HACKAVIZ 2023

Sixième édition L’association Toulouse Dataviz (TDV) organise son HACKAVIZ. Concours de visualisation de données en temps limité, seul ou en équipe, doté de récompenses, ouvert à un très large public.

Les gagnantes et gagnants

1er prix

Christophe Rousse

Cette visualisation présente la progressivité géographie et temporelle des implantations de stations de recharge de véhicules électriques sur les 8 dernières années. Chaque point représentant une station de recharge, cela permet en particulier de constater que la stratégie d'implantation des différents opérateurs repose sur des investissements locaux ou régionaux. Evident pour des Opérateurs "locaux" comme Sorégies ou Siège27, la visualisation met en évidence les investissements localisés des Opérateurs Nationaux.

Outils: J'ai utilisé l'outil Alteryx pour un peu de cleaning des données et pour regrouper les noms d'opérateurs proches (ex: "Bouygues Energie et Services" et "Bougues E&S"). Tout le reste a été réalisé avec l'outil Tableau.

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2ieme prix

Brice Renouf

Peut-on profiter pleinement de la Bretagne avec une voiture électrique ? Cette visualisation va vous permettre de découvrir la Bretagne sous un autre angle et de connaître le déploiement des stations de recharge à travers plusieurs critères. N'hésitez pas à cliquer un peu partout, tout est interactif. Bon voyage !

Outils: Excel, Python, Tableau

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3ieme Prix

Mathieu Chevallier, Jeroen Schouten, Charles Cledat (SPALLIAN)

Convertir sa voiture au Superéthanol-E85, est-ce rentable ? Quelles sont les avantages et les inconvénients au quotidien de la conversion pour les automobilistes ? Pour répondre à ces questions, nous avons valorisé les données de la base Prix des Carburants (DGCCRF) :

  • Visualisation et l'analyse de l'évolution hebdomadaire des prix à la pompe en 2022, par type de carburant
  • Cartographie des stations par département, selon les carburants distribués par celles-ci
  • Création d'un simulateur du temps d'amortissement financier de la conversion de son véhicule au E85

Outils: - Exploration et data preprocessing : Python, Excel, Power Query - Stockage des données : PostgreSQL - Maquettage et illustrations : Figma - Dataviz : SPALLIAN Strategy

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Prix Spécial

Eva Omedes Domene

Cet écran se compose de 3 onglets :

  • Analyse des stations de recharge électrique ;
  • Analyse des stations-service ;
  • Dans cette partie, nous pouvons comparer le coût d'un trajet en fonction des kilomètres sélectionnés.

Dans la partie consacrée à l'analyse des bornes de recharge et des stations-service, vous pouvez voir différentes mesures et graphiques, tous entièrement interactifs.

Outils: Power BI a été utilisé pour l'analyse et Figma pour la conception de ce tableau de bord. *Seules les données de la France et de la Corse ont été prises en compte.

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Prix coup de pouce

Anaël Delorme, François Sémécurbe (Faucheurs de Données)

Notre DataViz vise à décrire le marché émergent des bornes de recharge. Elle aborde trois points, la localisation des bornes selon les opérateurs, la répartition des bornes selon les enseignes et enfin leur degré d'ouverture à la concurrence. Les données bien qu’incomplètes nous ont permis de découvrir les enjeux autour de ces bornes et de nous positionner en tant que citoyens. Nous avons construit notre DataViz comme support de nos réflexions.

Outils: Python, Javascript, Css, html, Echarts et Observable

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et toutes les autres contributions

Benjamin Beyrie

Evolution de 2016 à nos jours de l'electrique en france métropolitaine

Outils: Python pour le preprocessing des données Tableau Software pour la viz

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Samuel Kerhuel

Evolution annuelle du nombre de borne de recharge electrique en France

Outils: Tableau

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Valentin Delpy

La visualisation présente l'implantation des bornes de recharge en Occitanie : emplacement, type d'implantation, opérateur chargé de l'installation, etc.

Outils: Python, Jupyter Notebook (Dataprep), Dash (Front-end), Heroku (hébergement)

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Romain Pegeot

Lien entre la mise en service des bornes de recharges électriques et le coût des carburants entre 2022 et 2023

Outils: Transformation des données et visualisations réalisées avec Power BI

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Camille Lecoq, Marie Saugey (KPBG)

Analyse de la majoration des prix du carburant sur autoroute en Nouvelle-Aquitaine.

Outils: Tableau Public

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Alexis Drubay

Cette visualisation s'appuie sur le support visuel d'une carte de la France. Cette carte est interactive et offre des informations supplémentaires lorsque que le curseur survole une zone. Cette carte évolue en fonction du scrolle de l'utilisateur, en effet sur la gauche de l'écran il y a une petite flèche qui indique la catégorie visualisée. Et lorsque l'utilisateur scrolle, la carte s'adapte à la catégorie.

Outils: - Utilisation de MariaDB pour stocker la grande quantité de donné et l'utiliser facilement - Utilisation au départ de Python et du plugin Folium - Puis au final, utilisation de données et du plugin leaflet pour créer une carte animée

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Romane Bellomo, Audric Moussaoui Marchal (MS AIBesT)

Cette visualisation permet de comprendre comment les prix des carburants et de l'énergie ont évolué ces dernières années et comment cela peut avoir un impact sur les choix des particuliers en matière de véhicules en France.

Outils: Power BI, Python

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Jessica Babin, Elise Bonotto, Elena Dupuy, Mathilde Saccareau (VizionR)

Dans cette application nous regardons le prix moyen du carburant E10 sur les années 2022/2023 dans les stations de France. N'hésitez pas à zoomer à la recherche des stations proches de chez vous. Vous trouverez également le prix résumé par région avec une petite course de voitures ! C'est bien la seule course où l'on espère que sa région va perdre...

Outils: RMarkdown (Leaflet et GGplot)

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