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Créations d'entreprises individuelles (unités légales)

Au niveau national les données sont disponibles par secteur d'activité (A21 agrégé) et forme légale, selon l'âge ou le sexe. Au niveau départemental et régional, les données sont disponibles par forme

Aperçu du dataset

Format
CSV

Cas d'utilisation

Data Science

Explorez et analysez les données avec Python, R ou Jupyter pour extraire des insights.

Machine Learning

Utilisez ce dataset pour entraîner et évaluer vos modèles de machine learning.

Visualisation

Créez des graphiques et dashboards avec D3.js, Plotly, Tableau ou Power BI.

Projets academiques

Idéal pour les mémoires, projets etudiants et travaux de recherche en data science.

Description

Au niveau national les données sont disponibles par secteur d’activité (A21 agrégé) et forme légale, selon l’âge ou le sexe. Au niveau départemental et régional, les données sont disponibles par forme légale, selon l’âge ou le sexe.

Cas d’utilisation

  • Analyse de donnees publiques et transparence
  • Recherche en sciences politiques
  • Applications civiques et citoyennes
  • Journalisme de donnees

Source

Ce dataset est fourni par Institut national de la statistique et des études économiques (Insee). Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions fréquentes

Comment utiliser le dataset Créations d'entreprises individuelles (unités légales) ?
Le dataset Créations d'entreprises individuelles (unités légales) est disponible au format CSV. Telechargez-le et importez-le dans votre outil d'analyse prefere (Python, R, Excel, Power BI). il est adapte aux projets de data science, machine learning et analyses statistiques.
Le dataset Créations d'entreprises individuelles (unités légales) est-il gratuit ?
Oui, ce dataset est entièrement gratuit et open source. Vous pouvez l'utiliser librement pour vos projets personnels, academiques ou professionnels sans restriction.
A quelle fréquence le dataset Créations d'entreprises individuelles (unités légales) est-il mis à jour ?
La fréquence de mise à jour dépend de la source originale. Consultez la source officielle pour connaître la periodicite exacte. Nous verifions régulièrement que nos liens sont à jour.
Quels outils pour analyser ce dataset ?
Vous pouvez utiliser Python (pandas, numpy), R, Excel, Google Sheets, Jupyter Notebook ou des outils de BI comme Power BI et Tableau. Le format CSV est compatible avec la plupart des outils d'analyse de données.

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