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campusflow's Introduction

Préambule

Cette étude a pour but la mise en place d’une cartographie des moyens de déplacements ainsi que les différentes trajectoires utilisées par les habitants de Lyon. Pour ce faire, l’appropriation des données existantes est la première étape, savoir les lire et les comprendre.

Ces données pourront venir être complétées par nos données personnelles, facilitant ainsi leur compréhension puisque que nous connaissons nos trajets. À partir de ces données devront être extraites diverses informations : • Trajet d’une personne • Mode de transport • Horaire • Les points d’intérêts (domicile, lieu de travail, …) Une fois ces informations extraites, il nous faudra les représenter d’une manière compréhensible dans une interface web où il sera facile de les manipuler et de passer d’une observation à une autre.

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Travail réalisé

Notebook python mettant en valeur les coordonnées GPS des 3 personnes constituants nos données sur une heatmap
Notebook python permettant de juger de la qualité des données et de commencer à les nettoyer
Commencement d'une visualition possible des déplacements avec D3.js
Notebook python représentant les trajectoires des personnes dans un graphe

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Travail à continuer

Le nettoyage des données et une étude plus poussées de leurs distributions doivent encore être réalisé.

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Planning prévisionnel

Semaine Travail
15/10/17 Mise en forme
12/10/17 Corrections mineures
11/10/17 Création

planning

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Comment utiliser

Nos notebook sont exécuté via jupyter notebook.
Pour les dépendances nécessaires, utiliser le requirements.txt.
$ [sudo -H] pip install -r requirements.txt

campusflow's People

Contributors

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