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
- Identifier les secteurs où réaliser des aménagements de voirie
Identifier les secteurs où réaliser des aménagements de voirie
Malgré une profondeur d'historique de données, l'analyse des temps de parcours ne suffit pas à garantir une fiabilité de ces derniers, notamment du fait d'une grande variation des temps d'une journée à l'autre. Par exemple, la desserte d'un boulevard très circulant du centre ville se fera en 3 minutes un vendredi après midi, mais en 7 minutes le vendredi suivant.
Dans ce cas de figure, des aménagements de type site propre ou priorité au feu s'avèrent nécessaires. Transport Analytics permet de fournir des analyses statistiques pour argumenter sur le besoin par 2 analyses :
- Démontrer le temps perdu en heure de pointe
- Démontrer la volatilité du temps de parcours
Une fois l'identification effectuée, on peut évaluer l'impact du changement d'infrastructure
Démontrer le temps perdu en heure de pointe
L'analyse des temps de parcours (interstation) exclut le temps passé par le bus entre deux arrêts. Elle permet donc d'évaluer stricto-sensu la performance de circulation du bus/tramway sur un axe donné.

Les temps de parcours peuvent varier fortement entre l'heure de pointe et l'heure creuse sur certains axes non équipés d'infrastructures. Pour le vérifier
- On sélectionne une ligne empruntant ce carrefour (Volet de droite)
- On sélectionne la direction comprenant l'infrastructure (volet de droite)
- On sélectionne l'inter-station qui comprend l'infrastructure (sur le graphique)
- On choisit l'agrégation de graphique du bas la plus adaptée à l'étude (quart d'heure, demi-heure, heure)
Dans l'exemple ci dessous, on voit que les bus perdent en moyenne 1 minute à franchir le carrefour, entre l'heure de pointe et l'heure creuse.

On peut approfondir l'étude par type de jour pour vérifier si la prise de retard est amplifiée certains jours de la semaine. Sur l'exemple ci dessous, on voit que les bus perdent 2 minutes à franchir le carrefour spécifiquement le vendredi.

Démontrer la volatilité du temps de parcours
Dans la suite de la démonstration, on peut démontrer que le temps de parcours peut être volatil selon les jours sur une même tranche horaire.
Dans l'exemple ci dessous, on cherche à voir si le temps important nécessaire au franchissement du carrefour en heure de pointe se vérifie tous les jours de la semaine ou non.
On sélectionne donc la tranche horaire qui nous intéresse (en l'occurrence, de 17h à 18h)...

...puis, on choisit une agrégation par jour, où on peut voir le temps franchissement du carrefour chaque jour entre 17h et 18h sur la période d'étude choisie.

On peut ainsi visualiser le temps de franchissement du carrefour, qui peut prendre entre 1min30 et 5 minutes selon les jours.
Evaluer l'impact du changement d'infrastructure
Avec la comparaison de période, on peut visualiser l'impact des changements d'infrastructure réalisés.

Ce type d'analyse peut également être utilisé pour analyser l'impact d'un changement d'infrastructure sur l'itinéraire d'une ligne (Ajout d'un feu, insertion d'une piste cyclable sur la voie de bus, changement de régime de priorité etc...)