join(
etiquettes,
by = "jeu_id",
relationship = "many-to-many"
)
tibble(
table = c("jeux", "jeux_ressources", "catalogue_aplati"),
lignes = c(nrow(jeux), nrow(jeux_ressources), nrow(catalogue_aplati))
)# A tibble: 3 × 2
table lignes
<chr> <int>
1 jeux 312
2 jeux_ressources 3143
3 catalogue_aplati 20395Un jeu peut avoir plusieurs ressources et plusieurs étiquettes. Les combinaisons ressources-étiquettes multiplient donc les lignes sans créer de nouveaux jeux.
Exercice 12 - Rédiger une issue utile
Repérez une ressource dont le format est manquant, puis rédigez une issue avec trois sections: constat, suggestion et justification.
NoteExemple de réponse
## Constat
La fiche de la ressource ne précise pas son format dans les métadonnées du catalogue.
## Suggestion
Renseigner le champ de format avec une valeur normalisée qui correspond au fichier ou au service diffusé.
## Pourquoi cette suggestion est utile
Le format permet aux personnes utilisatrices de choisir leurs outils et de filtrer les ressources avant le téléchargement.Études de cas
Étude de cas 1 - Audit relationnel de Données Québec
Utilisez les tables des organisations, jeux, ressources et étiquettes.
Réalisez les tâches suivantes:
- vérifiez l’unicité des trois clés primaires;
- joignez les jeux aux organisations;
- repérez les clés étrangères sans correspondance;
- repérez les jeux sans ressource et sans étiquette;
- produisez un résumé par organisation;
- rédigez une conclusion prudente sur l’intégrité relationnelle de l’extrait.
NoteSolution
verification_cles <- tibble(
table = c("organisations", "jeux", "ressources"),
lignes = c(nrow(organisations), nrow(jeux), nrow(ressources)),
cles_distinctes = c(
n_distinct(organisations$organisation_id),
n_distinct(jeux$jeu_id),
n_distinct(ressources$ressource_id)
)
)
jeux_organisations <- jeux |>
left_join(organisations, by = "organisation_id")
jeux_sans_organisation <- jeux |>
anti_join(organisations, by = "organisation_id")
ressources_sans_jeu <- ressources |>
anti_join(jeux, by = "jeu_id")
jeux_sans_ressource <- jeux |>
anti_join(ressources, by = "jeu_id")
jeux_sans_etiquette <- jeux |>
anti_join(etiquettes, by = "jeu_id")
resume_audit <- jeux_organisations |>
group_by(organisation_nom) |>
summarise(
nb_jeux = n(),
nb_ressources = sum(nb_ressources),
nb_jeux_sans_etiquette = sum(nb_etiquettes == 0),
.groups = "drop"
) |>
arrange(desc(nb_ressources))
verification_cles# A tibble: 3 × 3
table lignes cles_distinctes
<chr> <int> <int>
1 organisations 142 142
2 jeux 312 312
3 ressources 3143 3143jeux_sans_organisation# A tibble: 0 × 8
# ℹ 8 variables: jeu_id <chr>, titre <chr>, organisation_id <chr>,
# licence <chr>, date_creation <date>, date_modification <date>,
# nb_ressources <dbl>, nb_etiquettes <dbl>ressources_sans_jeu# A tibble: 0 × 7
# ℹ 7 variables: ressource_id <chr>, jeu_id <chr>, ressource_nom <chr>,
# format <chr>, type_ressource <chr>, taille_octets <dbl>,
# date_modification <date>jeux_sans_ressource# A tibble: 0 × 8
# ℹ 8 variables: jeu_id <chr>, titre <chr>, organisation_id <chr>,
# licence <chr>, date_creation <date>, date_modification <date>,
# nb_ressources <dbl>, nb_etiquettes <dbl>jeux_sans_etiquette# A tibble: 14 × 8
jeu_id titre organisation_id licence date_creation date_modification
<chr> <chr> <chr> <chr> <date> <date>
1 5c88fe6f-0e8e-… Regi… 1021b38a-91ff-… Attrib… 2026-05-15 2026-07-11
2 2222f024-e94d-… Regi… 1021b38a-91ff-… Attrib… 2022-06-14 2026-07-11
3 14d93d62-16bf-… Regi… 737e8d6f-a3bd-… Attrib… 2015-05-01 2026-07-08
4 21686a8e-2713-… Agen… 836fde8a-a7ee-… Attrib… 2015-09-22 2025-11-20
5 755b45d6-7aee-… List… cebe524d-f2f6-… Attrib… 2021-01-29 2026-07-11
6 126c4b33-55c2-… List… cebe524d-f2f6-… Attrib… 2021-01-29 2026-07-01
7 579125c6-561b-… Tron… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-11-17
8 2642706c-14a6-… Unit… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
9 19b0d9a9-11d5-… Dist… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
