Fréquentation de l'Office du Tourisme

Name: Fréquentation de l'Office du Tourisme
Creator: Ville de Saint-Malo
Published: 2014-09-04
License: fr-lo
Keywords: erp, tourisme

Données de fréquentation de l'Office du Tourisme de Saint-Malo, ERP communal. Le fichier collecte depuis 1998 les données mensuelles du compteur de passages installé dans l'Office.

Aperçu du dataset

Format

CSV

Taille

2 Ko

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

Données de fréquentation de l’Office du Tourisme de Saint-Malo, ERP communal. Le fichier collecte depuis 1998 les données mensuelles du compteur de passages installé dans l’Office.

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 Ville de Saint-Malo. Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions fréquentes

Comment utiliser le dataset Fréquentation de l'Office du Tourisme ?

Le dataset Fréquentation de l'Office du Tourisme 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 Fréquentation de l'Office du Tourisme 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 Fréquentation de l'Office du Tourisme 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.