Projet de technique de programmation - COLLECTE ET ANALYSE AUTOMATISEE DES PRIX DES POMMES DANS DIFFERENTS SUPERMARCHES

Description du projet

Ce projet consiste à comparer les prix des pommes entre deux supermarchés, Franprix et Carrefour, en utilisant les méthodes de scraping web et des analyses statistiques. Ainsi avec notre programme un consommateur peut retrouver les prix de n'importe quel produit dans divers supermarchés juste en changeant les variables de notre fonction de récupération de prix.

Les principales fonctionnalités incluent :

1. L'extraction des noms et prix des produits via la bibliothèque RSelenium.

2. Le nettoyage et la préparation des données pour une analyse robuste.

3. Des visualisations interactives et des statistiques descriptives pour mieux comprendre les variations de prix.

Pour commencer

Voici les étapes nécessaires pour commencer avec ce projet.

Pré-requis

Avant de démarrer, assurez-vous d'avoir les éléments suivants :

• R (version 4.0 ou supérieure)
• GECKODRIVER pour les utilistaeurs de firefox
• Javascript installé
• Les bibliothèques R suivantes :
  • RSelenium
  • dplyr
  • ggplot2
  • stringr
  • rvest
  • httr
  • tidyr

Installation

Clonez ce dépôt GitHub sur votre machine locale :

Installez les bibliothèques R nécessaires :

install.packages(c("RSelenium", "dplyr", "ggplot2", "stringr", "rvest", "httr", "tidyr"))

Démarrage

Pour exécuter le projet, suivez les étapes ci-dessous :

1. Ouvrez le fichier code propre 1.0.R dans RStudio.
2. Rassurez vous d'utiliser firefox et geckodriver.
3. Rassurez vous que Rselenium est bien configuré.
4. Lancez le script complet pour scraper les données, les nettoyer et générer des visualisations.

Ce projet a été développé avec :

RStudio - Environnement de développement pour R

RSelenium - Bibliothèque R pour le web scraping avec Selenium

ggplot2 - Librairie R pour la visualisation des données

❓ Où obtenir de l’aide

Pour toute question ou problème, vous pouvez Contacter l'équipe projet (voir section "Mainteneurs").

Contributing

Les contributions sont les bienvenues !

Versions

Dernière version : 1.0

👩‍💻 Mainteneurs

Ce projet est développé dans le cadre d'un cours universitaire en techniques de programmation à l'Université de Strasbourg.

Équipe projet :

• KAMEDA Patrice Thomas ;

• DJAU Mamadou.

Conclusion

Ce projet illustre comment combiner des outils de scraping et d’analyse statistique pour obtenir des insights exploitables. Malgré certaines limitations techniques, les méthodes utilisées sont adaptables et extensibles pour des études plus complexes ou diversifiées.

Merci d’utiliser notre projet et d’apporter vos retours pour l’améliorer !