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Elections Européennes_2019_ Résultats

Résultats détaillés de l'élection européenne du 26 mai 2019 par bureau de vote Un bureau de vote appartient à un lieu de vote, lui même inscrit dans un canton qui appartient à une circonscription. Des

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

Résultats détaillés de l’élection européenne du 26 mai 2019 par bureau de vote Un bureau de vote appartient à un lieu de vote, lui même inscrit dans un canton qui appartient à une circonscription. Descriptif de la colonne ‘Niveau_détail’ vi : ville ci : circonscription ca : canton li : lieu de vote

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 Grand Poitiers Open Data. Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions fréquentes

Comment utiliser le dataset Elections Européennes_2019_ Résultats ?
Le dataset Elections Européennes_2019_ Résultats 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 Elections Européennes_2019_ Résultats 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 Elections Européennes_2019_ Résultats 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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