Aperçu des Statistiques
Dans cette section, je montre comment je réalise des analyses de données quantitatives, visualise les résultats et mélange des informations spatiales à l'aide de méthodes statistiques utilisant R et Python. Ces outils me permettent d'extraire des informations significatives d'ensembles de données complexes, de soutenir la prise de décision basée sur les données.
Analyse des émissions de GES au Royaume-Uni
À l'aide du package ggplot2 sur R, j'ai créé des visualisations pour explorer les modèles d'émission de GES au Royaume-Uni, y compris un graphique en violon qui a montré des différences significatives entre trois sous-secteurs d'émission grâce à un test ANOVA.
J'ai également effectué deux analyses de régression :
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La première a montré un lien fort et notable entre les émissions d’électricité domestique et la densité de population, indiquant que les zones urbaines ont des émissions domestiques plus élevées.
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La deuxième a examiné l'impact de la taille de la population sur les émissions des secteurs commercial et non commercial. Les résultats indiquent une influence similaire dans les deux cas.
Carte interactive des accidents de voiture dans South Yorkshire, au Royaume-Uni
J'ai créé une carte interactive pour explorer les données sur les accidents de la route dans South Yorkshire, au Royaume-Uni, de 2016 à 2020. Cette carte permet d'identifier quand et où se produisent les accidents graves ou mortels, et dans quelles conditions spécifiques. Elle associe données ouvertes et informations géographiques.
Points culminants : cartes thermiques, marqueurs interactifs
Outils : Python, Folium, Pandas, GeoPandas, Jupyter Notebooks