Projet d'Analyse des Arbres Parisiens

📋 Contexte du projet

Ce projet a été réalisé dans le cadre d'une mission d'analyse de données pour la Ville de Paris. L'objectif est d'explorer et d'analyser le patrimoine arboré parisien à partir d'un jeu de données public recensant les arbres présents sur le territoire de la capitale.

Le projet met l'accent sur les fondamentaux de la data science : le nettoyage des données, la gestion des anomalies, l'analyse exploratoire et la visualisation statistique pour préparer le dataset à des analyses ultérieures ou à des applications métier (gestion urbaine, biodiversité, aménagement).

🎯 Objectifs

Les objectifs principaux du projet sont :

1. Explorer le dataset : Comprendre la structure, les types de variables et les caractéristiques des arbres parisiens
2. Nettoyer les données : Identifier et traiter les valeurs manquantes, aberrantes et incohérentes
3. Analyser les distributions : Réaliser des analyses univariées et bivariées pour comprendre les variables
4. Visualiser les données : Créer des graphiques et des cartes interactives pour faciliter la compréhension
5. Préparer les données : Fournir un dataset propre et exploitable pour des analyses futures

📊 Données

Les données proviennent de l'Open Data de la Ville de Paris et contiennent des informations détaillées sur les arbres :

• Localisation géographique (coordonnées GPS, arrondissement, adresse)
• Caractéristiques botaniques (genre, espèce, variété)
• Dimensions (hauteur, circonférence)
• Statut (arbre remarquable, domanialité)
• Date de plantation

Le dataset est inclus dans le projet sous le nom p2-trees-fr.csv.

Source : Open Data Ville de Paris - Les arbres

📁 Structure du projet

├── Paris_trees_analysis.ipynb
├── soutenance_projet2.pptx
├── data_analysis_functions.py
├── map_arrondissement.html
├── map_lieu.html
└── p2-trees-fr.csv

1. Paris_trees_analysis.ipynb

Notebook Principal d'Analyse des Arbres Parisiens

Ce notebook constitue le cœur du projet et couvre l'ensemble du processus d'analyse exploratoire :

Chargement et aperçu des données :

• Import du fichier CSV contenant les données des arbres
• Affichage des premières lignes pour une compréhension rapide
• Inspection de la structure du DataFrame (types, dimensions)

Analyse exploratoire initiale :

• Utilisation des méthodes pandas (info(), head(), describe(), value_counts())
• Identification de la taille du dataset
• Analyse des types de colonnes et des valeurs manquantes
• Statistiques descriptives pour les variables numériques

Identification et nettoyage des anomalies :

• Valeurs aberrantes :
  • Détection pour la circonférence et la hauteur des arbres
  • Utilisation de méthodes statistiques (IQR, z-score)
  • Correction ou remplacement des valeurs extrêmes par NaN
• Valeurs manquantes :
  • Analyse approfondie des colonnes avec NaN
  • Imputation intelligente pour certaines variables (domanialite, libelle_francais)
  • Utilisation de colonnes corrélées (genre, espece, variete) pour l'imputation

Analyse univariée :

• Variables quantitatives : distribution de la hauteur, circonférence, année de plantation
• Variables catégorielles : répartition par genre, espèce, arrondissement, statut remarquable
• Visualisations : histogrammes, boxplots, diagrammes circulaires, barplots

Analyse bivariée :

• Relations entre le statut remarquable et les variables quantitatives (hauteur_m, circonference_cm)
• Relations entre remarquable et variables catégorielles (espece, genre)
• Corrélations entre variables numériques
• Tests statistiques pour valider les observations

Analyse géographique :

• Distribution des arbres par arrondissement
• Cartographie interactive des arbres parisiens
• Identification des zones à forte densité arborée

Export des données nettoyées :

• Sauvegarde du DataFrame préparé pour analyses ultérieures

2. soutenance_projet2.pptx

Présentation de Soutenance

Cette présentation synthétise :

• Le contexte et les objectifs du projet
• La méthodologie d'exploration et de nettoyage des données
• Les principales découvertes sur le patrimoine arboré parisien
• Les analyses statistiques et visualisations clés
• Les insights métier (arbres remarquables, distribution par arrondissement, espèces dominantes)
• Les recommandations pour la gestion du patrimoine arboré
• Les perspectives d'amélioration et d'exploitation des données

3. data_analysis_functions.py

Module de Fonctions Utilitaires d'Analyse

Ce module Python contient des fonctions réutilisables pour :

• Le nettoyage des données (suppression de doublons, gestion des NaN)
• L'identification des valeurs aberrantes (méthodes IQR, z-score, percentiles)
• Le traitement des outliers (remplacement, suppression, cap)
• La transformation des variables (normalisation, encodage)
• La génération de rapports de qualité des données
• Des fonctions de visualisation standardisées

Ces fonctions ont été développées pour être réutilisables sur d'autres projets d'analyse de données.

