Projet de cours - Filière Data Science :
Ce projet, réalisé en binôme, porte sur l'analyse des voies ferroviaires en France.
Pour la réalisation de ce projet, nous avons utilisé différentes données issues de la SNCF, soigneusement triées par Mathias Maestri, que nous tenons à remercier chaleureusement. Ces données ont ensuite été exportées dans un fichier au format .geojson.
Jeu de données utilisé : Données réseau ferroviaire national concaténées
Cette section décrit les étapes nécessaires à l'installation des outils et dépendances pour exécuter l'application.
Tout d'abord, il est nécessaire d'installer une version récente de Python 3 (la version 3.12.0 est recommandée pour ce projet). Vous pouvez télécharger Python à partir du lien suivant :
Installation de Python
Les dépendances du projet sont listées dans le fichier requirements.txt. Pour installer ces packages, ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :
pip install -r requirements.txt
Pour cloner le dépôt Git de ce projet, assurez-vous que Git est installé sur votre machine. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez l'installer à partir de ce lien :
Installation de Git
Une fois Git installé, ouvrez Git Bash ou tout autre terminal et exécutez la commande suivante pour cloner le projet dans le répertoire de votre choix :
*git clone https://github.com/Brauxo/DSIA4101A*
Après avoir suivi les étapes d'installation, vous pouvez démarrer l'application en exécutant le fichier main.py. Pour ce faire, ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :
*python main.py*
Si tout se passe comme prévu, arpès quelques instants vous allez obtenir :
Dash is running on http://127.0.0.1:8050/
* Serving Flask app 'visualizer.dashboardholder'
* Debug mode: on
Cela signifie que l'application est en cours d'exécution en local (localhost) à l'adresse suivante :
http://127.0.0.1:8050/
Copiez-collez cette adresse dans un navigateur web pour accéder à l'application.
Cette section présente le fonctionnement du Dashboard une fois lancé, ainsi que ses différentes fonctionnalités.
Pour naviguer dans le dashboard on utilise une navbar avec 4 boutons pour chaque page de l'application.
La page d'accueil qui est la première page montré lors du lancement du dashboard, elle présente vaguement le contenu du dashboard.
La page qui montre différentes cartes des chemins de fer français (LGV,Toutes,Lignes classiques), cette page utilise les callbacks pour mettre à jour en direct les cartes.
Cette page permet d'obtenir des informations sous formes de graphique sur les chemins de fer français.
Cette page contient les informations sur les outils utilisés et sur nous.
L'objectif de ce projet est de fournir un aperçu général et en temps réel des statistiques sur les voies ferroviaires en France, ainsi qu'une représentation cartographique des rails français. Cette analyse permettra de visualiser les caractéristiques du réseau ferroviaire, d’identifier des tendances et les données du réseau. Ce projet s'inscrit dans le cadre de la validation de l'unité DSIA4101.
La première carte montre l'entièreté des lignes générées à partir des données de la sncf, ces lignes sont variées et peuvent être actuellement hors-service.
La deuxième carte montre les lignes générées à partir des données qui ne sont pas des lignes à grandes vitesses (<= 250 km/h), ce sont les lignes dites classique.
La troisème carte montre les lignes à grande vitesse (LGV) générées à partir des données. Le critère pour qu'une ligne soit considérée comme LGV est une vitesse maximale supérieure à 250 km/h. Cependant, après une vérification rapide, il apparaît que deux lignes LGV manquent sur cette carte.
La quatrième carte ajoute ces deux lignes manquantes, qui ont été incluses manuellement. L'absence de ces lignes dans la première carte s'explique par des données incomplètes : la vitesse n'est pas renseignée pour ces deux lignes dans les données.
Complément d'analyse :
En observant les cartes, on remarque que la majorité des lignes LGV partent ou arrivent à Paris, ce qui souligne un certain phénomène d'enclavement du territoire. Cette concentration des infrastructures autour de Paris pourrait indiquer une centralisation des transports ferroviaires, reliant principalement la capitale aux autres grandes villes, mais créant moins de connexions directes entre les régions.
Les graphiques sur les voies ferroviaires en France montrent une répartition intéressante des lignes, en fonction de leur vitesse, de leur électrification et de la taille des tronçons.
Les vitesses
Pour les lignes à grande vitesse, on observe qu'elles sont bien représentées, avec 17 tronçons qui roulent à 270 et 300 km/h. On trouve aussi 4 tronçons à 320 km/h et un seul qui atteint 350 km/h. Cela montre que, même si la majorité des LGV roulent à des vitesses proches de 300 km/h, il existe quelques lignes qui vont encore plus vite atteignant une vitesse max de 350 km/h. Pour lignes classiques, la situation est bien différente. La majorité des tronçons sont assez lents, avec 23,7% des lignes classiques circulant à seulement 30 km/h. celle-ci semblent être régionales en observant sur la carte et repésentent de plus petites distances.
