Notre étude croise des données énergétiques avec des données démographiques. Notre but est, outre de fournir une analyse traditionnelle, de rapporter la production d'énergie des pays à leur population afin de leur donner un sens et une compréhension nouvelles.

Données énergétiques

Ces données sont tirées du site Kaggle, un site dédié à la science des données qui met à dispostion de tous des jeux de données de toutes sortes. Ces données sont soit utilisées lors de compétitions organisées par le site qui récompense alors la meilleure analyse du set (en termes de machine learning / statistiques), soit par des utilisateurs voulant travailler dessus de manière indépendante.

Le set utilisé dans notre étude est référencé comme "International Energy Statstics". Il comprend un ensemble de données de production et de consommation de l'ensemble des pays du monde sur la période de 1990 à 2014, pour différents types d'énergie. dans notre étude nous avons choisi de nous limiter à l'analyse des donnée de production d'électricité et d'hydrocarbures.

Les données sont disponibles à cette url.

Données démographiques

Ces données sont tirées du site du World Bank Group, une association oeuvrant pour la réduction de la pauvreté dans le monde. Le set rend compte de la population de tous les pays entre 1960 et 2016 et recouvre donc la période qui nous intéresse.

Les données sont disponibles à cette url.

Tous les fichiers de données chargés par l'application sont au format csv ou json.

Sélection des données

Dans le jeu de données sur la population des pays dans le monde, nous avons sélectionné les données démographiques sur la période 1990 - 2014.

Dans le jeu de données issu du site Kaggle, nous avons sélectionné les données relatives à la production annuelle d'électricité, quel que soit le procédé : nucléaire, solaire, éolien, thermique, hydraulique ou géothermal, ainsi que les données de production annuelles d'hydrocarbures (pétrole brut, gas naturel ou charbon).

Organisation des données

Nous avons restructuré le jeu de données récupéré pour en faciliter l'utilisation dans notre application. Nous avons un fichier .csv par année regroupant les données relatives aux différentes productions de chaque pays et un autre par type d'énergie pour l'ensemble des années et des pays.

De plus, quelques prétraitements sont effectués afin d'évaluer des sous-totaux de production.

Afin d'en automatiser l'exécution, ces traitements sont effectués à l'aide de scripts bash.

Choix d'implémentation

Nous avons décidé de regrouper des pays en ce que nous avons nommé des "régions". Ces régions essayent à la fois d'être homogènes géographiquement et de regrouper des pays ayant des évolutions comparables.

Ceci permet d'avoir une carte beaucoup plus abordable du premier coup d'oeil, facilite la sélection d'un petit pays (il suffit en effet de sélectionner sa région) et permet une comparaison extrêmement rapide entre un pays et ses voisins. Nous avons également autorisé la sélection de deux régions différentes, ce qui permet de comparer rapidement n'importe quel couple de pays.

Nous nous sommes enfin efforcés de fournir une application accessible au plus grand nombre, notamment au niveau des couleurs pour les daltoniens, ou de la taille d'écran requise.

Composants

Notre application est composée de plusieurs éléments :

Filtre : le filtre permet de focaliser la visualisation sur l'une ou l'autre des énergies que nous proposons.

Carte : la carte permet de visualiser instantanément l'information choisie à l'aide du filtre. L'information est groupée par régions et il est possible d'obtenir plus de détails à l'aide des graphes en cliquant sur une région.

Histogramme : l'histogramme permet de visualiser les productions des différents pays des régions sélectionnées en fonction du filtre choisi. Ces productions sont également décomposées en sous catégories lorsque cela est possible.

Courbes empilées : ce graphique permet de visualiser l'évolution de la production des différents pays des régions sélectionnées en fonction du filtre choisi. Il est ainsi aisé d'en visualiser l'évolution temporelle.

Graphes circulaires : ces éléments permettent de visualiser le pourcentage de chaque type d'énergie dans la production totale des pays sélectionnées. Il s'agit d'un affichage permettant d'obtenir rapidement de l'information afin de pouvoir ensuite effectuer une recherche plus poussée.

Slider : le slider permet de centrer la recherche sur une année particulière et d'observer l'évolution des productions d'énergies d'année en année sur les graphes.

Traitements

Pour la récupération, le traitement et l'affichage des données, nous utilisons la librairie javascript D3.js dédiée à la manipulation de données. Les graphiques utilisés (avant modification...) sont les suivants :

Donut Multiple
Stack Bar Chart D3 V4
Stacked Bar Chart

Interactions

Pour les interactions au niveau de la carte du monde, nous utilisont Leaflet, une librairie javascript open source pour des cartes intéractives. La carte que nous avons choisie est tirée de :

Open Street Map