Ce projet est un composant web open source conçu pour exporter des jeux de données au format CSV depuis une application web. Il permet aux utilisateurs de générer un fichier CSV à partir de données structurées, avec la possibilité de personnaliser le nom du fichier et les en-têtes. Intégré dans des interfaces métabolomiques, il facilite l'analyse et le partage des résultats entre chercheurs et collaborateurs.

Outil académique dédié à l'analyse des émotions dans des pièces de théâtre en alsacien. Il permet d'extraire et structurer des données à partir de fichiers XML, de calculer des indicateurs émotionnels (valence, arousal, etc.) et de visualiser les dynamiques émotionnelles au fil de l'œuvre. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de fichiers CSV pour faciliter l'interprétation des émotions par personnages, types de théâtre ou autres critères.

Ce projet permet d'analyser et de rechercher des données sur les vols, aéroports et compagnies aériennes américaines à partir de fichiers CSV. Il propose une interface utilisateur pour exécuter 10 requêtes prédéfinies, comme identifier les aéroports desservis par une compagnie, les vols les plus retardés ou les itinéraires directs entre deux aéroports. L'outil facilite l'exploration des données aéronautiques pour des analyses statistiques ou logistiques.

Le package R dailymet est un outil d'analyse des extrêmes de séries temporelles quotidiennes de données météorologiques, en particulier les températures maximales quotidiennes. Il fournit des méthodes pour lire les données à partir de fichiers CSV, produire des résumés et des visualisations à l'aide de ggplot2, et fournit des fonctions pour décrire la tendance et la saisonnalité dans les séries temporelles.

Ce projet fournit des outils et des jeux de données anonymisés pour analyser les comportements des étudiants en génie logiciel à partir de leurs commits. Il inclut des scripts de transformation de logs JSON en fichiers CSV, ainsi que des rapports générés par Process Mining pour visualiser les indicateurs comportementaux. Les données et analyses sont destinées à la recherche académique.

Ce projet collecte et agrège les prix des carburants en France, incluant la TVA, à partir de sources officielles comme l'INSEE et le site gouvernemental prix-carburants.gouv.fr. Il génère des fichiers CSV détaillant les prix par type de carburant (SP95, SP98, E85, gazole, etc.), par région, par mois et par année, aussi bien en litres qu'en hectolitres. Les données sont destinées à alimenter des outils d'analyse économique ou fiscale, comme OpenFisca-France-Indirect-Taxation.

Outil dédié à l'analyse et à la visualisation de données issues de réseaux maillés. Il permet d'extraire des métriques comme le RSSI (puissance du signal) et le temps de connexion à partir de fichiers GraphML, puis de générer des graphiques et des fichiers CSV pour évaluer la performance des liens réseau. Les résultats aident à identifier les points de faiblesse, à optimiser la répartition des routeurs et à améliorer la qualité globale du réseau.

Scraptablo API est une solution d'extraction de tableaux à partir de fichiers PDF, conçue pour automatiser le traitement de documents structurés. Elle permet aux entreprises de convertir rapidement des données tabulaires en fichiers CSV exploitables, facilitant ainsi l'analyse et l'intégration des informations dans des outils métiers. L'API s'appuie sur des modèles avancés de détection de tables et de reconnaissance de structure pour garantir une extraction précise et fiable.

MadDog est une application web permettant la visualisation et l'analyse de données géospatiales relatives à l'évolution du trait de côte en Bretagne. Elle s'appuie sur une infrastructure de données géographiques (INDIGEO) et offre des fonctionnalités avancées de gestion et d'interprétation des données, telles que l'interpolation de MNT à partir de fichiers CSV et l'utilisation de l'outil Image mosaic de GeoServer pour une interrogation efficace des flux WMS.

Ce projet permet d'analyser et de filtrer des données sur des chercheurs, notamment leurs affiliations et profils. Il génère des rapports structurés au format YAML ou JSON à partir de fichiers CSV. L'outil facilite la recherche ciblée d'informations sur des institutions ou des chercheurs spécifiques, offrant une solution pour exploiter des données académiques de manière efficace et personnalisable.