L’électrification des lignes
En termes d’électrification, on remarque que 67,8% des lignes sont alimentées par un système de 25 000 volts, ce qui est principalement destiné aux LGV. 31,3% des tronçons utilisent un système de 1 500 volts, plus couramment utilisé pour les lignes classiques et régionales. Les autres systèmes d’alimentation, bien que présents, représentent une proportion très faible du réseau mais on peut noté des précisions comme des volts continu par 3 ème rail qui après une recherche sur internet représente les lignes avec un rail supplémentaire.
La taille des segments
Enfin, en ce qui concerne la taille des tronçons, la plupart d'entre eux mesurent moins de 125 km (environ 98% d'entre eux), bien que certains tronçons soient plus longs, notamment le plus grand se situant entre 825 et 875 km. Cela montre que le réseau français est en grande majorité composé de lignes assez courtes, adaptées aux trajets régionaux, même si certaines lignes longues sont concentrées sur les grands axes à grande vitesse. Par ailleurs les troncons les plus grands correpondent aux LGV.
Ce guide développeur présente les objectifs, l'architecture, et la structure de notre projet. Il est conçu pour faciliter l’ajout de nouvelles fonctionnalités et assurer la maintenabilité du code.
Pour garantir la compréhension du code par le plus grand nombre, nous avons choisi de coder en anglais et de respecter les conventions PEP-8 pour assurer une lisibilité et une cohérence optimales.
Ce guide ne s'attarde pas sur une compréhension exhaustive des codes. Nous expliquons nos choix de conception, les raisons de ces choix, ainsi que la structure logique qui encadre le projet.
Nous avons structuré le projet en plusieurs fichiers Python et répertoires afin de compartimenter chaque tâche pour plus de clarté et de modularité.
- main.py : Point d’entrée du projet, coordonne les différentes étapes de traitement.
-
data : contient les scripts de gestion des données.
extract.py: Récupération et extraction des données initiales.cleaning.py: Nettoyage et préparation des données pour analyse.data.py: Utilitaires supplémentaires pour la gestion de données.
-
visualizer : modules responsables de la création du tableau de bord et de la visualisation.
dashboardholder.py: Gère l’interface du tableau de bord principal.page_home.py: La page d'accueil du dashboard.page_map.py: Une page qui montre 4 carte différentes des chemins de fer français en fonction de certains critères.page_graph.py: Une page où l'on peut retrouvé différents graphiques sur les données de la SNCF.page_aboutus.py: Une page qui contient des informations sur les outils utilisés et les créateurs.components: Sous-dossier pour les composants UI (ex. : en-tête, navigation, pied de page).assets: Regroupe les fichiers visuels et CSS (images, icônes, style CSS pour le design du tableau de bord).
Voici un aperçu visuel de l'arborescence du projet :
Représentation alternative de l'architecture du projet :
Il est essentiel de respecter le principe de compartimentation en développement, afin d'éviter un "code spaghetti" difficile à maintenir. Dans notre projet, chaque composant est isolé dans un module spécifique pour séparer les responsabilités et faciliter l'évolution du code.
Nous avons structuré le projet en trois grands modules :
- data : responsable de la gestion des données, depuis l'extraction initiale jusqu'au nettoyage.
- visualizer : dédié à la présentation des données sous forme de tableau de bord, avec des pages spécifiques et des composants UI (en-tête, navigation, etc.). Ce module utilise des classes et des fonctions dans chaque page pour organiser le code et les interactions de manière cohérente.
- assets : contient les ressources statiques comme les images et les fichiers CSS pour styliser le tableau de bord.
Cette organisation permet une grande flexibilité. Par exemple, si nous disposons déjà de données nettoyées, nous pouvons sauter la partie extraction sans impacter la partie visualisation. Chaque page dans visualizer est appelée depuis dashboardholder.py et utilise des classes ou des fonctions pour structurer les éléments de la page de manière claire et modulable.
Enfin, le dossier assets inclut un fichier CSS pour minimiser la duplication de styles dans le code. Cette approche nous permet de modifier facilement l'apparence du tableau de bord sans avoir à toucher au code Python, en se concentrant simplement sur les styles dans le CSS.
- Créer un Fichier pour la page : Créez un nouveau fichier dans le dossier
visualizerpour définir votre page, par exemplesimple_page_new.py. - Définir la Structure de la page : Dans le fichier crée, créez une fonction pour définir la structure de la page.
- Ajouter la page au Tableau de Bord : Ouvrez dashboardholder.py et ajouter simple_page_new.
- Compléter les sections incomplètes (présentation du dashboard, contexte, analyse).
- Ajouter une description détaillée de l'interface du dashboard.
- Inclure des captures d'écran du dashboard dans la section correspondante.
- Décrire l'arborescence des fichiers de manière plus détaillée.