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 (Origines - Destinations)
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
Calcul de prédiction de la fraude
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
- Transport Analytics
- Algorithmes et calculs
- Reconstitution des voyages - Annexe 2 : correspondance avec les courses
Reconstitution des voyages - Annexe 2 : correspondance avec les courses
Pour chacune de ces étapes, il y a deux cas de figure :
- on ne connaît que l'arrêt d'entrée ou de sortie de la ligne (cas 1)
- on connaît à la fois l'arrêt d'entrée et de sortie de la ligne (cas 2)
Cas 1 : validations en entrée uniquement
Etape 1 - Liste des courses probables
L'algorithme s'appuie sur l'élément connu de chaque combinaison : la validation en entrée. Il recherche toutes les courses qui sont passées à cette station et à cette heure, dans une fenêtre de 30mn avant ou après la validation.
Parmi les courses correspondant à ces critères, l'algorithme vérifie que la course est également bien passée à la station de sortie reconstituée. L'heure de sortie est également reconstituée à partir de l'heure de passage en station de la course.
Etape 2 - Correspondance à partir du numéro de véhicule
Si le numéro de véhicule est disponible dans les validations ainsi que dans les données SAE, on utilise cette information pour trouver une correspondance fiable entre courses et validations.
L'algorithme cherche à faire une correspondance entre les numéros de véhicule de la validation en entrée et le numéro de véhicule des courses. Il vérifie également que l'écart entre l'heure de passage et l'heure de validation est inférieur à 10 minutes (avant ou après).
Si plusieurs correspondances sont trouvées (ce qui est peu probable), la première est gardée.
Etape 3 - Correspondance à partir des heures de validation
Si la correspondance n'est pas établie à partir du numéro de véhicule, l'algorithme va se baser sur :
- l'heure de la validation
- l'heure de passage de la course à la même station
- la distinction entre les validations à bord et les validations à quai
L'algorithme analyse alors la première course avant la validation et la première course après la validation. Une note est alors attribuée à ces deux courses en tenant compte de :
- la logique de temporalité des validations (lorsque les voyageurs valident à bord, il semble plus logique de choisir la course dont l'heure de passage se situe avant l'heure de la validation)
- l'écart de temps entre la validation et l'heure de passage de la course
La course avec la note la plus faible est sélectionnée.
Ce système permet notamment :
- de privilégier les courses avant/après selon si la validation est réalisée à bord / sur le quai
- de sélectionner les courses les + proches temporellement si les systèmes sont légèrement désynchronisés
Deux exemples pour une validation à bord du véhicule :


Cas 2 : validation en entrée et sortie
Etape 1 - Liste des courses probables
Lorsque les heures d'entrée et de sortie sont connues (via les validations), l'algorithme examine les courses dont l'heure de passage à la station d'entrée se situe dans une fenêtre de 30mn avant ou après la validation à cette même station :
- avant car la validation peut avoir lieu en station, sur le quai
- après car la validation peut avoir lieu dans le véhicule

Parmi les courses correspondant à ces critères, il vérifie :
- que la course est bien passée à la station d'entrée et la station de sortie ;
- que l'heure de passage de la course à la station de sortie est proche de l'heure de validation en sortie (fenêtre de 30min).
Etape 2 - Correspondance à partir du numéro de véhicule
Si le numéro de véhicule est disponible dans les validations ainsi que dans les données SAE, on utilise cette information pour trouver une correspondance fiable entre courses et validations.
L'algorithme cherche une correspondance entre toutes les informations de numéro de véhicule :
- validation entrée
- validation sortie
- course (données SAE)
Il vérifie également que l'écart entre l'heure de passage et l'heure de validation est inférieur à 10 minutes (avant ou après).
Si plusieurs correspondances sont trouvées (ce qui est peu probable), la première est gardée.
Etape 3 - Correspondance à partir des heures d'entrée / sortie
Voir étape 3 du cas 1.