Présentation du challenge

Le projet s'articule autour de 4 étapes : la préparation des données, la modélisation, la visualisation et le partage. Plus d'information vous sont données dans la vidéo de présentation:

Objectif du challenge

Vous êtes un expert en visualisation de données travaillant pour une multinationale fournisseur d'énergie, un des partenaires élaborant les tableaux de bord de la plateforme open source public. L'Energie est l'un des secteurs économiques les plus stratégique d'un pays, et votre mission est de mettre à disposition des parties prenantes, des indicateurs clés autour des thématiques de "Consommation" multi énergies (gaz et électricité). Pour ce faire, vous devez créer une infographie ou un ensemble de visualisations de données qui donne un état des lieux du système gazier et électrique français, mettant en valeur l'impact de la crise énergétique et de la mise en œuvre du plan de sobriété du gouvernement.

Les compétences requises

1. Connaître les concepts de modélisation sur Power BI
2. Agréger les données avec le langage DAX
3. Créer des visuels adaptés à l'analyse

Données requises

1. Données sur les Consommation d'Energie
2. Données sur les prix
3. Statistiques de population

Détail du data set

Rq : Une fois inscrit, vous pourrez télécharger le data set dans votre tableau de bord.

1. Données sur les Consommation d'Energie

• Colonne 'AnneeDate' : Dates des données (ex. 01/01/2022).
• Colonne 'Conso' : En MWh Nombre positif ou nul sauf si tous les IRIS de l'EPCI sont masqués (valeur 's'). Il peut peut s'agir d'un total partiel s'il y a au moins un IRIS (ex. 1410309,596).
• Colonne 'PDL' : Nombre entier, positif, sauf si tous les IRIS de l'EPCI sont masqués (valeur 's'). Il peut peut s'agir d'un total partiel s'il y a au moins un IRIS (ex. 157036).
• Colonne 'Thermor' : En kWh/degré-jour à la maille : variation de la consommation journalière en kWh due à une variation de 1°C de la température, pour les température seuil déterminé localement (ex. 88171,597379).
• Colonne 'Libellé_Département' : Départements des relevés de consommation (ex. Haute-Marne).
• Colonne 'Libellé_Région' : Régions des relevés de consommation (ex. Grand Est).
• Colonne 'Geo_pos' : Positions géographiques des relevés de consommation (ex. 48.39743082, 5.129462633).
• Colonne 'Operateur' :  Nom de l'opérateur, qu'il soit distributeur ou transporteur (ex. SICAE de la Somme et du Cambraisis).
• Colonne 'Filiere' : Energie concernée; 2 valeurs possibles: "E" pour "Electricité", "G" pour "Gaz Naturel".
• Colonne 'Code_grand_secteur' : Grand secteurs d'activité de l'énergie: "A" pour "Agriculture", "I" pour "Industrie", "X" pour "Autres", "T" pour "Tertiaire", et "R" pour "Résidentiel".
• Colonne 'Code_catégorie_consommation' : Catégorie de la consommation: peut prendre les valeurs RES (résidentiel), ENT (entreprises), PRO (petits professionnels), ENT_PRO (petits professionnels et entreprises non distingués).
• Colonne 'Code_secteur_naf2_libelle' :  Activité principale exercée (ex. Extraction d'hydrocarbures).

2. Données sur les prix

• Colonne 'mois année' : Dates des données (ex. 01/02/2020).
• Colonne 'Filière' : Energie concernée; 2 valeurs possibles: "E" pour "Electricité", "G" pour "Gaz Naturel".
• Colonne 'Catégorie' : Catégorie de la consommation: peut prendre les valeurs RES (résidentiel) ou ENT (entreprises).
• Colonne 'Prix résidentiel et entreprise': PRIX TTC pour le résidentiel
  PRIX HORS TVA pour les entreprises.
• Colonne 'Prix gros sur marché européen' : Prix Baseload moyen mensuel sur le marché European Power Exchange (Epex) Spot France
  Prix spot du gaz PEG** en €/MWh, ** PEG = Point d'échange gaz (France).

3. Statistiques de population

• Colonne 'Population' : Nombre d'habitants
• Colonne 'Département' : Départements géographique