Projet_MIChoCo

Modélisation Informatique des CHOix en restauration COllectives

rapport : https://fr.overleaf.com/3564487958yqcdsxwjmmpn

Données

Dans data_CROUS deux types de données :

• Formulaires : Les informations relatives aux individus de l'étude (données renseignées eux-mêmes), variables explicatives.
• Choix : Leur choix d'entrée, plat et dessert, variable à expliquer.

Deux études différentes :

• Une étude au mois d'Octobre - (4 fichiers Resultats_formulaires et 4 fichiers Resultats_choix).
• Une étude au mois de Juin au Lieu de vie (ENS) - (1 fichier Resultats_formulaires et 1 fichier Resultats_choix)

Preprocessing des données

• clean_csv.ipynb :
  Input : Fichier .csv (Regroupements_plats-version-article2022.csv ← data_CROUS/data)
  Output : Fichier .csv (Regroupements_plats-version-article2022_clean.csv ➔ data_CROUS/data_processed)

  Enlève les NaN dans "Regroupements_plats-version-article2022.csv" et remets les bons noms de Catégorie (Entrée, Plat, Dessert)
  Sauvegarde les résultats dans "Regroupements_plats-version-article2022_clean.csv"

• preprocessing.ipynb :
  Input : Fichier .csv (Resultats_choix_XX_octobre.csv ← data_CROUS/data)
  Output : Fichier .csv (Resultats_choix_XX_octobre_processed.csv ➔ data_CROUS/data_preprocessed)

• Dossier One_Hot :

  • OneHot Formulaires.ipynb :
    Input : 4 Fichiers .csv (Resultats_formulaires_XX_octobre.csv ← data_CROUS/data)
    Output : Fichier .csv (One_Hot_Formulaires.csv ➔ One_Hot)

    Récupère les fichiers Formulaires brut, les pré-traite, transforme les variables catégorielles en variables numériques notamment par One Hot Encoding.

• Dossier One_Hot_R :

  • One_Hot_R.Rmd :
    Input : Fichier .csv (Resultats_choix_XX_octobre_processed.csv ← data_CROUS/data_preprocessed)
    Output : Fichier .csv (OneHotEncoding_choix_XX_oct_processed.csv ➔ One_Hot_R)

    Récupère les fichiers Choix pré-traités et y applique du One Hot Encoding sur les entrées, plats et desserts. Il faudra surement modifier ce fichier pour agisse sur les 4 fichiers d'Octobre à la fois et ne sorte qu'un fichier des sortie (cf One_Hot_Formulaires).

Analyse

• analyse_prelim.ipynb

• Dossier Stat_R :

  • Stat_R.rmd
    Input : Fichier .csv (Merged.csv (Formulaires + Choix) )
    Output : Figures

    Statistiques de base sur les données : ACP et visualisation des variables explicatives (Taille, Faim...)

Remarque diverses à reprendre

• dans le merged final : à rajouter le numéro du jour de chaque enregistrement // un moyen de recupérer uniquement les colonnes de choix du jour...?
• attention, on a un problème de merge par num
• métrique entre les choix à définir

• debut rapport https://docs.google.com/document/d/1Ehz_2gBzxZPtm9B04zATLbHiuWhKMypZ55qOL8rHuM4/edit
• slide de presentation https://docs.google.com/presentation/d/1XvhYgZHAEqlKQJA5azQACNRav1TucTLHqc44Dp12wV4/edit#slide=id.g1d72cde9370_4_0