Transport Analytics
Indicateurs
Introduction aux indicateurs et calculs
Indicateurs (KPIs) globaux
Indicateur : Validations
Indicateur : Montées/descentes (module Fréquentation)
Indicateur : Avance/retard & Niveaux d'avance/retard
Indicateur : Ponctualité voyageur
Indicateur : Ponctualité
Indicateur : Temps d'attente excédentaire
Indicateur : Régularité
Indicateur : Voyages/km
Indicateur : Nombre de courses
Taux de réalisation du nombre de courses
Indicateur : Production kilométrique
Indicateur : Vitesse commerciale
Indicateur : Temps de parcours
Indicateur : Temps d'arrêt
Indicateur : Empreinte carbone
Indicateur : Empreinte Carbone - paramétrage
Indicateur : Déplacements
Indicateur : Montées/descentes brutes (Module Qualité > Comptage)
Indicateur : Charge brute (Module Qualité > Comptages)
Indicateur : Confort voyageur
Indicateur : Charge (module Fréquentation)
Indicateur : Voyages
Calcul des moyennes par jour
Indicateur : Courses en surcharge
Algorithmes et calculs
Calcul de la fréquentation unifiée
Reconstitution des flux O-D et de la Charge
Reconstitution des déplacements
Reconstitution des voyages
Reconstitution de la charge
Reconstitution des voyages - Annexe 1 : exemple méthode des voyages consécutifs
Reconstitution des voyages - Annexe 2 : correspondance avec les courses
Données simulées
Calcul de la fréquentation extrapolée
Calcul de la fréquentation débruitée
Interface et modules
Comment fonctionne l'interface
Les différents modules disponibles sur CITiO Analytics
Module Tableau de bord
Module Fréquentation
Module Exploitation
Module Course
Module Qualité
Analyses croisées
Utiliser les filtres temporels
Réaliser un export de données
Affichage des éléments actifs et inactifs d'un réseau
Introduction à CITiO Analytics
Glossaire Analytics
FAQ
Cas d'usages
Suivre la remontée des données
Comprendre une anomalie
Analyser et suivre la fréquentation
Faciliter la préparation des reportings internes et externes
Identifier les heures de pointe
Accéder aux données en J+1
Améliorer la fiabilité de vos données et systèmes
Gérer votre réseau au quotidien
Identifier des systèmes défaillants
Suivre les avances/retards au quotidien
Répondre aux sollicitations du PCC (avances/retards)
Adapter de manière réactive l'offre en réponse à la demande
Définir les marches-type par tronçon ou par inter-station
Identifier les secteurs où réaliser des aménagements de voirie
Formation continue des conducteurs
Etudier l'usage des Titres de transport et adapter la tarification
Le partage des indicateurs clés du réseau
Analyser les temps d'arrêt
Mise en place d'une campagne marketing ciblée
Identifier rapidement les écarts entre le théorique et le réel
Partage des informations entre AOM et Exploitant
Définir les plages horaires de marche-type
Formation continue des régulateurs
Découvrez les cas d'usage de CITiO !
Analyser la charge à bord
Utiliser l'indicateur de Ponctualité voyageurs
Gérer les réclamations voyageurs
Assurer une transparence sur le sujet des temps de parcours
Identifier les lignes à travailler
Optimiser les temps de parcours
Fraud Tracker
Cas d'usages
Déterminer une fréquentation réelle sur le réseau
Planifier les opérations de contrôle/sensibilisation en amont
Analyser l'impact des opérations de contrôle/sensibilisation en aval
Optimiser le choix des véhicules à contrôler au cours de l’opération
Modules
Glossaire Fraude
Traitements de données
Présentation générale de Fraud Tracker
Traitements de données pour le calcul de la fraude
FAQ (Fraud Tracker)
Analyses croisées sur Fraud Tracker
Prédiction de fraude
Transport Planner
Rail Analytics
Sommaire
Module Exploitation : calculs des indicateurs liés aux heures de passages
Présentation du Module Circulation
Visualisation par numéro de train
Visualiser les montées/descentes par tronçon
Taux de reconnaissance
Rapprochement des données de comptage au plan de transport
Occupancy API
Authentification
Occupany API - Sommaire
What is the Occupancy Prediction API?
The Occupancy API : how does it work?
The Occupancy Prediction API : how to use it?
/api/login - Login
/rest/predicted_occupancy - Occupancy Prediction API
Release note (Occupancy API)
Transport Analytics API
Date Perimeters format
/kpis/tc/overcrowding/
/api/login - Login
/kpis/ticketing/{filter_level}[/{filter_level_id}]/{aggregation_level}
/rest/lines
/rest/service_date
How to create a graph of Validations per line
Architecture et sécurité
- Toutes les catégories
- Cas d'usages
- Définir les marches-type par tronçon ou par inter-station
Définir les marches-type par tronçon ou par inter-station
Avec Transport Analytics il est possible de définir les marches-types d'une ligne.
Avant de d'effectuer le travail de récupération d'information, il est nécessaire de s'assurer qu'on travaille sur un historique de temps de parcours issu d'une période temporelle homogène
Comment distinguer temps de parcours théorique (marche-type) et temps de parcours réel ?

1ère étape : Repérer les spécificités de temps de parcours selon les jours
Transport Analytics ressort des temps de parcours moyens sur une période choisie. Derrière toute moyenne peut se cacher des disparités importantes.
- On choisit la ligne d'étude sur l'onglet de droite
- On choisit un chainage correspondant à la portion qu'on souhaite étudier (Un chainage est une suite homogènes d'arrêts), en le choisissant directement sur le graphique du haut (clic). Cette étape est importante pour que la courbe du bas donne des informations significatives (dans le cas contraire, les infos des chaînages multiples de la ligne sont mélangées)
Sur l'exemple ci dessous, on remarque qu'il manque du temps sur la ligne vers 17h. La vue par jour permet de vérifier si ce constat se vérifie tous les jours de manière homogène ou non, en jouant avec le filtre de plage horaire (en bas à droite)

⟶ Si Le temps de parcours est excessivement élevé un jour en particulier, on peut faire le choix
- d'exclure ce jour de l'analyse, ce qui supposera une régulation poussée de la ligne pour limiter l'impact sur la qualité de service perçue.
- de créer une marche type pour ce jour en particulier
2ème étape : récupérer l'information de temps de parcours
Pour établir les marches-types, on peut :
- Utiliser le temps de parcours (tronçons) si le réseau en dispose dans Transport Analytics. Les tronçon regroupent plusieurs inter-arrêts.
- Utiliser le temps de parcours avec temps d'arrêt (interstation), si le réseau ne dispose pas de tronçon.

Le temps de parcours renseigné est celui de l'interstation A⟶ B auquel on rajoute le temps d'arrêt de la Station B.
Pour récupérer l'information, il faut
- Sélectionner la ligne
- Sélectionner la direction
- Sélectionner la plage horaire correspondant à la plage de marche-type.
- Sélection l'arrêt ou la suite d'arrêts souhaité
Exemple :
- Ligne 5
- Direction 1
- Entre 16h et 18h : Il faut prévoir 1min9 sec entre Morellerie et Arboretum ; ou 7min46 entre De Lattre et Dumont D'Urville

On peut travailler les marches-type sur un fichier Excel, grâce à l'export de données .csv

Le fichier joint donne un exemple du traitement de l'information qui peut être retiré de Transport Analytics : Exemple traitement de marche-type depuis Transport Analytics