DGML est une plateforme développée par Etalab pour faciliter l'accès aux jeux de données ouverts de data.gouv.fr. Elle permet aux utilisateurs de sélectionner rapidement des jeux de données adaptés au Machine Learning, d'en analyser les caractéristiques statistiques et de visualiser les résultats d'entraînement automatique d'algorithmes. L'objectif est de démocratiser l'utilisation des données publiques pour des projets d'intelligence artificielle.

Ce projet propose un accès libre et comparatif aux données publiques françaises et internationales. Il permet aux utilisateurs, chercheurs ou citoyens, d'analyser les écarts entre les statistiques nationales et celles d'autres pays. Les données sont structurées pour être facilement réutilisables dans des projets d'analyse ou de visualisation.

Ce dépôt rassemble les présentations, scripts, données et autres ressources utilisées lors de l’École d'été méthodes quantitatives en sciences sociales 2019. Il contient des modules pour la formation aux méthodes quantitatives, l'accès aux données de la statistique publique, l'introduction à R et RStudio, et la modélisation linéaire, logistique et polytomique.

Ce projet propose une plateforme d'analyse et de comparaison des données publiques entre la France et d'autres pays. Il permet aux utilisateurs d'explorer des jeux de données ouverts, de visualiser des statistiques et des tendances, et de mieux comprendre les différences et similitudes entre les systèmes administratifs, économiques ou sociaux des nations. L'objectif est de favoriser la transparence et l'accès à l'information pour les citoyens, chercheurs et décideurs.

Outil dédié à la gestion, l'accès et le traitement de données administratives et d'enquêtes. Il permet de configurer, nettoyer, lire et écrire des jeux de données statistiques tout en facilitant leur exploitation. Utilisé principalement dans le cadre de projets de recherche ou d'analyse publique, il simplifie la manipulation de données complexes pour des utilisateurs techniques ou non.

Ce projet étudie les déterminants de la vaccination dans sept pays d'Afrique francophone (Niger, Bénin, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Mali, Sénégal, Togo). Il combine des données socio-économiques issues d'enquêtes standardisées avec des analyses statistiques avancées (analyse factorielle multiple, modèles bayésiens et fréquentistes) pour identifier les facteurs influençant l'accès et l'adhésion aux programmes vaccinaux. Les résultats visent à éclairer les politiques publiques en santé.

Ce projet permet d'analyser et de produire des statistiques détaillées sur les interruptions volontaires de grossesse (IVG) réalisées en France en 2021. Il traite les données issues du PMSI (Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information) et du DCIR (Datamart de Consommation Inter-Régimes) pour générer des rapports et tableaux comparatifs. Les résultats sont utilisés par les autorités sanitaires pour évaluer les politiques publiques et améliorer l'accès aux soins.

L'Autorité de la Statistique Publique est un organisme public indépendant chargé de veiller à l'indépendance professionnelle des statistiques publiques en France. Elle s'assure du respect des principes d'objectivité, d'impartialité et de qualité des données produites par les services statistiques. Elle publie des avis, des rapports annuels et des délibérés, et participe à la coordination de la statistique publique au niveau national et européen.

Ce projet génère l'Étude et Résultats N°1274 de la DREES, qui analyse l'acceptabilité des mesures environnementales en fonction des catégories sociales et géographiques. Il exploite les données du Baromètre d'opinion de la DREES (2000-2022) pour produire des statistiques et des visualisations destinées à éclairer les politiques publiques. Les résultats sont publiés en open data et en datavisualisation pour une accessibilité maximale.

Ce projet automatise la mise à jour quotidienne d'une base de données dédiée aux statistiques publiques de SignalConso. Il extrait les données pertinentes de la base de production, les anonymise pour garantir la confidentialité, puis les restructure dans une base simplifiée. Cette base alimente ensuite Metabase pour générer des tableaux de bord accessibles au public via le site officiel. Le processus est déclenchable manuellement via une API sécurisée.