# Réaliser des projets utiles et s'inspirer

## Réaliser des défis open data

La communauté open data et l’équipe de [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) vous proposent de vous exercer et d’apprendre à exploiter des données (ou de mettre à contribution vos compétences) en travaillant sur des projets utiles à partir de données ouvertes.

**Les projets à réaliser sont à découvrir sur defis.data.gouv.fr.** Pour chaque défi sont précisés le contexte, la problématique, les objectifs et les réalisations possibles :

{% embed url="<https://defis.data.gouv.fr/>" %}

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/tQKOGwojKBfI27vfNUy5/blobs/dUCyyHRIZu2mnnt4ybMy/Aug-27-2024%2009-31-17%20(1).gif" alt=""><figcaption><p>Aperçu de defis.data.gouv.fr</p></figcaption></figure>

## Trouver des inspirations&#x20;

Vous souhaitez exploiter des données ouvertes, mais vous n’avez pas encore précisé de cas d’usage.&#x20;

Il est possible de trouver des inspirations parmi les usages qui ont déjà été développés, comme :&#x20;

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Connaître le prix de vente des biens immobiliers</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/dvf/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/dvf/</a></td></tr><tr><td><strong>Gérer simplement une exploitation agricole</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/ekylibre/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/ekylibre/</a></td></tr><tr><td><strong>Réaliser l’état des risques d’un bien immobilier</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/errial/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/errial/</a></td></tr><tr><td><strong>Estimer les ressources florales autour des ruches</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/beegis/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/beegis/</a></td></tr><tr><td><strong>Retrouver facilement les informations sur les entreprises</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/annuaire-des-entreprises/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/annuaire-des-entreprises/</a></td></tr><tr><td><strong>Connaître le patrimoine arboré des communes</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/nos_villes_vertes/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/nos_villes_vertes/</a></td></tr><tr><td><strong>Suivre l’évolution du prix et de la disponibilité des carburants</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/prix_carburant/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/prix_carburant/</a></td></tr><tr><td><strong>Eclairer les choix d’orientation scolaire</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/suptracker/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/suptracker/</a></td></tr><tr><td><strong>Connaître l’environnement associé à un lieu</strong></td><td></td><td></td><td><a href="https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/aux-alentours-par-maif/">https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/aux-alentours-par-maif/</a></td></tr></tbody></table>

D'autres cas d'usage sont à retrouver sur [cette page](https://www.data.gouv.fr/fr/pages/onboarding/liste_cas_usage/). Ces cas d’usage ont été documentés par l’équipe de [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) (données ouvertes utilisées, réutilisateur, problématique et proposition de valeur, solution, impact, etc.) pour permettre à d’autres de capitaliser sur ces services ou de s’en inspirer.

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Ces exemples ne représentent qu’une infime partie de ce qu’il est possible de faire avec les données ouvertes. D’autres inspirations sont disponibles :

* dans [les 4000 réutilisations référencées](https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/) sur [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) ;
* dans [cet inventaire de cas d’usage de données ouvertes développées par les collectivités territoriales](https://opendatafrance.gitbook.io/dataimpact-usages-des-donnees-environnementales/ressources/inventaire-des-cas-dusage) (établi par OpenDataFrance) ;
* dans [les startups d’Etat](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-ladministration-utilise-les-donnees-publiques-lexemple-des-startups-detat/), [dans le domaine des mobilités et des transports](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-les-donnees-de-transport-contribuent-a-ameliorer-la-mobilite-et-laction-publique/) ou en tant qu’[outil de formation dans l’enseignement supérieur](https://www.data.gouv.fr/fr/posts/comment-lopen-data-devient-un-outil-de-formation-essentiel-dans-lenseignement-superieur/).
  {% endhint %}

## Autres exercices

D’autres exercices sont proposés ci-dessous :&#x20;

<details>

<summary>Le temps de parole des femmes et des hommes à la télévision et à la radio</summary>

1. **Trouver les données**

Recherchez le jeu de données “Temps de parole des hommes et des femmes à la télévision et à la radio”.

2. **Explorer et visualiser les données**

* Quelle est la répartition du temps de parole F/H à la télévision en 2019 ?
* Quelles sont les chaînes de télévision qui ont accordé le plus de parole aux femmes en 2019 ? Quelles observations pouvez-vous faire sur ces chaînes ?
* Au contraire, quelles sont les chaînes de télévision qui ont accordé le moins de parole aux femmes en 2019 ? Quelles observations pouvez-vous faire sur ces chaînes ?
* Sur quelles chaînes de télévision les femmes parlent-elles plus que les hommes en 2019 ?
* Quelle est l’évolution du pourcentage de parole des femmes à la télévision ? Quelles sont les chaînes pour lesquelles ce pourcentage a le plus augmenté ? Quelles sont les chaînes pour lesquelles ce pourcentage a baissé ?

</details>

<details>

<summary>Elections</summary>

1. **Trouver les données**

Recherchez les données des élections qui vous intéressent (présidentielles, législatives, municipales, etc.).

2. **Explorer et analyser les données**

* Dans votre commune/département/région (au choix), quel est le candidat qui a reçu le plus de suffrages au 1er tour ?
* Dans votre commune/département/région (au choix), quel est le taux d’abstention au 1er tour ?
* Au niveau national, quel est le score au 1er tour du candidat de votre choix ?

3. **Visualiser les données**

* Au niveau national, quelle est l’évolution du taux d’abstention au 1er tour à ces élections dans le temps ?

4. **Cartographier les données**

* En fonction des résultats des élections au 1er tour, quelle est la nuance politique des communes/départements/régions (au choix) en France ? ou Quels sont les résultats par commune/départements/régions (au choix) au premier tour ?
* Quels sont les résultats du candidat de votre choix au 1er tour par commune/département/région ?

</details>

<details>

<summary>Crimes et délits</summary>

1. **Trouver les données**

Recherchez des données sur les crimes et délits en France.

2. **Répondre aux questions suivantes :**

* Quelle est l’infraction la plus enregistrée dans votre commune/département en 2022 ? Comparez à la moyenne nationale.
* A l’échelle nationale, quel est le type d’infraction qui enregistre la plus forte hausse entre 2021 et 2022 ?
* Quelles sont les départements/communes qui enregistrent le moins de crimes et délits en 2022 ?
* A l’échelle de la France/votre département/votre commune, quelle est l’évolution globale du nombre de crimes et délits dans le temps ?
* A l’échelle nationale, l’évolution des chiffres va-t-elle dans le sens de la politique de lutte contre les violences conjugales (Grenelle des violences conjugales en 2019, et reconduction annuelle depuis) ?
* Quelles sont les communes/départements (au choix) les plus exposé(es) aux crimes et délits en 2022 ?

</details>

<details>

<summary>Statistiques des données de valeur foncière</summary>

1. **Trouver les données**

Accédez au jeu de données “Statistiques de DVF”.

2. **Explorer les données**

* En 2022, quel est le prix moyen au m2 dans la commune/département de votre choix ? Vous pouvez comparer plusieurs communes/départements.
* Quelles sont les communes qui ont enregistré le plus de ventes en 2022 ?

3. **Visualiser les données**

* Quelle est l’évolution du prix au m2 dans la commune de votre choix (ou département) ?

4. **Cartographier les données**

* Quelles sont les départements où acheter un appartement est le plus cher en 2022 ? Et respectivement le moins cher ?

</details>

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Pour aller plus loin, il est possible de participer au [TidyTuesday,](https://github.com/rfordatascience/tidytuesday) un projet porté par la Data Science Learning Community, qui propose de nouveaux exercices toutes les semaines.
{% endhint %}