02_on_separe_les_touristes

Sur la base des nuitées

On doit pouvoir separer les touristes des travailleurs - entre saisonnalité annuelle et tendance - entre semaine et WE (travailleur / maison secondaire ) - entre saisonalité trimestrielle (ski / plage)

modele naif

Les travailleurs ne travaillent pas pendant les vacances (…), donc le mieux à faire est qu’on enleve la moyenne des deplacements hors vacances scolaire à la courbe de nuitées.

vacances_tsbl <- vacances_tsbl() %>% 
  mutate(vacances = as.numeric(vacances) * max(nuitees_tsbl()$nuitees , na.rm = TRUE))
# avoid the 13 errors (1 unique) encountered for STL(nuitees ~ season(window = Inf))
# [13] STL decomposition does not support series with missing values.
nuitees_ts_filled <- nuitees_td %>%
  as_tsibble(index= date, key=dep) %>% 
  group_by_key() %>%
  fill_gaps() %>% 
  ungroup %>% 
  tidyr::fill(nuitees, dep, .direction = "down") 

## Warning: Factor `dep` contains implicit NA, consider using
## `forcats::fct_explicit_na`

## Warning: Factor `dep` contains implicit NA, consider using
## `forcats::fct_explicit_na`

Les differences de saisonnalité sont elles réelles ?

On constate visuellement une faible saisonnalité sur la courbe du dep_31. Mais est-ce confirmé par le calcul, et est-ce le cas pour d’autres departements ?

nuitees_stlf <-nuitee_ts %>%  features(nuitees, feat_stl)
nuitees_stlf %>% arrange(desc(trend_strength))

## # A tibble: 13 x 10
##    dep   trend_strength seasonal_streng… seasonal_peak_w… seasonal_trough…
##    <fct>          <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
##  1 66             0.984            0.404                6                0
##  2 46             0.981            0.513                6                0
##  3 34             0.981            0.480                6                0
##  4 12             0.979            0.611                6                0
##  5 48             0.978            0.503                6                0
##  6 11             0.977            0.371                6                0
##  7 30             0.975            0.496                6                0
##  8 32             0.961            0.504                6                0
##  9 09             0.959            0.422                6                0
## 10 81             0.949            0.542                6                0
## 11 82             0.939            0.486                6                0
## 12 65             0.919            0.341                6                0
## 13 31             0.796            0.437                6                0
## # … with 5 more variables: spikiness <dbl>, linearity <dbl>, curvature <dbl>,
## #   stl_e_acf1 <dbl>, stl_e_acf10 <dbl>

nuitees_stlf %>% arrange(seasonal_peak_week)

## # A tibble: 13 x 10
##    dep   trend_strength seasonal_streng… seasonal_peak_w… seasonal_trough…
##    <fct>          <dbl>            <dbl>            <dbl>            <dbl>
##  1 09             0.959            0.422                6                0
##  2 11             0.977            0.371                6                0
##  3 12             0.979            0.611                6                0
##  4 30             0.975            0.496                6                0
##  5 31             0.796            0.437                6                0
##  6 32             0.961            0.504                6                0
##  7 34             0.981            0.480                6                0
##  8 46             0.981            0.513                6                0
##  9 48             0.978            0.503                6                0
## 10 65             0.919            0.341                6                0
## 11 66             0.984            0.404                6                0
## 12 81             0.949            0.542                6                0
## 13 82             0.939            0.486                6                0
## # … with 5 more variables: spikiness <dbl>, linearity <dbl>, curvature <dbl>,
## #   stl_e_acf1 <dbl>, stl_e_acf10 <dbl>

Oumpf, personne n’aurait envie de lire des tableaux aussi absconts, faisons donc un plot !

nuitees_stlf %>%
  ggplot(aes(x = trend_strength, y = seasonal_strength_week, label=dep)) +
  geom_point()+
  geom_text_repel()

Ah ! Oui ! la Haute Garonne se distingue bien largement de ses voisins d’Occitanie. On creusera par origine pour decouvrir d’ou viennent les voyageurs qui contribuent à ça.