10 d4357015-d0d9-… Adre… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
11 c4179790-79a3-… Dist… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
12 52e35caf-ee9d-… Gran… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
13 0c8a89da-47f2-… Zona… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
14 7185f1a1-3d97-… Born… f62d2ba9-89e5-… Attrib… 2025-09-30 2025-09-30
# ℹ 2 more variables: nb_ressources <dbl>, nb_etiquettes <dbl>resume_audit# A tibble: 78 × 4
organisation_nom nb_jeux nb_ressources nb_jeux_sans_etiquette
<chr> <int> <dbl> <int>
1 Secrétariat du Conseil du trésor 5 611 0
2 Ministère des Affaires municipa… 7 561 0
3 Ministère de l'Emploi et de la … 8 304 0
4 Ministère de l’Immigration, de … 4 127 0
5 Ministère de la Cybersécurité e… 5 122 0
6 Ministère de la Justice 1 90 0
7 Ville de Lévis 8 71 0
8 Ministère des Ressources nature… 8 70 0
9 Ministère des Transports et de … 8 69 0
10 Ministère de l'Éducation et Min… 4 61 0
# ℹ 68 more rowsUne conclusion prudente peut constater l’absence de clés orphelines dans l’extrait fourni. Elle doit aussi rappeler que l’extrait est équilibré par organisation et ne représente ni tout le catalogue ni sa distribution réelle.
Étude de cas 2 - Revue des métadonnées de ressources
Utilisez les mêmes tables pour produire une revue constructive de la documentation des ressources.
Réalisez les tâches suivantes:
- joignez les ressources aux jeux et aux organisations;
- repérez les formats manquants;
- calculez la part des ressources sans taille déclarée;
- résumez les formats par organisation;
- repérez les jeux sans étiquette;
- rédigez une issue précise pour un problème observé.
NoteSolution
ressources_catalogue <- ressources |>
left_join(
jeux |> select(jeu_id, titre, organisation_id),
by = "jeu_id",
relationship = "many-to-one"
) |>
left_join(
organisations |> select(organisation_id, organisation_nom),
by = "organisation_id",
relationship = "many-to-one"
)
formats_manquants <- ressources_catalogue |>
filter(is.na(format) | str_squish(format) == "")
part_taille_manquante <- ressources_catalogue |>
summarise(
nb_ressources = n(),
nb_sans_taille = sum(is.na(taille_octets)),
part_sans_taille = mean(is.na(taille_octets))
)
formats_par_organisation <- ressources_catalogue |>
count(organisation_nom, format, sort = TRUE)
jeux_sans_etiquette <- jeux |>
anti_join(etiquettes, by = "jeu_id")
formats_manquants# A tibble: 4 × 10
ressource_id jeu_id ressource_nom format type_ressource taille_octets
<chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 a64f32b8-ab9f-4d8e-8… 221d1… Chantiers - … <NA> cartes NA
2 4a88ae0f-746e-40fb-a… 67d85… Ta <NA> <NA> 754713
3 c9b80bfb-1f80-432f-9… e9d80… Sensibilisat… <NA> <NA> NA
4 20f76d05-96e5-4aa6-8… 142ff… Visualisation <NA> cartes NA
# ℹ 4 more variables: date_modification <date>, titre <chr>,
# organisation_id <chr>, organisation_nom <chr>part_taille_manquante# A tibble: 1 × 3
nb_ressources nb_sans_taille part_sans_taille
<int> <int> <dbl>
1 3143 889 0.283formats_par_organisation# A tibble: 283 × 3
organisation_nom format n
<chr> <chr> <int>
1 Ministère des Affaires municipales et de l'Habitation CSV 290
2 Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale CSV 282
3 Secrétariat du Conseil du trésor json 275
4 Ministère des Affaires municipales et de l'Habitation XLSX 200
5 Ministère de l’Immigration, de la Francisation et de l’Intégrat… CSV 119
6 Secrétariat du Conseil du trésor CSV 101
7 Ministère de la Justice CSV 90
8 Secrétariat du Conseil du trésor JSON 87
9 Secrétariat du Conseil du trésor XLSX 78
10 Ministère de la Cybersécurité et du Numérique CSV 63
# ℹ 273 more rowsjeux_sans_etiquette# A tibble: 14 × 8
jeu_id titre organisation_id licence date_creation date_modification
<chr> <chr> <chr> <chr> <date> <date>
1 5c88fe6f-0e8e-… Regi… 1021b38a-91ff-… Attrib… 2026-05-15 2026-07-11
2 2222f024-e94d-… Regi… 1021b38a-91ff-… Attrib… 2022-06-14 2026-07-11
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