Générer un rapport d’analyses • firstlibsabiron

Introduction

Ce document montre comment utiliser les fonctions summary_commune, summary_departement, et generer_rapport du package firstlibsabiron pour générer des rapports d’analyses.

summary_commune(): pour obtenir un résumé des élus d’une commune.
summary_departement(): pour analyser les élus d’un département.
generer_rapport(): pour générer un rapport HTML complet avec Quarto.

Le package firstlibsabiron permet d’analyser les données des élus français à travers ces fonctions.

1. Utilisation de summary_commune

La fonction summary_commune permet de résumer les données pour une commune donnée.

Elle affiche :

Le nom de la commune
Le nombre total d’élus
La repartition professionnelle

Execution de summary_commune()

library(firstlibsabiron)
library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union

# Exemple pour la commune de Nantes (44109)
commune_data <- elus_conseillers_municipaux_cm %>%
  filter(Code.de.la.commune == "44109") %>%
  creer_commune()

summary_commune(commune_data)
#> Resume de la commune :
#> Nom de la commune : Nantes 
#> Nombre total d'elus : 66 
#> 
#> Repartition professionnelle :
#> # A tibble: 25 × 2
#>    Code.de.la.categorie.socio.professionnelle     n
#>                                         <dbl> <int>
#>  1                                         11     1
#>  2                                         13     1
#>  3                                         21     1
#>  4                                         22     2
#>  5                                         23     2
#>  6                                         31     6
#>  7                                         33     8
#>  8                                         34     4
#>  9                                         35     5
#> 10                                         37    11
#> # ℹ 15 more rows

Interprétation des résultats :

le nom de la communne est “Nantes”
Il y a un total de 66 elus dans la commune de Nantes

2. Utilisation de summary_departement

La fonction summary_departement() offre une vue d’ensemble des élus d’un département.

Elle affiche le resume du departement, soit :

Le nom du département
Le nombre total de communes
Le nombre total d’elus

Exécution de summary_departement()

# Exemple pour le département de la Loire-Atlantique (44)
departement_data <- elus_conseillers_municipaux_cm %>%
  filter(Code.du.departement == "44") %>%
  creer_departement()

summary_departement(departement_data)
#> Resume du departement :
#> Nom du departement : Loire-Atlantique 
#> Nombre total de communes : 207 
#> Nombre total d'elus : 4791

Interprétation :

Le département étudié est Loire-Atlantique.
Il contient 207 communes différentes.
Il y a 4791 elus dans ce department

La fonction summary_departement() est un outil permettant une analyse rapide sur le nombre de communes représentées et la structure démographique des élus.

Génération d’un Rapport Quarto

Fonction generer_rapport(commune, departement, output)

La fonction generer_rapport() permet de générer un rapport interactif en HTML avec Quarto.

Le rapport contiendra :

Un résumé des élus de la commune et du département.
Des statistiques détaillées sur les élus.
Des graphiques pour illustrer les résultats.

Le fichier rapport_commune.html sera généré et contiendra toutes les analyses.

3. Utilisation de generer_rapport

Pour générer un rapport HTML avec Quarto : Exemple avec la commune 44109 et le departement 44: generer_rapport(commune = “44109”, departement = “44”, output = “rapport_nantes_final.html”)