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Hermann19022002 / repository
Ce dépôt GitHub contient un projet de data science réalisé dans le cadre du cours. Il vise à répondre à une problématique à partir de données réelles, en combinant collecte, analyse, visualisation et modélisation.
Projet réalisé dans le cadre du cours Python pour la Data Science à l'ENSAI.
Quels sont les principaux facteurs (temporels, environnementaux, humains et routiers) associés aux accidents corporels en France en 2023, et peut-on prédire la gravité d'un accident à partir de ces variables ?
Quatre axes structurent le projet :
Les données proviennent de la base BAAC (Bulletin d'Analyse des Accidents Corporels), diffusée en open data sur data.gouv.fr.
Le projet exploite les 4 fichiers de l'année 2023, récupérés automatiquement via l'API de data.gouv.fr :
| Fichier | Granularité | Lignes (2023) | Colonnes |
|---|---|---|---|
caract | un accident | 54 822 | 15 |
lieux | un lieu d'accident | 70 860 | 18 |
usagers | une victime | 125 789 | 16 |
vehicules | un véhicule impliqué | 85 062 | 07 |
Les fichiers sont reliés entre eux par la clé Num_Acc.
Le fond de carte GeoJSON des départements est récupéré depuis le dépôt public france-geojson.
Pour l'analyse textuelle, les commentaires ont été collectés via l'endpoint JSON public de Reddit (.json
ajouté à l'URL d'un post), sans authentification ni clé API.
Les 9 posts retenus traitent tous de sécurité routière , et proviennent de
trois subreddits : r/france, r/voiture et r/EnculerLesVoitures.
.
├── Analyse_accidents_BAAC_2023.ipynb # Notebook principal (à exécuter)
├── README.md # Ce fichier
├── requirements.txt # Dépendances Python
└── outputs/ # Généré à l'exécution
├── carte_heatmap.html
├── carte_choroplethe.html
└── carte_mortels.html
git clone https://github.com/Hermann19022002/Projet-final-Python-pour-la-data-science.git
cd Projet-final-Python-pour-la-data-science
python -m venv .venv
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
# Windows
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook Notebook_analyse_accidents_BAAC_2023_propre.ipynb
Puis exécuter toutes les cellules dans l'ordre (Run All). Toutes les données sont téléchargées automatiquement — aucun fichier local requis.
jupyter nbconvert --to notebook --execute Notebook_analyse_accidents_BAAC_2023_propre.ipynb
| Section | Objet |
|---|---|
| 1. Contexte & problématique | Cadrage du sujet |
| 2. Imports | Chargement des bibliothèques |
| 3. Récupération via API | Appel à l'API data.gouv.fr |
| 4. Nettoyage & enrichissement | Dates, âges, coordonnées, cible binaire |
| 5. Exploration statistique | Tableaux de synthèse, valeurs manquantes |
| 6. Analyses univariées | Temps, environnement, usagers, sécurité |
| 7. Analyses bivariées | Croisements avec la gravité |
| 8. Cartographie | Heatmap + choroplèthe + accidents mortels |
| 9. Analyse textuelle | Analyse des avis Reddit |
| 10. Modélisation | Régression logistique vs Random Forest |
| 11. Conclusion | Synthèse et limites |
Chaque graphique est accompagné d'un encadré d'interprétation.
Projet réalisé dans le cadre du cours Python pour la Data Science par Hermann et Neville
Enseignant : Lino Galiana et Raya Berova
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
GeremyMichaud /
Dépôt Github du cours PHY-2006: Optique expérimentale. Ce dépôt contient les projets expérimentaux (PE) en Jupyter Notebook dans lesquelles le code est écrit en language Python.
nicolasdesilles /
Ce dépot GitHub héberge les codes Python mis au point pendant ce travail de PIRD, sous la forme de notebook interactifs Jupyter afin de faciliter leur exécution.
yahya-fjer /
Ce projet utilise le web scraping pour extraire automatiquement des données depuis GitHub. À travers deux notebooks Jupyter, il récupère des informations comme le nom des dépôts, les étoiles, et les langages utilisés, afin de faciliter l’analyse de projets open source.