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
- Occupancy API
- Release note (Occupancy API)
Release note (Occupancy API)
2023
7 novembre
La prédiction est désormais calculée sur les 14 jours suivant le dernier jour d'historique disponible, sur la base d'un historique de 6 mois glissants (de date à date). Précédemment on prédisait 2 mois, sur la base de 6-7 mois complets d'historique.
Si on requête une date en dehors de ces 14 jours, la prédiction renverra les prédictions du jour de la semaine le plus proche temporellement :
- le premier mardi pour un mardi dans le passé,
- le deuxième mardi pour un mardi dans le futur.
5 septembre
L'interface de démonstration utilise désormais le type de charge choisi pour chaque ligne. Si rien n'est défini, c'est la charge débruitée qui est utilisé par défaut.
29 août
La prédiction de charge intègre désormais les effets de saisonnalité de la fréquentation à travers un coefficient de redressement appliqué de manière hebdomadaire.
🔮 Interface de démonstration
- La signification des couleurs est désormais légendée
- Le module Qualité est accessible via le produit Occupancy API
- Le module Prochains passages apparaît sélectionné lorsqu'il l'est
14 février
La prédiction de charge comptage correspond désormais à la charge comptage débruitée. Le champ occupancy_counting_cells
est remplacé par le champ occupancy_denoised
3 janvier
L'API renvoie désormais dans un champ "info
", pour chaque ligne, le type de charge prédite, et le coefficient de redressement appliqué pour la charge billettique. La structure de la réponse est inchangée (les prédictions sont toujours dans le champ "data
").
2022
22 juin
- la prédiction peut se faire à partir de la charge unifiée
18 février
- la prédiction peut se faire à partir de la charge billettique ou de la charge comptage
- si la prédiction est calculée à partir de la charge billettique, un coefficient de redressement peut être appliqué à chaque ligne pour simuler la fraude, les non validations, les validations manquantes, etc.
2021
1er septembre
- la prédiction se base désormais sur les données de charge validées par le filtre sur le boarding delta
- suppression du filtre sur les chaînages avec moins de 10 000 mesures
19 août
- possibilité d'agréger les prédictions par tranche de 5mn minutes avec le paramètre
granularity
29 juillet
- possibilité d'utiliser la charge billettique sur les lignes non équipées en cellules de comptage et de leur affecter un coefficient de redressement
5 mai
- prédiction par période de l'année (période scolaire vs vacances)
- changement de format :
- nouveau champ
info
avec le type de charge utilisé (billettique ou comptage) - données déplacées dans un champ
data
- nouveau champ
error_margin
renommé enstandard_deviation
28 avril
- nouvelle route pour l'API :
<agency>.prediction/cit.io/rest/predicted_occupancy
13 avril
- mise en place de la génération de rapports sur la qualité de la prédiction
1er mars
- affichage de l'écart-type dans la réponse de l'API
25 février
- déploiement de la première version de l'API de prédiction de charge par ligne, direction, arrêt et quart d'heure