Bienvenue dans cet espace de formation !
En 2018, le PSAR analyse urbaine, ancêtre de la section analyse
urbaine à la direction générale de l’Insee, a développé un package R,
nommé btb (auteurs : Arlindo Dos Santos et François
Sémécurbe).
Sa principale fonction, btb_smooth, permet de réaliser
très facilement un carroyage et un
lissage sur des données géolocalisées avec R.
À partir de données ponctuelles, nous allons apprendre en utilisant le langage R :
- À carroyer les informations.
- À réaliser des lissages de densité, des lissages de moyennes, des lissages de taux et des lissages quantiles.
- À calculer un indicateur sur une zone à façon à partir des données carroyées de l’Insee.
Liens utiles
Code de la formation : https://github.com/InseeFrLab/formation-r-lissage-spatial
Site web des supports de formation : https://inseefrlab.github.io/formation-r-lissage-spatial
Crédits (Division Statistiques et Analyses Urbaines)
Cette formation s’inspire d’une formation élaborée par Arlindo Dos Santos en 2018-2019
Elle a été refondue par Julien Pramil principalement, et Kim Antunez en co-animatrice, en 2021 en y intégrant, notamment, les données en open-data DVF
Elle est animée depuis 2024 par Solène Colin avec l’appui de Kim Antunez
Pour réaliser les exercices depuis la plateforme SSPCloud du Service Statistique Public :
- Aller sur le SSPCloud : https://datalab.sspcloud.fr/ ;
- Se connecter avec son adresse mail insee et son mot de passe ;
- Cliquer sur Trainings en haut à droite de la page d’accueil ;
- Trouver la formation Carroyage et lissage spatial sur R dans la partie Tutoriels de data science et cliquer sur ouvrir ;
Les différentes parties de la présentation sont accessibles via le bouton Lire. Pour réaliser l’exercice, vous pouvez ouvrir l’environnement RStudio préconfiguré en cliquant sur Lancer.
- Attendre le chargement
- Cliquer sur « First, copy the service »
Cliquer sur « Open the service »
Cliquer sur « Copy the password »
- Authentifiez-vous avec :
- l’identifiant : « rstudio »
- le mdp copié précédemment à l’aide d’un CTRL+V
- Puis Sign in !
Et voilà, votre session RStudio préconfigurée est prête !
Vous pouvez maintenant écrire du code R en ouvrant un nouveau script vierge (CTRL+MAJ+N).