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Notebooks demo

Pour découvrir le package sans données projet, commencer par :

examples/demo-gps-test-set-phases.ipynb

Il montre le flux complet sur un test set local : validation du schéma, configuration de trois phases, transformation des tables GPS, grille de participation, indicateurs et visualisations.

Pour vérifier que le package fonctionne aussi sans expérimentation ni phase, utiliser :

examples/demo-gps-generic-no-phase.ipynb

Pour reproduire la chaîne Déclic sur des exports réels préparés ou anonymisés, utiliser plutôt la séquence de production :

Notebooks/Package-ready/00_data_landing.ipynb
Notebooks/Package-ready/01_data_loading.ipynb
Notebooks/Package-ready/02_quality_check.ipynb
Notebooks/Package-ready/03_spatial_cleaning.ipynb
Notebooks/Package-ready/04_enrich_indicators.ipynb
Notebooks/Package-ready/05_export_cleaned_dataset.ipynb

Rôle des notebooks :

Notebook Rôle Sortie principale
demo-gps-test-set-phases.ipynb tutoriel complet sur un test set générique avec phases sortie temporaire optionnelle
demo-gps-generic-no-phase.ipynb tutoriel minimal sans phase ni expérimentation sortie temporaire optionnelle
Notebooks/Package-ready/00_data_landing.ipynb homogénéiser les sources d'une expérience, vérifier les colonnes, produire les manifests et user_presence Data/Output/0-landed-data/<EXPERIMENT_NAME>/{complete,anonymized}
Notebooks/Package-ready/01_data_loading.ipynb parser les dates et géométries, construire legs, staypoints, trips, journeys, user_stats, mappings et participation pour une expérience Data/Output/2-transformed-data/<EXPERIMENT_NAME>
Notebooks/Package-ready/04_enrich_indicators.ipynb ajouter CO2/santé, calculer les indicateurs, exporter les QA et figures HTML Data/Output/3-enriched-data/<EXPERIMENT_NAME>
Notebooks/Package-ready/05_export_cleaned_dataset.ipynb consolider les tables propres, indicateurs, enrichissements et H3 Data/Output/4-clean-data/<EXPERIMENT_NAME>
Notebooks/Package-ready/06_thematic_analyses/module0_concat_experiments.ipynb concaténer plusieurs expériences propres pour une analyse commune tables concaténées en mémoire, export optionnel

Les anciens notebooks de comparaison restent archivés dans le dépôt pour la migration. Le dossier examples/ ne contient plus que des démos autonomes.

Le notebook 05_export_cleaned_dataset.ipynb range la base finale par usage : cleaned-base/ pour les tables directement analysables, indicators/ pour les indicateurs, spatial-analytics/ pour H3 et cartes, qa-reports/ pour les contrôles, reference-data/ pour les référentiels, metadata/ pour les manifests et database/ pour DuckDB.

Utilisation recommandée

  1. Créer l’environnement Python.
  2. Installer le noyau xyt-gps.
  3. Ouvrir le notebook.
  4. Exécuter le notebook demo-gps-test-set-phases.ipynb pour comprendre l’API complète.
  5. Exécuter la chaîne 00 -> 05 dans Notebooks/Package-ready/ sur les données projet.
  6. Utiliser ensuite les notebooks thématiques sous Notebooks/Package-ready/06_thematic_analyses/.

Le notebook ne doit pas remplacer la documentation de référence. Il complète les pages Markdown par une démonstration exécutable.

Contenu

Le notebook suit la chaîne actuelle :

  • import GPS structuré et données testset ;
  • validation du schéma brut ;
  • parsing des géométries et des dates ;
  • mappings modes et motifs ;
  • séparation staypoints / legs ;
  • perte de signal GPS et flags de qualité ;
  • user_stats enrichi avec la qualité du suivi et du signal ;
  • build_user_selection_table() puis filter_mobility_dataset_by_users() ;
  • build_weekly_participation_grid() puis plot_participation_heatmap() pour visualiser l'assiduité de suivi ;
  • build_mobility_motifs() puis summarize_mobility_motifs() pour décrire les motifs quotidiens de lieux visités ;
  • write_mobility_dataset() pour exporter les états intermédiaires ;
  • plot_gps_traces() pour contrôler visuellement un échantillon de traces ;
  • compute_mobility_indicators() pour produire les premiers indicateurs personne-jour, personne-phase et population ;
  • plot_indicator_bars() pour lire les principaux indicateurs par mode avec une carte d’identité des données ;
  • comparaison de contrôle avec les notebooks historiques.

Le notebook utilise le comportement complet par défaut. Lorsqu'un export est déjà nettoyé, il peut passer des options explicites à prepare_mobility_dataset(), mais la cellule doit indiquer quelles étapes sont désactivées et pourquoi.

Notebooks thématiques

Les notebooks sous Notebooks/Package-ready/06_thematic_analyses/ sont volontairement légers. Ils chargent une ou plusieurs bases propres depuis Data/Output/4-clean-data/<EXPERIMENT_NAME>/cleaned-base et indiquent les analyses à construire par thème :

  • constantes de mobilité ;
  • CO2 ;
  • démotorisation longitudinale ;
  • reconfiguration spatiale ;
  • proximité et services ;
  • rythmes de vie et séquences ;
  • santé.

Ils ne font pas partie du package. Ils commencent après Data/Output/4-clean-data/<EXPERIMENT_NAME>/cleaned-base, qui est produit par 05_export_cleaned_dataset.ipynb.