Projet de modélisation et d’analyse de données publiques de Nantes Métropole, centré sur l’impact des conditions météorologiques sur l’usage du vélo en 2024.
- Construire un mini entrepôt de données (modèle en étoile) avec PostgreSQL
- Croiser les données de comptage vélo et de météo à l’échelle journalière
- Définir des indicateurs de qualité des données
- Réaliser des analyses exploratoires pour :
- Identifier les tendances d’usage du vélo
- Mesurer l’impact de la météo sur la fréquentation
- Détecter des anomalies dans les données
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Comptages vélo – Nantes Métropole
https://data.nantesmetropole.fr/explore/dataset/244400404_comptages-velo-nantes-metropole/ -
Données météo 2024 – API Open-Meteo
https://open-meteo.com/
Du 1er janvier au 31 décembre 2024
fait_comptage_velo: mesures journalièresdim_date: informations temporelles (jour, mois, type de jour, etc.)dim_meteo: météo quotidienne (température, précipitations, vent)dim_station: informations et localisation des stations
- Évolution du trafic vélo par saison et par mois
- Identification des heures de pointe (modèle horaire secondaire)
- Corrélation entre température et nombre de passages
- Impact de la pluie et du vent sur la fréquentation
- Construction d’un indicateur de qualité de données
Un tableau de bord interactif a été réalisé avec Tableau Public.
- PostgreSQL : modélisation et stockage des données
- DBeaver : interface SQL
- Python (Pandas, SQLAlchemy) : traitement, transformation, appel API météo
- Tableau Public : visualisation des résultats
- Modélisation de base de données relationnelle
- Nettoyage et transformation de données
- Croisement de jeux de données hétérogènes
- Intégration de données
- Conception de tableau de bord interactif
- Analyse exploratoire et mise en valeur des données
Nafyssata Mohamed Halim
Étudiante en Master Data Science – Nantes Université
Contact : nafyssata@gmail.com