Analyse exploratoire des données arborées de la Ville de Paris

Présentation du Projet

Ce projet vise à réaliser une analyse exploratoire des données des arbres de la Ville de Paris dans le cadre d’une optimisation des interventions des équipes d’entretien. Le jeu de données contient plus de 200 000 enregistrements, comprenant des informations sur les caractéristiques des arbres (hauteur, circonférence, genre, espèce), leur localisation géographique, ainsi que des indicateurs spécifiques comme leur stade de développement.

L’objectif est de fournir des insights opérationnels pour :

  • Prioriser les arbres nécessitant une attention particulière.
  • Optimiser les tournées d’entretien en fonction des zones géographiques et des besoins spécifiques.
  • Proposer des recommandations pour améliorer la biodiversité et la résilience des arbres urbains face aux risques climatiques et environnementaux.

Les points clés

Méthodologie et techniques utilisées

  1. Nettoyage des données :
    • Suppression des colonnes non pertinentes (par exemple, numero entièrement vide).
    • Gestion des valeurs manquantes via imputation (variete) ou remplacement par une catégorie générique (Inconnue).
    • Détection et traitement des valeurs aberrantes dans les variables numériques (circonference_cm, hauteur_m) à l’aide de la méthode IQR (Interquartile Range).
  2. Analyse univariée :
    • Exploration des distributions des variables numériques à l’aide d’histogrammes et de boxplots pour identifier les tendances et anomalies.
    • Analyse des variables catégorielles (genre, stade_developpement) avec des diagrammes circulaires et barplots pour visualiser la répartition des espèces et des genres.
  3. Visualisation géographique :
    • Cartographie des arbres par arrondissement pour identifier les zones densément arborées nécessitant une gestion spécifique.

Algorithmes et outils utilisés

  • Python :
    • Librairies principales : Pandas, Seaborn, Matplotlib.
    • Techniques clés : Nettoyage et traitement des données, calcul des quartiles, et visualisation.
  • Statistiques descriptives :
    • Analyse des tendances centrales (médiane, moyenne).
    • Méthodes robustes pour traiter les valeurs aberrantes.

Fonctionnalités de l’analyse

  • Nettoyage des données :
    • Gestion des valeurs manquantes et aberrantes pour garantir la qualité des données analysées.
    • Identification des colonnes inutiles et optimisation du DataFrame.
  • Analyse visuelle :
    • Histogrammes et boxplots pour comprendre les distributions et la dispersion des variables numériques.
    • Diagrammes circulaires et barplots pour explorer la diversité des genres, espèces et arrondissements.
    • Cartes géographiques pour visualiser la répartition et densité des arbres.
  • Recommandations métier :
    • Propositions pour diversifier les espèces et réduire la vulnérabilité écologique.
    • Priorisation des arbres à risque (hauteur et circonférence élevées).
    • Optimisation des tournées d’entretien en fonction des zones densément arborées.

Insights clés

  1. Tendances générales :
    • Les platanes (Platanus) représentent la majorité des arbres urbains à Paris, révélant une faible diversité des espèces.
    • La majorité des arbres sont au stade adulte (“A”), avec une hauteur médiane de 8 mètres et une circonférence médiane de 70 cm.
  2. Valeurs aberrantes :
    • Détection d’arbres ayant des valeurs de hauteur ou circonférence anormalement élevées, justifiant un suivi particulier.
  3. Répartition géographique :
    • Le 15e arrondissement présente une forte concentration d’arbres, nécessitant une allocation spécifique des ressources d’entretien.

Points forts du projet

  • Approche robuste de nettoyage : Gestion minutieuse des valeurs manquantes et aberrantes pour garantir des résultats fiables.
  • Visualisations adaptées : Utilisation de graphiques clairs et impactants pour interpréter les données.
  • Recommandations opérationnelles : Les conclusions permettent une prise de décision éclairée pour l’optimisation des interventions.
  • Mise en avant des compétences techniques : Analyse complète en Python, avec un focus sur les librairies de traitement et visualisation de données.

Applications potentielles

  • Gestion des arbres urbains :
    • Planification des interventions d’entretien en fonction des zones géographiques et des arbres à risque.
    • Surveillance proactive des arbres vieillissants ou présentant des tailles hors normes.
  • Amélioration de la biodiversité :
    • Utilisation des données sur les genres et espèces pour diversifier les plantations.
    • Réduction des risques liés aux monocultures dans les espaces urbains.
  • Outils de suivi dynamique :
    • Intégration des analyses dans un tableau de bord pour permettre un suivi en temps réel des arbres nécessitant une attention particulière.
    • Développement de modèles prédictifs pour anticiper les besoins d’entretien.