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L'insee permet désormais d'accéder à des milliers de données via ses applications. En avril 2024, ses API fonctionnaient encore comme le prouve le graphique joint. Pour reproduire cet exemple, je diffuse en pièce jointe un pdf qui permet à un débutant de créer un environnement avec conda (miniconda ou anaconda ...) en ligne de commande, et de suivre pas à pas l'exécution du source exemple fourni par l'INSEE

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• Conda-Python-Insee-notes.pdf (161,0 Ko, 363 affichages)

R permet de gérer des times series (ts) ou si on préfère des données chronologiques. Ceci permet de gérer plus finement l'axe des abscisses.

Je transmets ici l'extrait du code nécessaire à la visualisation des séries de l'OCDE disponibles sur https://stats.oecd.org/

Ci après :

Code R :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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fichier_traite <- "MEI_BTS_COS_14052020202325857_FR.csv";
 
donnees_opinions<-read.csv(fichier_traite
  ,colClasses=c("TIME"="character","Temps"="character"));

...

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Je ne suis pas épidémiologiste, et loin de moi l'idée que le modèle proposé permette d'effectuer des prévisions.

Voici pour résumer le code R nécessaire pour afficher la jolie courbe en pièce jointe.

D'abord, on établit les données cumulées pour le nombre de cas, en France (faire copier/coller du code source)

# gestion du coronavirus avec R
cat("coronavirus:\n");
cat("edit(file=\"coronavirus.R\");\n");
...

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Téléchargez le document en pièce jointe pour exploiter les données disponibles sur le web avec R.

En maths, vous pouvez être zero ... c'est ouvert à tous !!! Il suffit de copier les instructions les unes après les autres dans R ...
Pour la programmation R, voyez les tutoriaux ...

Enjoy !!!

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• Corona-R.pdf (101,4 Ko, 192 affichages)