Flight Analytics Project 🛫

Prédiction des prix des vols au départ de Bordeaux

📋 À Propos

Ce projet vise à analyser et prédire les prix des vols au départ de l'aéroport de Bordeaux-Mérignac vers différentes destinations européennes. En utilisant des techniques de data science et de machine learning, nous cherchons à :

• Identifier les tendances de prix pour optimiser les achats de billets
• Prédire les variations de prix futures
• Comprendre les facteurs influençant les tarifs aériens

Fonctionnalités Principales

• 📊 Analyse des tendances de prix en temps réel
• 🔮 Prédiction des variations tarifaires
• 📈 Identification des facteurs influençant les prix
• 🗺️ Couverture de multiples destinations européennes

🚀 Démarrage Rapide

Prérequis

• Python 3.8+
• pip
• git

Installation

# Cloner le projet
git clone https://github.com/Arctusol/flight_analytic.git
cd flight_analytic

# Créer l'environnement virtuel
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
.\venv\Scripts\activate  # Windows

# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

🛠️ Pipeline de Données

1. Scraping : Run python Scrapper.py
2. Transformation to CSV : Run python src/data/concatenator.py
3. Pipeline to BigQuery : Run python src/data/automated_pipeline.py
4. DBT structuration :
5. Analyse : Voir notebooks dans notebooks/

🌍 Destinations Couvertes

Ville	Code IATA
Amsterdam	AMS
Athènes	ATH
Barcelone	BCN
Bruxelles	BRU
Dublin	DUB
Londres	LON
Et plus encore...

📁 Structure du Projet

flight_analytic/
├── src/
│ ├── data/ # ETL et features
│ │ ├── init.py
│ │ ├── concatenator.py # Fusion des données
│ │ ├── feature_builder.py # Création des features
│ │ ├── automated_pipeline.py # Pipeline BigQuery
│ │ ├── compting_lines.py # Utilitaire statistiques
│ │ └── test_proxies.ps1 # Test des proxies
│ │
│ ├── models/ # Modèles ML
│ │ ├── init.py
│ │ └── predictor.py # Prédiction des prix
│ │
│ ├── analysis/ # Analyses des données
│ │ ├── init.py
│ │ ├── price_analyzer.py # Analyse des prix
│ │ └── route_analyzer.py # Analyse des routes
│ │
│ ├── visualization/ # Visualisations
│ │ ├── init.py
│ │ └── plotter.py # Graphiques
│ │
│ └── dashboard/ # Interface utilisateur
│ └── app.py # Application Streamlit
│
├── data/ # Données
│ ├── raw/ # Données brutes
│ ├── processed/ # Données traitées
│ ├── combined/ # Données fusionnées
│ ├── logs/ # Fichiers de logs
│ └── metrics/ # Métriques de performance
│
├── notebooks/ # Analyses Jupyter
│ ├── 01_price_analysis.ipynb # Analyse des prix
│ ├── 02_route_analysis.ipynb # Analyse des routes
│ ├── 03_prediction.ipynb # Modèles prédictifs
│ └── 04_modeling.ipynb # Modélisation avancée

📊 Features Analysées

• Prix relatifs par route
• Prix/minute de vol
• Volatilité des prix
• Facteurs temporels (saison, jour, etc.)

🗺️ Roadmap

• Pipeline de collecte
• Feature engineering
• Modèles prédictifs
• API REST
• Interface utilisateur

🤝 Contribution

1. Fork
2. Créer une branche (git checkout -b feature/amelioration)
3. Commit (git commit -m 'Ajout amelioration')
4. Push (git push origin feature/amelioration)
5. Pull Request

📫 Contact

@Arctusol

Lien du projet