Velo'v

Résultats d'analyse

Ces résultats sont issus d'une analyse d'un flux OpenData fourni par JCDecaux du 3 au 27 octobre 2016. Ils répondent à des KPI précises mentionnées dans les attentes du projet données par notre client.

Afficher les aperçus Qlik Sense Utilisation globale

KPI #05 : Quel est le nombre de vélos disponibles tout au long de la journée ?

Ce graphique présente le nombre de vélos disponibles en fonction de l'heure. On peut observer une chute de disponibilité aux heures de pointes : vers 7h, entre 11h et midi, et enfin entre 17h et 19h. On observe aussi qu'en journée, la disponibilité sur le réseau est toujours inférieure à celle de la nuit.

KPI #06 : A quelles heures y a-t-il le plus de vélos utilisés ?

Ce graphique présente le nombre d'utilisations en fonction de l'heure. Une fois de plus, on observe une forte corrélation. Ainsi l'utilisation des vélos est très importante aux heures de pointes. Le pic le plus important se situe à 18h, ce qui semble logique. On note aussi une utilisation assez importante en soirée.

KPI #13 : Comment sont utilisées les stations selon le jour de la semaine ? (avec échantillon par heure)

Le nombre d'utilisations la journée (de 5h à 20h) est plus élevé que la nuit (environ 300 utilisation de plus). On aperçoit que cette différence est moindre le samedi soir et dimanche soir, avec environ 100 utilisations de différence. En semaine, les vélos disponibles sont d'environ 4500 en moyenne sur le réseau, quelque soit l'heure de la journée ou de la nuit.

KPI #14 : Quelle est l'utilisation des stations selon les semaines ? (avec échantillon par jour)

Les utilisations varient énormément selon les jours de la semaine. Ainsi, on aperçoit que le week-end (vendredi, samedi et dimanche), le nombre de vélos est moindre, car les personnes bougent plus. Les autres jours, les utilisations restent stables.

KPI #17 : Combien y a-t-il de vélos disponibles en moyenne pour chaque station au cours de la journée ?

Le diagramme en anneau indique le nombre de vélos disponibles en moyenne, par station. On y constate qu'en moyenne, presque un vélo sur deux est disponible, ce qui traduit une bonne disponibilité moyenne. Le diagramme de droite présente le nombre de vélos disponibles en moyenne heure par heure. Il est intéressant de constater les deux fluctuations autour de 8h et de 18h qui correspondent aux horaires de début et fin d'une journée de travail dans l'agglomération.

KPI #18 : Quel est le taux de places vides pour chaque station pendant la journée ?

Ces deux diagrammes, compléments des précédents, mesurent la proportion de places disponibles, en moyenne, par station. On y retrouve presque la moitié des places disponibles en moyenne et les deux variations (inverses cette fois ci) énoncées précédemment.

Utilisation selon la météo

KPI #07 : Combien de vélos sont utilisés selon la météo ?

Ces deux graphiques permettent de visualiser l'utilisation moyenne a 13h pour différentes conditions météorologiques et différentes températures. On constate que les pics d'utilisation ont été réalisés pendant des périodes de fortes températures. Cependant, on relève aussi une utilisation importante sous des températures plus fraîches. Il est donc difficile de déduire une vraie corrélation entre la température extérieure et l'utilisation des vélos. Pendant le relevé de nos données, la météo n'a pas beaucoup changé. Ainsi, il semble difficile de tirer des conclusions sur le nombre d'utilisations en fonction de la météo.

KPI #08 : Les stations les plus actives le sont-elles indépendamment de la météo ?

Ces graphiques permettent de visualiser les 10 stations les plus actives sur le réseau pour différentes conditions météorologiques. On constate que malgré des changements dans l'ordre du top 10, les stations les plus utilisées restent les mêmes peu importe le temps. On peut en déduire que la météo n'a pas une grande influence sur le classement des stations les plus utilisées. Cependant, nos enregistrements de données n'ayant pas eu lieu lors de période pluvieuse ou autrement critique, nous ne pouvons pas être certains de nos conclusions.

KPI #23 : Existe t-il une corrélation entre la température moyenne et l'utilisation des stations ?

D'après ce graphique, il n'y a pas de corrélation entre la température et l'utilisation des vélos. Cependant, les données météo étant peu fiables, cette observation est à prendre avec précaution car elle reste éloignée de la réalité.

KPI #24 : Y a-t-il un lien entre l'humidité dans l'agglomération et le nombre d'utilisations ?

On peut observer qu'il y a une très légère corrélation entre l'humidité et l'utilisation des vélos. Moins l'atmosphère est humide, plus les vélos sont utilisés. Cependant, ce lien de causalité reste très léger, et les données météo étant peu fiables, cette observation est à prendre avec précaution car elle reste éloignée de la réalité.

