Rapport - Visualisation de la Puissance des Monnaies et Taux de Chômage

Membres :

DEHBI Yakoub - DIAB Dana - ELAASRI Youssef - ESSAJAI Laila - HAMMOUD Jihad

Introduction :

Ce projet consiste à représenter et visualiser la puissance des monnaies par pays. Cet indicateur est complété par la visualisation des pourcentages de chômage par pays. Le but est de comparer les valeurs des monnaies entre les pays du monde au fil du temps et de permettre un focus, à travers un graphique, sur un pays spécifique pour analyser l'évolution de sa monnaie en détail ou la comparer de près avec un nombre limité d'autres pays. Cela inclut également la surveillance des pourcentages de chômage dans ce même pays afin de visualiser l'existence d'une corrélation à partir des courbes. Ces deux indicateurs socio-économiques ont été choisis afin de permettre à l’utilisateur d’observer s’il existe une corrélation ou non entre eux.

Il est logique de supposer que, lorsque la monnaie d’un pays s’affaiblit soudainement, le pouvoir économique de ses citoyens diminue également. Cela se reflète notamment dans leur capacité à recruter des employés. D’autre part, un cas d’utilisation de notre site serait d’offrir aux touristes la possibilité de choisir une destination où ils pourraient profiter de prix abordables tout en aidant la population locale à créer des opportunités d’emploi dans le secteur du tourisme.

Est-il possible de trouver une corrélation entre le taux de change et le pourcentage de chômage ?

Sources des données :

• Pourcentages de chômage de la population active totale, par pays, de 1990 à 2023. World Bank
• Taux de change officiel de 1960 à 2023 : Monnaie Locale par USD. Les valeurs correspondent à la moyenne sur l'année. World Bank

  Ce jeu de données nous fournit des informations sur les taux de change par pays ou par zone, permettant de représenter toutes les monnaies existantes dans le monde. Par exemple : En 1998, la France a adopté l'euro en remplacement du franc français. Cependant, dans le jeu de données fourni, le tuple concernant la France ne montre que les valeurs du franc français jusqu'en 1998. Au-delà de cette année, les valeurs monétaires pour la France sont inexistantes. D'autre part, le tuple concernant la «Euro Area» est bien présent, indépendamment de la France. Nous avons trouvé une solution à ce problème, qui sera détaillée dans la suite du rapport.

• Pays utilisant l'euro. EU Website

  Cette source de données nous fournit la liste des pays utilisant l’euro comme monnaie. Cette liste a été utilisée pour résoudre le problème mentionné dans le jeu de données «Taux de change officiel».

• Pays du monde. GeoJSON Maps

  Cette source de données fournit la liste de tous les pays du monde, utilisée pour créer la carte du monde.

Traitements opérés :

Nous avons entamé le traitement des données avec des scripts Python, en lisant les données originales depuis un fichier CSV et en stockant les données traitées dans un autre fichier CSV.

Dans nos jeux de données, nous avons d'abord retiré les zones géographiques qui ne représentent pas un pays, comme par exemple « South Asia ». Dans la majorité des cas, ces zones géographiques sont présentes sans aucune valeur. Nous avons conservé la «Euro Area», car elle possède une monnaie propre.

Ensuite, nous avons limité les données aux années comprises entre 1994 et 2023. Cette limitation vise à restreindre les pays qui ont changé de monnaie pendant cette période pour adopter une monnaie commune, à la «Euro Area». Enfin, nous avons remplacé toutes les valeurs vides par des N/A.

Pour la carte du monde, nous avons associé les noms des pays entre la liste des pays du monde et le jeu de données des taux de change officiel. Par exemple, dans un jeu de données, le pays est nommé « Syria », tandis que dans un autre, il est indiqué comme « Syrian Arab Republic ». Ensuite, dans le jeu de données des taux de change officiel, nous avons concaténé les pays utilisant actuellement l’euro avec les valeurs de l’euro à partir du moment où le changement de monnaie a eu lieu. Par exemple, la ligne concernant la France présente les valeurs du franc français jusqu’en 1998, puis les valeurs de l’euro de 1998 à 2023, remplaçant ainsi les valeurs vides (N/A).

Pour les graphiques, dans le jeu de données des taux de change officiel, nous n’avons pas concaténé les pays utilisant l’euro avec la «Euro Area». Nous avons utilisé la liste des pays utilisant l’euro afin que, lorsque les valeurs deviennent N/A (indiquant un changement de monnaie), les valeurs de la «Euro Area» soient utilisées pour tracer les courbes. Cela permet de représenter le changement de monnaie en rompant la continuité de la courbe du pays sur le graphique.

