Rapport Challenge Open Data

Pourcentage de décès par maladies transmissibles, non transmissibles et accidents par pays, genre et tranche d’âge.
Membres: AZEVEDO DO REGO Lailson, BORTOLON PAULOVIC Rafael, CARAMEZ SARAIVA SANTOS Rebeca, MRINI Ayoub, SERGI BERQUO XAVIER Lucca.

1. Introduction

Dans le cadre de ce projet, nous avons développé une application Web permettant à l’utilisateur de visualiser différentes données de façon interactive.

Nous nous sommes intéressés aux données par genre (limitées aux hommes et aux femmes), notre intention était de visualiser les différences entre les pourcentages des causes de mortalité selon le sexe entre les pays développés, les pays en développement et les pays les moins avancés.

2. Jeux de Données

L'ensemble de données utilisé provient de la base de données disponible du World Bank Group, l’une des plus importantes sources de financement et de savoir du monde pour les pays en développement. Cette association est composée d’un ensemble de 5 organisations visant à réduire la pauvreté et à accroître la prospérité de les pays.

Nous avons repris de ce site, les données relatives aux statistiques de genre et les causes des décès dus aux maladies transmissibles, maladies non transmissibles et aux blessures.

Nous avons sélectionné un total de 263 pays et régions et 12 séries de données qui sont divisées par 3 types de décès, genres et 2 tranches d’âge (15-34 et 35-59). Enfin, ce jeux de données a été collecté entre les ans 2000 et 2015.

La sélection directe de ces données est disponible sur ce lien.

En plus, pour augmenter l'interprétation de notre visualization, nous avons pris aussi la population des pays bien comme la percentage de l’immunisation des enfants entre 12 mois et 23 mois entre les ans 1990 et 2001. Également le premier ensemble de donnée, ils ont été extraits du World Bank Group.

3. Traitements Opérés

3.1. Sélection directe des données

Pour éviter le traitement manuel et l’erreur humaine dans les données, nous avons directement sélectionné les données à l’aide de l’application sur le site pour effectuer la récupération des données que nous avions besoin, avec des filtres pour chaque année et des ensembles de données concernant notre projet.

Pour le jeux de données de l'immunisation des enfants, on a décalé les années sélectionnés pour avoir l’information de la population avec notre groupe d’âge étudié.

3.2. Traitement sur fichier CSV

3.2.1. Données sur le causes de décès étudiés

Comme on avait déjà fait la sélection des données désirées avant, il n’y avait pas beaucoup de traitement nécessaire à faire sauf supprimer toutes les virgules dans les noms des pays et régions pour nous aider sur le script python utilisée dans le pas suivant.

3.2.2. Données supplémentaires - Population par pays

Comme avant, le traitement des virgules a été fait. Aussi, on a ajouté le ratio entre la population de chaque pays en relation à la quantité totale du monde.

3.3. Transformation CSV pour JSON

3.3.1. Données sur le causes de décès étudiés

Comme dans le fichier JSON, les causes étaient séparées par colonne et les pays par ligne, cela ne nous a pas donné un bon regroupement des données. On a choisi donc que faire un script Python pour transformer les donnés en groupes séparées en suivant l’ordre suivant:

  1. Pays
  2. Cause + Tranche d’âge + Genre (Codé)
  3. Année

Exemple:

Data Viewer
3.3.2. Données supplémentaires - Population et immunization par pays

En utilisant la memê logique et le même script python mais adapté on a séparée les données par pays, population et année.

4. Visualisation 1: Radar Chart

Le but de cette visualisation est de pouvoir comparer entre plusieurs pays les causes de mortalité pour chaque genre. On considère comme axe les 3 causes de décès répartie entre hommes et femmes. De cette façon, les valeurs des 3 types de décès ont une somme de 100% pour les hommes et pour les femmes.

On peut voir quelle est la cause la plus commune et comparer les comportements différents de chaque pays. Nous avons ajouté aussi la possibilité de changer d’année, de cette manière c’est possible de regarder l'évolution des causes pour chaque pays par rapport au temps. Finalement, changer la tranche d’âge est aussi une possibilité, et donc on peut visualiser le changement radical selon chaque période de vie.

5. Visualisation 2: Gap Minder Chart

Pour la deuxième visualisation, notre objectif est de pouvoir examiner tous les pays en même temps, en reliant le taux d’immunisation en tant qu'axe horizontal et la moyenne entre homme et femme pour la cause de décès par maladies communicables avec la tranche d’âge de 15 et 34 ans comme axe vertical. En plus, nous avons ajouté la fonctionnalité de passer aux données des années suivantes avec une animation.

6. Architecture de l’application

L'architecture mise en place est basée sur des fichiers HTML qui donnent la structure de l'application. Ils sont placés à la base du répertoire du projet, et ils font des appels à plusieurs fichiers, organisés dans trois dossiers : "/js", "/images" et "/css". Le point de départ de l'application est le fichier "index.html", qui affiche l'accueil du site web. Ensuite, le fichier "data.html" est responsable de l'affichage de la visualisation "radar chart", le fichier "gapminder.html" gère le "Immunization vs. Infections Chart", et finalement le fichier "report.html" possède le rapport du projet/

Les fichiers JavaScript sont trouvés dans le dossier "/js". Leur fonctionnalité est de fournir le comportement de la page web, notamment ce qui concerne le traitement des données et sa visualisation utilisant la librairie graphique D3.js. Pour le radar chart, le fichier "js/radarVisualization" fourni des classes qui font l'abstraction des données des pays. Dans ce contexte, la classe CountryStats represente un pays, en encapsulant ses données. D'ailleurs, la classe RadarVisualization répresente la visualization "radar chart", puisqu'elle possède des méthodes pour ajouter des données encapsulés par des objets CountryStats et afficher le graphique. Ce fichier utilise des fonctions D3.js contenues dans "js/radarChart.js".

Pour la visualisation du graphique "Immunization vs. Infections Chart", l'application fait l'utilisation des fichiers "js/main_test.js", "js/main_test.js" et "js/load.js".

Tous les fichiers CSS qui coordonnent les styles des pages se trouvent dans le dossier "/css", et les images utilisées dans l'application sont dans placées dans "/images".

7. Technologies utilisées

8.Conclusion

Le but du projet n'était pas d'analyser les graphiques ni de les commenter, le but du projet était de construire ces graphiques interactifs et de laisser le terrain libre à l'utilisateur pour interpréter et tirer des conclusions, mais on peut quand même souligner l'importance des vaccins dans la prévention de plusieurs maladies infectieuses et mortelles, ces substances dont l’accès demeure pourtant inégal.