Gestion du réseau

KPI #01 : Quelles stations ont le plus grand nombre d'utilisations au cours d'une journée ?

Les stations au taux d'occupation le plus élevé ont tendance à être plutôt en périphérie. Les arrondissements ayant un fort taux d'occupation ont tendance à être ceux ayant le plus de stations, avec de faibles disparités entres elles dans leur occupation.

KPI #02 : Quelles stations sont les moins utilisées pendant une journée ?

Les stations les plus au centre (proches de l'hôtel de ville) ont un taux d'occupation moindre. Les arrondissements au taux d'occupation faible contiennent assez peu de stations avec des disparités plutôt fortes.

KPI #03 : Quel est le nombre de stations apparaissant sans vélo à au moins un moment de la journée ?

Selon le jour, entre 45% et 65% des stations se retrouvent sans vélo à un moment ou un autre de la journée. On a retrouvé des variations importantes selon le jour, avec moins de stations vides le vendredi et le dimanche.

KPI #04 : Combien de stations sont au moins une fois pleine dans une journée ?

Selon le jour, entre 55% et 70% des stations se retrouvent sans place libre à un moment ou un autre, elles sont donc plus souvent pleines que vides. Ce chiffre est relativement homogène selon le jour.

KPI #11 : Quelles stations sont le plus souvent vides ?

Ce graphique montre les stations les plus souvent vides. On remarque encore que Pêcherie l'est à 100 % à cause de sa fermeture. On observe qu'il y a beaucoup de stations du 4ème arrondissement dans ce graphique, car celui-ci est un des moins utilisés.

KPI #12 : Quelles sont les stations qui sont le plus souvent pleines ?

Ce graphique montre les stations les plus souvent pleines. On remarque que ce sont des stations du 9ème et de Villeurbanne qui ressortent le plus ce qui les met bien en relation avec les arrondissements les plus utilisés.

KPI #21 : Combien de temps en moyenne une station vide reste vide ?

On peut observer que, mise a part quelques stations marginales, une station reste vide moins de 30 heures.

KPI #22 : Quelle est la durée moyenne durant laquelle une station reste pleine ?

On peut observer que, mise a part quelques stations marginales, une station reste pleine moins de 20 heures.

Dégradation

KPI #09 : Combien d'emplacements sont en panne le long de la semaine ?

Ce graphique permet de visualiser le nombre de vélos/portiques en panne durant la semaine. On retrouve alors des données entre le 3 Octobre et le 21 Octobre. On observe un nombre de vélos en panne assez régulier aux alentours de 65 vélos en moyenne. Cependant, on peut apercevoir une hausse importante le 11 Octobre, ainsi que moins de vélos en panne le dimanche 9 Octobre.

KPI #10 : Quelles stations ont le plus grand nombre de vélos en panne dans une semaine ?

Ce graphique montre les stations qui ont le plus grand nombre de vélos en panne dans une semaine. On remarque que la station Pêcherie est bien au dessus des autres car elle est fermée. On constate aussi que la station Gambetta admet en moyenne 1.4 vélo en panne de plus que les autres stations.

Proximité des stations

KPI #19 : Les stations voisines (moins de 200 mètres) ont-elles une activité similaire ?

Cas des 5 stations les plus actives

Cas des 5 stations les moins actives On peut observer sur la capture présentant les 5 stations les moins actives que leurs voisines ont également une activité faible ( <20%). De même, les 5 stations les plus actives ont des voisines d'activité similaire. Si l'on répète cette opération en sélectionnant des stations dans la liste, on se rendra compte que l'activité des voisines reflète l'activité des stations.

KPI #20 : Existe t-il des stations très actives dont les stations voisines (à moins de 200 mètres) sont peu utilisées ?

Cette capture d'écran propose un aperçu de l'activité de toutes les stations. On peut voir l'allure générale du graphique, à droite, qui montre un échantillon de valeur presque continu. Ainsi, si l'on sélectionne une des stations les plus actives (premières dans la liste à gauche), on pourra observer le graphique de l'activité de ses voisines. On remarque ainsi que les stations les plus actives ont également des voisines très actives.

Statistiques sur les arrondissements

KPI #15 : Combien y a-t-il de stations par habitant ? (avec échantillon par arrondissement)

On voit ici que le 3ème est l'arrondissement privilégié par JCDecaux pour l'implémentation des stations. Aussi, on peut apercevoir que Caluire-et-Cuire et Vaulx-en-Velin possèdent peu de stations au regard de leur population.

KPI #16 : Quel est le nombre de vélos disponibles par habitant selon l'arrondissement ?

Le 3ème arrondissement est aussi privilégié en nombre de vélos disponible par habitant. On peut apercevois que le 1er, le 4ème et le 5ème ont moins de vélos par station en moyenne que les autres arrondissements, à contrario du 7ème. Le nombre de vélos restent faible par habitant, mais reste logique en considérant l'utilisation de ce service.