Ce git propose un Dashboard en R permettant de visualiser un grand nombre de voitures d'occasion et leurs caractéristiques, permettant ainsi de tirer des conclusions.
Les données ont été obtenues en scrapping à l'aide de 'scrapy' en Python, le processus peut se faire quand on veux pour réactualiser les données.
Les données utilisées pour établir la base de donnée proviennent du site "La Centrale" :
https://www.lacentrale.fr/Pour ce qui est des données géolocalisées des départements, elles ont été obtenues sur "FranceGEOJSON" :
https://france-geojson.gregoiredavid.fr/Le lien entre le fichier .json des départements et des données récupérées se fera dans le script R.
Pour installer ce projet, il faut cloner le projet à l'aide de la commande
$ git clone URLProjet
Ensuite, il faut installer les packages requis contenus dans le requirement.txt, il n'y a pas de commande particulière, il est possible de copier/coller le contenu du fichier dans l'envrionnement R.
Avant de lancer le dashboard, il est possible de récupérer les données en lancant le scraper et la récupération du json depuis le site avec :
$ python get_data.py
Il n'est pas recommandé de le faire car cela prend du temps, et que les données présentes sont suffisantes
(get_data.py execute le scraper et la récupération du json, donc bien réfléchir avant de l'éxécuter)
Une fois le projet cloné et les packages requis installés, le projet se lance en éxécutant :
app.R
Dans un environnement R
Une fois le fichier app.R lancé, il est possible d'intéragir avec le dashboard par le biais de slider et de bouttons cliquables.
Le code du projet est organisé en plusieurs fichiers R, et les bases de données:
- app.r : permet l'éxécution du dashboard
- ui.r : contient la mise en place visuelle et son agencement du dashboard
- server.r : contient la création des graphiques et la manipulation des données
Si des modifications relatives au visuel doivent etre faites alors se référer au ui.r
Si des modifications/ajouts relatifs au graphiques doivent être faits alors se référer à server.r
L'éxécution de get_data.py
lance le scraper sur un certains nombres de pages données (modificables) et récupère le fichier .json pour la création de la carte des départements.
Il est aussi possible d'intéragir avec la récupération de données du scraper.
Toute la récupération de données se passe dans le dossier Scraper/CentraleAutoCraping/CentraleAutoScraping/
Toutes les options relatives à la récupération tel que : le délai des requêtes, la rotation d'IP... se trouve dans settings.py
.
De plus, on peut y modifier le nom et le format du fichier créer en sortie, à l'originie c'est un fichier en .csv
appelé data_2.csv
, il est donc possible de changé se nom et se format, cela se trouve dans settings.py
:
FEED_FORMAT
: contrôle le type du fichier de sortieFEED_URI
: contrôle le nom du fichier
Les voitures vendues d'occasion sont de tout age, toute marque et de tout budget. En plus d'avoir une bonne vision des voitures d'occasion a voir, On peut affirmer que cela nous permet aussi d'avoir un aperçu assez fiable du parc automobile français.
Après étude avec le dashboard, on peut voir que finalement les voitures d'occasions anciennes peuvent avoir un impact considérable sur l'environnement
Car ce sont eux qui consomme le plus, qui ne passe plus le controle technique, et ne respecte plus les normes euros qui vont être difficile à vendre.
Il y a beaucoup de voitures ayant moins de 2 ans, paliant tous les défauts des vieilles voitures, réduisant ainsi leur chance d'achat ; ce qui laisse donc un bon nombre de voiture peu attractives sans aucune chance d'être acheté, et qui ne seront sûrement jamais recyclé.
En dehors de cet aspect là, il semble que les voitures récentes (<2 ans) soit le plus vendues, les utilisateurs souhaitent donc se débarasser de véhicule nouvellement acheté.
Cette tendance peut-être interprétée comme une volonté de changer voyant que par exemple l'éléctrique est plus économique
Mais cela constitue un affront au combat pour le climat, car les utilisateurs changent rapidement de véhicule, c'est la surconsommation.
Elles sont récentes, ont peu de kilométrages et sont pourtant aux normes européennes récentes.