Comment réaliser une carte avec R ?

11 réponses

1. Bonjour,

   Merci pour cette présentation très intéressante.

   Savez vous s’il est possible de créer un organigramme du personnel d’une direction d’entreprise ?

   Merci a vous

   Répondre

   1. Bonjour,

      Oui, il est tout à fait possible de créer un organigramme du personnel d’une direction d’entreprise avec R. Il existe plusieurs packages R qui peuvent vous aider à créer des organigrammes et des diagrammes de flux.

      L’un des packages les plus populaires est “diagrammeR”. Ce package fournit une syntaxe simple pour créer des diagrammes de flux, des organigrammes et des diagrammes conceptuels. Vous pouvez utiliser la fonction “grViz” pour dessiner des graphes en utilisant la syntaxe DOT ou la syntaxe R. Vous pouvez également utiliser la fonction “graphvizChart” pour dessiner des graphes en utilisant la bibliothèque Graphviz.

      Voici un exemple simple d’utilisation de “diagrammeR” pour créer un organigramme :

      # Installation du package
install.packages("diagrammeR")

      # Chargement du package
library(diagrammeR)

      # Création d'un graphique de type organigramme
grViz("
digraph {
graph [rankdir = \"TB\"]
node [shape = \"rectangle\"]
A [label = \"Direction\"]
B [label = \"RH\"]
C [label = \"Marketing\"]
D [label = \"Finance\"]
E [label = \"Comptabilité\"]
F [label = \"Informatique\"]
G [label = \"Logistique\"]
H [label = \"Production\"]
I [label = \"Achats\"]
J [label = \"Qualité\"]
A -> B
A -> C
A -> D
D -> E
D -> F
D -> G
D -> H
D -> I
D -> J
}
")


      Dans cet exemple, nous avons créé un organigramme de la direction d’une entreprise fictive avec des nœuds représentant différents départements et des flèches reliant les nœuds pour montrer la hiérarchie.

      Vous pouvez personnaliser l’organigramme en modifiant la couleur, la forme et le style des nœuds et des flèches en utilisant les options de la fonction “grViz”. Vous pouvez également ajouter des étiquettes, des images et des liens à vos nœuds en utilisant les options de la fonction.

      Il existe également d’autres packages R pour créer des organigrammes, tels que “orgchart” et “DiagrammeRsvg”.

      Bonne continuation

      Répondre

2. bonjour j’ai vraiment adoré merci

   Répondre

3. Merci beaucoup,
   J’ai l’impression d’avoir compris l’utilisation d’outils de cartographie avec ces exemples.
   Les codes postaux (ou codes géographiques INSEE) peuvent ils être utilisés comme données de localisation directement ou est il nécessaire de les “transformer” (et comment ?) auparavant ?
   Merci encore et bravo à Claire pour ces idées

   Répondre

   1. Bonjour,
      pour réaliser des cartes, il vous faut des coordonnées géographiques (points, lignes, polygones,..). Les codes INSEE ou postaux n’en sont pas mais vous permette néanmoins de les obtenir par exemple à travers l’IGN : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/admin-express/ . Une fois importé dans R, vous pourrez ensuite filtrer sur la commune de votre choix via son code INSEE ou son nom si vous préférez.
      Bonne exploration:)

      Répondre

4. Nous vous remercions pour cette opportunité si vous pouvez nous apprendre plus sur R et Rsat ça nous ferait plaisir

   Répondre

5. Très intéressante présentation. Pour élargir la demande de Tung, peut-on réunir les deux domaines, càd faire une représentation géographique d’un organigramme avec les commerciaux Dupont en charge de l’Aquitaine (30 clients), Durand de la Normandie (12clients) et Smith de l’Alsace (24 clients), le tout visualisable sur une carte de France

   Répondre

   1. Bonjour Dominique,

      C’est sûrement possible, mais je n’ai pas trouvé de solution rapide.
      Bonne continuation

      Répondre

6. Bonjour,
   merci pour cet article.
   Deux questions totalement indépendantes ;
   1. Dans quelle mesure il est préférable d’utiliser tm plutôt que ggplot pour faire des cartes ?

   2. Comment vous gérer les représentations sur plusieurs années, je m’explique ;
   Sur plusieurs années il y a potentiellement, des fusions/découpages de communes, donc les centroïdes ne sont pas les mêmes ou pire encore, le polygone de la commune.. cela concerne quelques cas exceptionnels mais non négligeable surtout quand on souhaite agréger des données.

   Merci
   Jeremy

   Répondre

   1. Bonjour,
      Au sujet de la représentation des communes sur plusieurs années, je vois deux façons de traiter la question :
      a) Travailler au préalable sur tableur les données des communes passées pour les actualiser avec les codes des communes à jour, en utilisant la table de passage INSEE (ca marche assez bien je trouve), puis agréger sur les codes actuels des communes (dernier millésime) et faire la jointure sur la table spatiale des polygones de communes du dernier millésime. Pour la table de passage des codes communes, c’est hyper précieux et c’est ici : https://www.insee.fr/fr/information/2028028
      b) Travailler les données spatiales directement, à partir des différents millésimes des couches polygones des communes, pour regrouper ou séparer en fonction du dernier millésime. Pour des compléments sur le traitement des données spatiales : https://mtes-mct.github.io/parcours_r_module_analyse_spatiale/
      Bonne continuation

      Répondre

   2. Bonjour Jérémy
      Il y a effectivement de multiples possibilités de packages pour réaliser des cartes. Il m’arrive également d’utiliser ggplot2 avec sa fonction geom_sf. J’ai l’impression que tmap est un peu un package de cartographes alors que ggplot2 est plus peut être plus généraliste. Mon principal intérêt quand j’utilise geom_sf est qu’il me retourne des objets de classes ggplot2 qui peuvent facilement interagir avec d’autres objets de classes ggplot2 avec les packages cowplot ou ggrepel par exemple. tmap me permet quant à lui de réaliser des cartes sur rmarkdown avec la possibilité de les rendre très facilement interactives (tmap_leaflet()). Voici une petite analyse comparative plus complète: https://cengel.github.io/R-spatial/mapping.html
      Bonne lecture:)
      Arnaud

      Répondre