Contexte et Objectifs
Ce projet personnel vise à analyser les données d'accidents de la route en France pour identifier les facteurs clés de risque.
Période : Février 2025
Compétences et Outils Utilisés
Python (Pandas, Numpy)
Visualisation (Matplotlib, Seaborn)
Méthodologie du Projet
1. Collecte et Nettoyage des Données
- Extraction des données (source : rapports officiels de l'Observatoire national interministériel de la sécurité routière (ONISR) et d'autres sources fiables. ).
- Traitement des valeurs manquantes et encodage des variables catégorielles (One-Hot Encoding).
- Création de nouvelles *features* (ex : heure du jour, week-end/jour de semaine).
2. Analyse Exploratoire des Données (EDA)
- Visualisation des distributions des variables (âge des conducteurs, conditions météo) et de leur corrélation avec la gravité.
- Identification des déséquilibres de classes (accidents mortels rares) nécessitant une technique de sur-échantillonnage (SMOTE) ou de sous-échantillonnage.
Résultats et Perspectives
Le modèle développé permet d'identifier les combinaisons de facteurs qui augmentent significativement le risque d'accident grave. Les variables [Ex: l'état de la route, la luminosité] ont été identifiées comme les plus importantes.
Voir le Notebook (Jupyter)