modif intro (date début étude)

ajout transformation dates et visualisation

module3/exo2/exercice_fr.Rmd

@@ -14,7 +14,7 @@ knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
 ## Introduction
 
 Les données de l'incidence de la varicelle sont disponibles du site Web du [Réseau Sentinelles](http://www.sentiweb.fr/).  
-Celles-ci sont disponibles au format CSV. Chaque ligne du fichier correspond à une semaine de la période demandée (les premières données datent de l'année 1991, les dernières sont celles d'une semaine récente).  
+Celles-ci sont disponibles au format CSV. Chaque ligne du fichier correspond à une semaine de la période demandée (les premières données datent de la fin de l'année 1990, les dernières sont celles d'une semaine récente).  
 
 L'URL du fichier est la suivante :
 ```{r}
@@ -26,9 +26,11 @@ Chargement des librairies utilisées dans cette étude :
 library(tidyverse)   # Manipulation de données, graphiques, ...
 library(knitr)
 library(kableExtra)
+library(parsedate)
 ```
 
 
+
 ## Téléchargement des données
 
 Nous téléchargeons le fichier de données en local (si celui-ci n'existe pas). Ceci afin de nous prémunir contre un éventuel problème de connexion à ce fichier.
@@ -76,3 +78,68 @@ Il semble que le fichier soit complet.
 
 ## Formattage des données
 
+### Transformation des données "date"
+
+Le format des dates est particulier dans ce fichier : il est sous une forme numérique 'aaaass' , où 'a' et 's' représentent l'année et la semaine de la mesure respectivement (selon la norme ISO 8601).  
+```{r}
+head(varicelle$week)
+tail(varicelle$week)
+```
+
+La librairie `parsedate` permet de gérer ce type de format, en modifiant légérement la valeur de la date sous la forme 'aaaa-Wss'.
+```{r}
+varicelle <- varicelle %>% 
+  # ajout du caractère "W" à la valeur de date, puis extraction en format "date"
+  mutate(temp_week = str_replace(string = week, pattern = "(\\d{4})(\\d{2})", replacement = "\\1-W\\2"),
+         iso_week = parse_iso_8601(temp_week)) %>% 
+  select(-temp_week)
+
+varicelle %>% 
+  select(week, iso_week) %>% 
+  head()
+```
+
+On peut vérifier la classe de cette nouvelle donnée :
+```{r}
+class(varicelle$iso_week)
+```
+
+Enfin, on peut trier les données afin de les avoir en ordre chronologique.  
+```{r}
+varicelle <- varicelle %>% 
+  arrange(iso_week)
+```
+
+### Visualisation
+
+Une première analyse de l'incidence de la varicelle peut être faite visuellement.  
+```{r}
+ggplot(varicelle, aes(x = iso_week, y = inc)) +
+  geom_line(col = "blue", alpha = 0.6) +
+  labs(title = "Incidence de la varicelle",
+       x = "Semaine", y = "Incidence") +
+  theme_bw()
+```
+
+Il semble y avoir une certaine saisonnalité. On peut zoomer sur les dernières années pour avoir un meilleur aperçu.  
+```{r}
+varicelle %>% 
+  filter(row_number() >= length(week) - 200) %>% 
+  ggplot(aes(x = iso_week, y = inc)) +
+  geom_line(col = "blue", alpha = 0.6) +
+  labs(title = "Incidence de la varicelle",
+       x = "Semaine", y = "Incidence") +
+  scale_x_datetime(date_breaks = "6 months", date_labels = "%Y-%m") +
+  theme_bw()
+```
+
+Les pics d'incidence semblent avoir lieu au mois d'avril chaque année, alors que les creux sont plutôt présents vers le mois d'août.  
+
+
+## Analyse de l'incidence
+
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