Challenge OpenData: Visualisation du temps minimal en minutes du trajet entre la ville de paris et les grandes villes de la France
Rapport:
Introduction
Le projet a pour but la visulisation du temps du de parcours en minutes, entre Paris et les plus grandes villes françaises via le réseau SNCF. Seul le meilleur temps proposé par l’entreprise du transport est retenue. La présentation de ces temps est sous forme d'une bar-chart où la longeur des bars représente le temps de parcours.
1. Jeu de données
Le jeu de données choisi, contient l’évolution du temps de parcours en minutes, entre les plus grandes villes françaises via le réseau SNCF. Seul le meilleur temps proposé par l’entreprise du transport est retenue dans ce fichier, et ce depuis 1920. Ces données sont récupérés à partir de https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/evolution-des-temps-de-parcours/ sous forme d'un fichier csv. chaque ligne du fichier est sous la forme VILLE_1 - VILLE_2;ANNEE;TEMPS.
2. Traitement des données
Le traitement des données a été effectué via un programme écrit en Python. Il prend comme paramètre le fichier csv récupéré depuis le site du gouvernement, pour ensuite le filtrer pour ne laisser que les trajets qui relient paris avec les 18 plus grandes villes de france. Le résultat est sous forme ANNÉE,VILLE,TEMPS. Le fichier en sortie est ensuite mis sur github pour qu'il soit facilement récupérable pour effectuer les animations.
2. Description de l'application
L'interface est composée de:
  • Bar-Chart : contient des bars qui représentent chacun le temps de parcours en minutes entre la ville en abscisse et la ville de paris. Et si l'utilisateur met le curseur sur un bar, une case apparaît qui affiche le temps de parcours. Elle disparaît au moment où le curseur n'est plus sur le bar.
  • Bouton Animation : lorsque l'utilisateur clique sur ce bouton, tous les bar passe de 1970 à 2019 en 25 secondes.
  • Liste déroulante : elle affiche l'année que l'utilisateur visionne sur la bar chart. Il peut passer d'une année à une autre en choisissant la valeur souhaitée. Les bars passent automatiquement de l'année courante vers celle qui a été choisie.
3. Architecture
Le code source de l’application est composé de deux grandes parties :
  • Traitement de données : Cette partie est codée avec Python, et a pour mission de filtrer et d’organiser les données collectées dans le lien ci-dessus et les mettre au format csv. Et ensuite appliquer la bibliothèque d3.js du JavaScript aux résultats pour les préparer à la deuxième partie.
  • Visualisation de données : L’application est sous forme d’un fichier app.html, avec un fichier app.css. La création du diagramme, la visualisation et l’animation se font grâce à la bibliothèque d3.js.