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Analyse des données DVF

Projet de fin de semestre en Python

Arrondissements de paris

Elias TOURNEUX et Yann VILLELLAS TD I, étudiant à l'ESILV en A3, promo 2025

Installation

Vous devez mettre à la racine de votre projet les valeurs foncières de 2019 et 2022, disponibles sur l'open data du gouvernement.

Django

Pour lancer notre site fait sur Django, vous devez installer django. Après avoir suivi le tutoriel d'installation, rendez-vous à la racine du projet, mettez les valeurs foncières de 2022 et exécutez la commande suivante :

  • python mysite/mysite/manage.py runserver
  • Et voilà, votre site est disponible à l'adresse http://127.0.0.1:8000.

Notebook au format HTML

Vous pouvez ouvrir la dernière version du notebook en allant ici. Pour build la dernière version du notebook, vous devez installer Jupyter et nbconvert. Après avoir suivi les tutoriels d'installation, rendez-vous à la racine du projet et exécutez la commande suivante :

  • jupyter nbconvert --to html --template pj ./rapport.ipynb --output-dir ./_build --output index.html Et voilà, votre notebook est disponible dans le dossier _build à la racine du projet.

Mini-rapport :

Avancement et difficultés :

Nous avons eu beaucoup de problèmes lors du tri des données. Certaines valeurs étaient faussés, comme par exemple la surface inférieur à 1 m² par exemple, ou encore des noms de ville avec un tiret parfois sans espace, parfois avec un espace. Nous avons donc du faire beaucoup de tests pour pouvoir trier les données correctement. Nous avons aussi eu des problèmes avec les graphiques, car nous n'avions pas compris comment les utiliser. Nous avons donc du faire des recherches pour pouvoir les utiliser correctement. Nous avons souhaités faire des cartes dynamiques à l'aide de Folium, et cela nous a aussi pris beaucoup de temps pour comprendre le concept de geojson.

Ratio de contribution:

  • Elias TOURNEUX : 50 %
  • Yann VILLELLAS : 50 %

About

Projet de fin d'année sur l'analyse des valeurs foncières en France sur python

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