Créer un projet

Vous allez commencer par créer un projet dans ArcGIS Business Analyst Web App. Les projets contiennent des couches, des rapports et d’autres éléments de carte ; ils vous aident à gérer à et à organiser vos données de manière plus efficace. Les projets vous permettent également de partager votre travail.

Votre projet va cartographier les quartiers de Berlin en Allemagne. Vous pouvez, toutefois, exécuter ce processus pour n’importe quelle zone de l’Allemagne ou d’un autre pays.

  1. Accédez à Business Analyst Web App.
  2. Si vous n’êtes pas déjà connecté, cliquez sur Sign in (Se connecter). Connectez-vous via votre compte d'organisation ArcGIS.
    Remarque :

    Si vous ne disposez pas d’un compte d’organisation, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.

    Votre compte doit disposer d’une licence autorisant l’utilisation de Business Analyst. Si vous êtes l’administrateur de votre organisation vous pouvez vous attribuer une licence. Autrement, vous devez contacter votre administrateur pour qu’il vous attribue une autorisation.

    Si vous utilisez Business Analyst pour la première fois, une fenêtre Welcome (Bienvenue) s’ouvre. Si vous avez précédemment créé un projet dans Business Analyst, la fenêtre Welcome (Bienvenue) ne s’affiche pas, mais une fenêtre What’s new (Nouveautés) est susceptible d’apparaître.

  3. Si nécessaire, fermez la fenêtre Welcome (Bienvenue) ou la fenêtre What’s New (Nouveautés).
  4. Si vous utilisez Business Analyst pour la première fois, cliquez sur Create project (Créer un projet). Si vous avez déjà utilisé Business Analyst, cliquez sur Home (Accueil), puis sur New project (Nouveau projet).

    La fenêtre Create project (Créer un projet) apparaît.

  5. Pour Project name (Nom du projet), saisissez Quartiers de Berlin adaptés aux déplacements à vélo et ajoutez votre nom ou vos initiales. Cliquez sur Create (Créer).

    Un message explique qu’un projet est en cours de création. Le processus peut prendre du temps. Lorsqu’il s’achève, un message confirme que le projet a été créé.

  6. Cliquez sur OK.
  7. Si nécessaire, dans la liste des projets, pointez sur le projet Quartiers de Berlin adaptés aux déplacements à vélo et cliquez sur Open project (Ouvrir le projet).

    Le projet apparaît.

    Projet par défaut

    Remarque :

    En fonction des paramètres de votre organisation, l’étendue et l’apparence par défaut de votre projet peuvent différer de l’image d’exemple.

    Vous allez vous assurer que les données que vous utilisez concernent l’Allemagne.

  8. Dans le ruban, cliquez sur le menu affichant la source de données de votre pays ou votre région.

    Menu indiquant le pays ou la région

  9. Dans la liste des pays et des régions, recherchez l’Allemagne et cliquez sur le bouton Click for data source selections (Cliquer pour choisir une source de données).

    Bouton Click for data source selections (Click for data source selections)

    Les deux sources de données disponibles pour l’Allemagne apparaissent.

  10. En regard de la source de données Standard, cliquez sur Apply (Appliquer).

    Source de données Standard pour l’Allemagne

    La carte se déplace sur l’Allemagne et la source de données démographique est définie sur Germany (Standard) (Allemagne (Standard)).

Ajouter des variables démographiques

Maintenant que vous avez défini la source de données sur l’Allemagne, vous êtes prêt à aider Max et Renate à rechercher les quartiers qui répondent aux critères de leur start-up de kiosque pour vélos. Leur marché cible présente les caractéristiques suivantes : un pourcentage élevé de ménages avec enfants, des niveaux de revenus faibles et moyens, ainsi que des niveaux supérieurs à la moyenne en termes de dépenses de loisirs. Vous allez créer une liste de variables de données démographiques qui représentent ces caractéristiques. Vous affinerez ensuite la zone d’analyse sur les quartiers de Berlin.