Regression a saisonnalité hebdromadaire

Voyons dans les faits ce qu’on mesure par une visualisation de la décomposition : C’est très curieux, le distingo s’établit à l’oeil sur la tendance, pas sur la composante hebdomadaire.

Pour pouvoir dire “Cette serie c’est -majoritairement- des travailleurs” Il faudrait avoir un pattern du genre celui-ci [https://slides.mitchelloharawild.com/user2019/#10]
i.e. avec une influence négative des weekends, qund les usages des déplacements sont clairement séparés.. Ici, qqsoit la série, c’est un mélange…

## Plot variable not specified, automatically selected `.vars = season_7`

## Plot variable not specified, automatically selected `.vars = season_7`

On voit très bien qu’il y a quelque chose à dire ici ! On a meme envie de balancer des small multiples sur chaque departement ! Ça donne meme envie de le faire sur chaque département d’origine, meme si ça risque de faire un pâté…

regression a saisonnalité mensuelle

Relançons la meme analyse sur la tendance seulement i.e. sur le dataset capacite

hebergement_stlmod <-hebergement_ts %>% 
  model(STL(touristes ~ season(window = 31))) 
components(hebergement_stlmod) %>% autoplot + 
  theme(legend.position = "bottom") + 
  scale_x_date(expand = c(0,0))

On n’apprends rien avec ce gg_tsdisplay…

origines.xlsx

regression saisonniere annuelle par departement source et origine

# TODO errors (2 unique) encountered for ets
#[936] .data contains implicit gaps in time. You should check your data and convert implicit gaps into explicit missing values using `tsibble::fill_gaps()` if required.
origines_ts <- origines_ts %>% 
  group_by_key() %>%
  fill_gaps() %>% 
  tidyr::fill(volume, .direction = "down")

origine_ts_mean <- origines_ts %>% as_tibble %>% group_by(dep_org, dep) %>% summarize_at("volume", mean, na.rm=T)

Le package feats doit nous donner naturellement des viz de la mort:

# origines_feats <-origines_ts %>% features(volume, feat_stl)
# TODO ajoutons l'importance des arrivees sur chacun des points pour en obtenir l'importance
# BUG les series ne sont pas assemblables ( pas d'ordonnancement commun sur les facteurs)
origines_feats <-bind_cols(
  origines_ts %>% features(volume, feat_stl, )%>% arrange(.by_group=T),
  origine_ts_mean %>% select(volume)
  )

## Warning: 1 error encountered for feature 1
## [1] series is not periodic or has less than two periods

## Adding missing grouping variables: `dep_org`

# TODO consider volume in the stat_density_2d
origines_feats %>%
  ggplot(aes(x = trend_strength, y = seasonal_strength_week, size = volume) ) +
  geom_point() +
  stat_density_2d(aes(fill = after_stat(nlevel)), geom = "polygon", alpha=0.2) +
  facet_wrap(vars(dep)) +
  scale_fill_viridis_c(option = "A")

## Warning: Removed 18 rows containing non-finite values (stat_density2d).

## Warning: Removed 18 rows containing missing values (geom_point).

# TODO turn it 3d with library(rayshader)

c’est vraiement beau, mais j’ai pas l’histoire a raconter avec…

Cherchons une saisonnalite plus longue

On duplique artificiellement la serie sur 5 ans et on cherche des saisonnalites plus longues

heberg_stl_5y <- heberg_ts_5ans %>% 
  model(STL(touristes ~ season(period="1 month") ))

heberg_stl_5y %>%
  components() %>%
#  filter(semaine<=yearweek("2018 W52")) %>% 
  autoplot(.vars = touristes) + 
  theme(legend.position = "bottom") + 
  scale_x_date(expand = c(0,0))

Il y a un truc interessant au mois de Mai, avec un comportement different des differents departements, mais pas le tempos de creuser ici…