De cette façon, à partir d’un jeu de données des taux de change officiel, nous obtenons deux jeux de données, dont l’un concatène les pays et les valeurs de la « Euro Area ».

Architecture :

L'architecture de notre site web est organisée en deux grandes parties, en plus de l'hébergement :

1. Traitement des données
   Cette partie se concentre sur le nettoyage et la préparation des données pour leur visualisation. Le traitement est effectué en Python à partir des fichiers CSV représentant notre jeu de données.
2. Page Web
   Cette partie est dédiée à la visualisation des données traitées, sous deux formes : cartes et graphiques. Elle regroupe notamment le fichier index.html, qui constitue le point d'entrée du site, ainsi que le fichier rapport.html pour la page dédiée. La visualisation des données a été réalisée avec la bibliothèque D3.js en JavaScript, et le design est assuré grâce au CSS.

Justification des modalités de visualisation choisies :

Carte du Monde

Cette carte permet de visualiser le classement des pays selon leur pouvoir monétaire par rapport au pays sélectionné. L'utilisateur peut cliquer sur un pays, et les couleurs de la carte changeront pour représenter les pays ayant une puissance monétaire supérieure ou inférieure. Les pays sont catégorisés selon six couleurs distinctes, chacune ayant une signification précise :

Couleur	Signification
	État initial de la carte, où aucun pays n’a été sélectionné.
	Les pays affichés en gris correspondent à des cas où les données sur leur devise monétaire sont indisponibles, souvent pour des raisons politiques. De plus, certains pays peuvent avoir des données pour certaines années mais pas pour d'autres, ce qui fait que leur couleur peut changer en fonction de l'année sélectionnée.
	Ce pays représente celui actuellement sélectionné par l’utilisateur après un clic.
	Les pays colorés en jaune possèdent une puissance monétaire équivalente à celle du pays sélectionné. Cela représente également, dans la plupart des cas, des pays partageant une même devise, comme l'euro dans plusieurs pays européens.
	Les pays colorés en rouge ont une devise monétaire plus faible que celle du pays sélectionné en bleu foncé.
	Les pays colorés en vert ont une devise monétaire plus forte que celle du pays sélectionné en bleu foncé.

Graphiques

Nous avons choisi des graphiques interactifs pour permettre aux utilisateurs d'explorer les données en détail entre 1994 et 2023. Les courbes affichent l'évolution des taux de change et des taux de chômage, permettant de comparer les pays sur la même période. L'utilisateur commence par choisir un pays sur la carte du monde. Une fois le pays sélectionné, les courbes correspondantes au taux de change et au taux de chômage de ce pays apparaissent automatiquement sur les graphiques. Ensuite, grâce à la barre de recherche, l'utilisateur peut ajouter d'autres pays à l'analyse, avec une limite de 10 pays affichés simultanément. Cela permet de comparer facilement l'évolution des taux de change et des taux de chômage entre plusieurs pays. De plus, l'utilisateur peut également commencer directement par une recherche dans la barre de recherche, sans avoir à cliquer sur la carte du monde, en entrant simplement le nom du pays souhaité. Cependant, chaque fois que l'utilisateur sélectionne un nouveau pays sur la carte, les graphiques se réinitialisent pour refléter uniquement les données du pays sélectionné. Cela permet de garantir une expérience claire et sans surcharge de données, tout en facilitant l'exploration des différentes tendances de manière détaillée.

Pour gérer les écarts extrêmes entre les devises, comme entre le Zimbabwe (1 USD = ~ 6 milliards ZWL) et le Canada (1 USD = 1,40 CAD), nous avons ajouté une option échelle logarithmique, activable via une case à cocher. Cela rend lisible même les écarts les plus importants sans compromettre la précision des données.

Les couleurs des courbes sont définies dans un fichier colors.js. Elles ne sont pas aléatoires, mais soigneusement choisies pour différencier visuellement jusqu'à 10 pays, limite imposée pour éviter toute surcharge visuelle. Chaque courbe est associée à une couleur unique qui est affichée à côté du nom du pays dans la légende. De plus, un bouton est placé à côté de chaque pays dans la légende, permettant à l'utilisateur de retirer facilement ce pays de l'affichage.

Enfin, pour les pays ayant adopté l'euro, comme la France, nous montrons une courbe discontinue, reflétant à la fois la monnaie précédente et l’euro. Cette approche rend le changement visible tout en permettant une analyse globale de l'évolution. Un tooltip est également intégré pour fournir la valeur exacte lorsque l'échelle est grande, comme dans le cas des devises avec des écarts extrêmes.