Analyse de données et tableau de bord

Pour l’analyse des données provenant de fichiers .xlsx et .csv, ainsi que pour la création de tableaux de bord interactifs, plusieurs bibliothèques Python spécialisées dans la manipulation et la visualisation de données ont été utilisées.

La bibliothèque Pandas a été employée pour le traitement et la manipulation des données, notamment pour la lecture des fichiers, le nettoyage, la transformation et l’organisation des données sous forme de structures tabulaires.

La bibliothèque NumPy a été utilisée pour effectuer des opérations numériques et statistiques sur les données, facilitant ainsi certains calculs nécessaires à l’analyse.

Pour la visualisation des données, les bibliothèques Plotly Express et Plotly Graph Objects ont été utilisées afin de générer des graphiques interactifs permettant une meilleure interprétation des résultats.

Le module Python calendar module a également été utilisé pour la gestion et l’analyse des données temporelles liées aux périodes et aux calendriers.

Enfin, pour la conception des tableaux de bord interactifs, les frameworks Dash et Shiny for Python ont été utilisés. Le framework Dash, associé à Dash Bootstrap Components, permet de créer des interfaces web interactives et responsives facilitant la visualisation dynamique des données et l’interaction avec les utilisateurs.