  1. Sur le ruban, cliquez sur Create maps (Créer des cartes) et sélectionnez Smart map search (Recherche cartographique dynamique).

    Option Smart map search (Recherche cartographique dynamique)

    La fenêtre Smart map search (Recherche cartographique dynamique) apparaît. Elle contient des listes à l’affiche d’ensembles de variables pré-assemblés, populaires auprès des utilisateurs de Business Analyst. Vous allez créer votre propre liste de variables qui vous intéressent particulièrement.

  2. En bas du volet du processus, cliquez sur Browse all variables (Parcourir toutes les variables).

    Bouton Browse all variables (Parcourir toutes les variables)

    Vous allez utiliser la fenêtre Data browser (Navigateur de données) pour sélectionner les variables correspondant aux critères de Max et Renate.

  3. Sous Standard variables (Variables standard), cliquez sur Households (Ménages).

    Catégorie Households (Ménages)

    La catégorie Households (Ménages) regroupe des variables décrivant des types de ménages en Allemagne, y compris la variable qui vous intéresse : les ménages avec enfants.

  4. Sous Explore > Households (Explorer > Ménages) vérifiez que All (Tous) est sélectionné.

    Option All 'Households' variables (Toutes les variables 'Ménages')

  5. Cochez la case 2023 Households by Type: Multi-Person Households with Children (Ménages par type en 2023 : ménages avec enfants).

    Variable 2023 Households by Type: Multi-Person Households with Children (Ménages par type en 2023 : ménages avec enfants)

    La variable est ajoutée à la liste Selected variables (Variables sélectionnées) en haut de la fenêtre Data browser (Navigateur de données). Vous allez maintenant ajouter des variables qui reflètent les ménages à revenus faibles et moyens.

  6. Sous Categories (Catégories), cliquez sur Income (Revenus).

    Option Income (Revenus)

  7. Sous Explore > Income (Explorer > Revenus) vérifiez que All (Tous) est sélectionné. Cochez les cases associées à 2023 Total Households in 2nd Income Quintile (€20,999 to €31,828) (Nombre total de ménages en 2023 appartenant au 2e quintile de revenu (20 999 € à 31 828 €)) et à 2023 Total Households in 3rd Income Quintile (€31,829 to €47,354) (Nombre total de ménages en 2023 appartenant au 3e quintile de revenu (31 829 € à 47 354 €)).

    Variables de 2e et 3e quintile de revenu

    Les deux variables sont ajoutées à la liste Selected variables (Variables sélectionnées), ce qui permet d’en compter trois. Vous allez à présent ajouter une variable qui reflète les ménages dont les niveaux de dépenses de loisirs sont supérieurs à la moyenne.

  8. Sous Categories (Catégories), cliquez sur Spending (Dépenses).
  9. Faites défiler vers le bas, puis cochez 2023 Recreational & Cultural Service Expenditures: Index (Dépenses liées aux loisirs et à la culture en 2023 : Indice).

    Variable 2023 Recreational & Cultural Service Expenditures: Index (Dépenses liées aux loisirs et à la culture en 2023 : Indice)

    Un indice compare la valeur dans les zones de la carte à une autre valeur, telle que la moyenne nationale. L’indice indique les zones qui présentent des dépenses de loisirs supérieures à la moyenne, par rapport à la moyenne nationale en Allemagne.

    Vous avez sélectionné quatre variables au total. Vous allez enregistrer cette liste de variables et les appliquer à la carte.

  10. En bas de la fenêtre Data Browser (Navigateur de données), cliquez sur Save list (Enregistrer la liste).

    Bouton Save list (Enregistrer la liste)

  11. Pour List name (Nom de la liste), saisissez Indicateurs adaptés aux déplacements à vélo.
  12. Pour List icon (Icône de la liste), sélectionnez Shapes and icons (Formes et icônes). Sous Transportation (Transports), cliquez sur l’icône représentant un vélo.

    Icône représentant un vélo

    Conseil :

    Vous pouvez utiliser la barre de recherche pour rechercher une icône de vélo plus rapidement.

