Ce n’est pas l’article le plus joyeux à écrire, mais il a le mérite de laisser une trace, et de voir à posteriori, l’évolution des cas dans le monde.
On voit que beaucoup de pays sont touchés.
Ce n’est pas l’article le plus joyeux à écrire, mais il a le mérite de laisser une trace, et de voir à posteriori, l’évolution des cas dans le monde.
On voit que beaucoup de pays sont touchés.
L’International Bank Account Number, généralement nommé sous l’acronyme IBAN, est un système international de numérotation de comptes bancaires, il permet l’identification exacte du compte et de l’établissement bancaire, ce qui facilite les opérations de paiement et de prélèvement.
L’IBAN est différent selon le pays, la banque et selon le détenteur du compte. Il est donc unique.
J’ai appris que la génération de l’IBAN suivait un algorithme spécifique, ainsi, il est possible de vérifier la validité d’un IBAN via un autre algorithme, je n’ai pas résisté à l’envie d’implémenter et de tester cet algorithme en VBA !
Code source :
Le traitement de données devient un enjeu crucial à notre époque, où les données sont produites par milliard chaque jour, c’est une compétence indispensable, notamment aux informaticiens intervenants sur ces thématiques, associées à celles de l’intelligence artificielle.
Mais le traitement seul de ces données n’est que la première étape ! Il faut pouvoir visualiser ces données de manières simples, et avoir un esprit d’analyse et le recul nécessaire permettant de tirer les conclusions et de prendre les bonnes décisions sur la base de ces données visualisées.
J’ai voulu me remettre à Power BI, mais hélas, ce n’est pas possible d’inclure des visualisations sur un site internet avec la licence gratuite, ce qui m’a permis de découvrir un autre outil qui le permet, Tableau !
Une étude de l’Insee sur les salaires moyens fournit des chiffres de 2012 à 2016, j’ai donc repris cette étude pour réaliser ce graphique interactif, moyennant quelques retraitements.
NB : J’affiche le salaire moyen, par arrondissement et par an, sans distinctions de sexe, d’âge, ou de catégorie socioprofessionnelle.
Quelles conclusions tirer à partir de ce graphique ?
Tout l’intérêt réside ici, afficher est bien, mais interpréter est encore mieux.
Ce que j’ai retenu personnellement sont les choses suivantes :
Compte tenu des informations limitées (On ne prend pas en compte le nombre d’habitants, la population active, la catégorie socioprofessionnelle, etc..) il ne serait pas prudent de tirer d’autres conclusions et de généraliser, il ne faudrait pas commettre une erreur écologique !