4. map_arrondissement.html

Carte Interactive des Arbres par Arrondissement

Fichier HTML contenant une carte interactive (probablement Folium ou Plotly) qui visualise :

• La distribution des arbres par arrondissement de Paris
• Des statistiques agrégées par zone géographique
• Des visualisations interactives permettant de zoomer et d'explorer les données
• Potentiellement des indicateurs sur la densité arborée, les espèces dominantes par arrondissement

5. map_lieu.html

Carte Interactive des Arbres par Lieu

Fichier HTML contenant une carte interactive détaillée qui présente :

• La localisation précise des arbres individuels sur le territoire parisien
• Des marqueurs interactifs avec informations détaillées (espèce, hauteur, circonférence)
• Des filtres pour explorer les arbres par caractéristiques
• Des clusters pour améliorer la lisibilité dans les zones à forte densité

6. p2-trees-fr.csv

Dataset des Arbres Parisiens

Fichier CSV contenant les données brutes ou légèrement prétraitées sur les arbres de Paris, incluant :

• Identifiants et références
• Localisation (coordonnées GPS, arrondissement, adresse)
• Caractéristiques botaniques (genre, espèce, variété, nom français)
• Dimensions (hauteur en mètres, circonférence en cm)
• Statut (remarquable ou non, domanialité)
• Date de plantation

🛠️ Technologies utilisées

• Python : Langage principal pour l'analyse de données
  • pandas, numpy : manipulation et analyse de données
  • matplotlib, seaborn : visualisation de données
  • folium ou plotly : cartographie interactive
  • scipy : tests statistiques
  • scikit-learn : détection d'outliers
• Jupyter Notebook : développement et documentation
• HTML/JavaScript : cartes interactives

📈 Méthodologie

1. Exploration initiale : Compréhension de la structure et du contenu du dataset
2. Nettoyage : Identification et traitement des valeurs manquantes et aberrantes
3. Analyses univariées : Étude de la distribution de chaque variable
4. Analyses bivariées : Exploration des relations entre variables
5. Visualisation géographique : Cartographie interactive des arbres
6. Documentation : Présentation des résultats et insights

🎯 Résultats attendus

• ✅ Compréhension approfondie du patrimoine arboré parisien
• ✅ Dataset nettoyé et prêt pour des analyses avancées
• ✅ Identification des arbres remarquables et de leurs caractéristiques
• ✅ Insights sur la répartition géographique des arbres
• ✅ Cartes interactives pour explorer les données visuellement
• ✅ Module Python réutilisable pour des analyses similaires

💡 Points clés du projet

Qualité des données

Comme tout jeu de données réel, le dataset présente des défis :

• Valeurs manquantes : certaines caractéristiques botaniques incomplètes
• Valeurs aberrantes : erreurs de saisie dans les mesures (hauteurs et circonférences impossibles)
• Incohérences : variations dans les formats et les appellations

Arbres remarquables

Une attention particulière a été portée aux arbres remarquables :

• Caractéristiques différenciant les arbres remarquables des autres
• Relations entre dimensions (hauteur, circonférence) et statut remarquable
• Répartition géographique des arbres remarquables

Analyse géographique

Le projet intègre une dimension spatiale importante :

• Distribution des arbres par arrondissement
• Identification des zones à forte densité arborée
• Cartes interactives pour une exploration intuitive
• Possibilité d'identifier des patterns géographiques

Biodiversité urbaine

Les analyses révèlent des informations sur la biodiversité :

• Espèces d'arbres les plus fréquentes à Paris
• Diversité botanique par arrondissement
• Âge moyen des arbres (via les dates de plantation)

🎓 Compétences développées

• Chargement et exploration de données tabulaires
• Nettoyage de données réelles avec anomalies
• Gestion des valeurs manquantes avec stratégies d'imputation
• Détection et traitement des valeurs aberrantes
• Analyses statistiques univariées et bivariées
• Visualisation de données (graphiques et cartes)
• Développement de fonctions Python réutilisables
• Communication de résultats d'analyse de données

👤 Auteur

Grégoire Mureau

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Ce projet illustre les fondamentaux de l'analyse exploratoire de données : exploration, nettoyage, visualisation et communication d'insights, appliqués à un cas concret d'open data urbain.