  13. Dans la fenêtre Save variable list (Enregistrer la liste de variables), cliquez sur Save (Enregistrer).

    Bouton Save (Enregistrer) dans la fenêtre Save variable list (Enregistrer la liste de variables)

  14. En bas de la fenêtre Data browser (Navigateur de données), cliquez sur Apply (Appliquer).

    Le processus de recherche cartographique dynamique s’exécute et applique les variables que vous avez sélectionnées à la totalité de la carte de l’Allemagne. Vous allez maintenant affiner l’étendue d’analyse pour examiner la ville de Berlin en particulier.

  15. Faites défiler le volet Smart map search (Recherche cartographique dynamique) vers le bas jusqu’à la section Geography (Géographie). Cliquez sur le menu Analysis extent (Étendue d’analyse), recherchez Berlin et sélectionnez l’élément Municipality (Municipalité) pour Berlin.

    Municipality (Municipalité) de Berlin dans la liste des résultats de recherche

    La carte se déplace sur Berlin et limite l’étendue d’analyse. Vous allez maintenant ajuster le niveau de détail de la carte pour afficher chaque quartier.

  16. Dans la section Geography (Géographie ), pour Level of detail (Niveau de détail), sélectionnez Postcodes5 (Codes postaux de niveau 5).

    Niveau de détail Postcodes5 (Codes postaux de niveau 5)

    La carte affiche désormais les limites de chaque code postal dans la ville de Berlin. Ces limites vous permettent d’examiner les critères que vous avez choisis au niveau de chaque quartier.

    Carte affichant la ville de Berlin avec les codes postaux

    Vous avez créé une liste de variables démographiques pertinentes et affiné la zone d’analyse sur les quartiers de Berlin. Vous allez à présent analyser et comparer les quartiers en fonction des variables que vous avez sélectionnées.

Rechercher les quartiers adaptés aux déplacements à vélo

Pour aider Max et Renate à sécuriser le financement de leur start-up, vous devez identifier au moins 10 zones dans Berlin présentant une probabilité élevée de faire usage de leurs kiosques pour vélos. Vous avez sélectionné des indicateurs qui mesurent le comportement propice aux déplacements à vélo (enfants, revenus et dépenses de loisirs). Vous allez à présent définir des plages pour ces variables afin d’identifier les quartiers les plus adaptés aux déplacements à vélo.

Vous allez d’abord modifier la variable Multi-Person with Children (Ménages avec enfants) pour qu’elle indique un pourcentage eu lieu d’un total brut. Un pourcentage permet de comparer la variable plus facilement entre les différents quartiers. Le nombre de ménages ne tient pas compte du nombre d’habitants du quartier.

  1. Faites défiler le volet Smart map search (Recherche cartographique dynamique) vers le haut jusqu’à la section Variable list (Liste de variables). Pour 2023 HHs: Multi-Person with Children (Ménages en 2023 : Ménages avec enfants), cliquez sur Calculation: Count (Calcul : Total) et sélectionnez Percentage (Pourcentage).

    Option Percentage (Pourcentage)

    Vous allez maintenant définir un seuil de plage pour la variable afin que seuls les quartiers présentant une valeur minimale donnée apparaissent sur la carte. La carte affichera ainsi uniquement les quartiers avec un pourcentage adapté de ménages avec enfants.

  2. Ajustez la plage de la variable 2023 HHs: Multi-Person with Children (Ménages en 2023 : Ménages avec enfants) pour que le seuil inférieur soit égal à 20 %.

    Seuil inférieur défini sur 20 %

    La carte filtre automatiquement les quartiers dans lesquels moins de 20 % des ménages ont des enfants. Vous allez ajuster le seuil inférieur des autres variables afin d’exclure les quartiers qui ne sont pas démographiquement adaptés aux kiosques pour vélos.

