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Heetch's "Rythmes Urbains" project analyzes driver data to understand traffic patterns in Casablanca. It identifies peak hours, main driver-concentration areas, and daily traffic variations. The project involves geospatial mapping, time series analysis, and R programming

Primary LanguageHTML

Projet Rythmes Urbains Heetch

Contexte

  • Entreprise: Heetch
  • Source des données: L'entreprise Heetch récupère les données de ses chaufeurs ont leur application ouverte
  • Objectif: savoir quel est la différence de trafic entre tel jour et tel autre (trafic = fct(temps))

Démarche

On organisons le travail en 2 parties. La première identifie l'heure de pointe et les quartiers principaux à ces heures de pointes. Le seconde,

Définitions

  • Heure de pointe: Heure à laquelle il y a des fortes concentrations de chauffeurs dans certaines villes

Partie 1: déterminer une heure de pointe par quartier

Data Loading

fichier Rmd

Résumé

  • récupérer
    • les données des chauffeurs heetchmarchcrop.Rds (un sf contient des points)
    • et la répartition géographique des quartiers de casa casaneib.geojson
  • transformer les données vers une projection correspondant à Casablanca (crs=26191)
  • Faire une intersection entre les deux bases de données afin
  • générer un fichier final (heetchmarchcropwithneib.Rds) qui contient
    • les données de heetchmarchcrop.Rds en projection (crs=26191)
    • le quartier où le point a été retrouvé

Mapping peak hours: Determiner une heure de pointe par quartier

  • les details sont dans le fichier: task1.Rmd avec une vue html Nombre de points en fonction du quartier

Partie 2: OD: Determiner les flux

Task1: OD_jour

  • les details sont dans le fichier: OD_jour avec une vue html

Task2: OD_week vs week-end

  • les details sont dans le fichier: OD_week avec une vue html

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