  3. Ajustez les variables suivantes :
    • Pour 2023 HHs: 2nd Quintile (€20,999 to €31,828) (Ménages en 2023 : 2e quintile (20 999 € à 31 828 €)), modifiez le seuil inférieur et indiquez 2 000 ménages.
    • Pour 2023 HHs: 3rd Quintile (€31,829 to €47,354) (Ménages en 2023 : 3e quintile (31 829 € à 47 354 €)), modifiez le seuil inférieur et indiquez 2 000 ménages.
    • Pour 2023 Recreational Services: Index (Loisirs en 2023 : Indice), modifiez le seuil inférieur et indiquez 100.

    La carte est actualisée pour refléter toutes les zones qui répondent aux critères modifiés.

    Carte représentant les quartiers qui répondent aux seuils des 4 variables

    Le volet Results (Résultats) indique que 21 codes postaux répondent aux critères saisis.

    fenêtre Results (Résultats)

    Maintenant que vous avez défini les critères de base, vous allez explorer les données, affiner les critères et limiter les résultats aux 10 quartiers les plus adaptés.

  4. Dans le volet Results (Résultats), cliquez sur le bouton Histogram (Histogramme).

    Bouton Histogram (Histogramme)

    L’histogramme représente la distribution des données dans un format similaire à celui d’un diagramme à barres.

  5. Sous Chart settings (Paramètres du diagramme), pour Variable, sélectionnez 2023 Recreational Services: Index (Loisirs en 2023 : Indice).

    Section Chart settings (Paramètres du diagramme)

    L’histogramme affiche désormais la distribution de toutes les localisations dans lesquelles les dépenses de loisirs sont supérieures à la valeur de l’indice national (100).

    Histogramme de la variable 2023 Recreational Services: Index (Loisirs en 2023 : Indice)

  6. Pointez sur les barres pour afficher la valeur de l’indice ainsi que le nombre de zones présentant cette valeur.

    10 sites présentent des dépenses de loisirs avec une valeur d’indice supérieure à 104. Vous allez ajuster la variable des dépenses de loisirs de telle sorte que le seuil inférieur soit égal à 104,1.

  7. Dans le volet Smart map search (Recherche cartographique dynamique), pour 2023 Recreational Services: Index (Loisirs en 2023 : Indice), modifiez la valeur du seuil et indiquez 104,1.

    La carte indique maintenant 10 codes postaux qui répondent aux critères des déplacements à vélo, avec une attention particulière portée aux dépenses de loisirs.

    Carte affichant les 10 quartiers les plus adaptés

    Vous allez maintenant enregistrer votre travail.

  8. Dans le volet Smart map search (Recherche cartographique dynamique), cliquez sur Save layer (Enregistrer la couche).
  9. Dans la fenêtre Save layer (Enregistrer la couche), pour Layer name (Nom de la couche), saisissez 10 quartiers de Berlin les plus adaptés aux déplacements à vélo et ajoutez votre nom ou vos initiales. Cliquez sur OK.

    Au bout de quelques instants, la couche est enregistrée.

  10. Sur le ruban, cliquez sur Quartiers de Berlin adaptés aux déplacements à vélo.

    Onglet Projet

    La couche est indiquée sous Smart map search layers (Couches de recherche cartographique dynamique).

    Emplacement de la couche enregistrée

Dans ce didacticiel, vous avez identifié les quartiers de Berlin qui conviendraient à la proposition de start-up de kiosque pour vélo de Max et Renate. Vous avez créé un projet dans Business Analyst Web App, compilé une liste de variables démographiques pertinentes et défini des seuils pour cartographier les quartiers répondant aux critères souhaités. Le résultat indique les 10 quartiers les plus adaptés aux kiosques pour vélos en fonction de ces critères.

Même si ce processus concernait les kiosques pour vélos à Berlin, vous pouvez utiliser les données démographiques disponibles dans Business Analyst et procéder de même pour à peu près n’importe quel type d’entreprise dans le monde. Il suffit de définir les variables démographiques appropriées en fonction de l’entreprise et de les cartographier dans la zone d’intérêt.

Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.