Algorithme d’origine et de taux de pénétration

Nous déterminons le lieu d'habitation ou de travail de notre population grâce au repérage de schémas comportementaux.

Une personne sera identifiée comme habitant dans tel quartier lorsqu'elle aura été vue à plusieurs répétitions et dans la majorité des jours du mois aux heures du soir et du matin, dans un même quartier. Elle sera identifiée comme travaillant dans tel quartier si elle a été vue à répétition aux heures dʼune journée de travail standard (10h à 18h en France) et sur les jours de la semaine. 

Pour la provenance, nous analysons ensuite le pourcentage de personnes habitant dans chaque quartier sur la totalité d'une population vue dans ou à proximité de l'objet analysé et dont nous connaissons le domicile ou le lieu de travail. L'indicateur de provenance prend en compte la récurrence des visites uniques quotidiennes dans la semaine.

Ex : une personne s'étant rendue tous les jours du mois devant telle adresse pèsera 30 fois plus dans notre statistique qu'une personne ne s'y étant rendue qu'une seule fois.

Pour l'indicateur de taux de pénétration, nous comparons le nombre d'habitants connus de tel quartier s'étant rendu dans ou à proximité de l'objet analysé par rapport à la totalité des habitants connus de ce quartier. 

Ici, la récurrence de visite n'est pas prise en compte afin d'avoir des taux qui ne dépassent jamais les 100% et donner une idée du pourcentage de la population s'étant rendu au moins une fois à l'objet analysé.

Pour des raisons de fiabilité et de confidentialité, nous n'affichons pas non plus les quartiers où nous connaissons moins de 20 habitants dans nos bases de données lors d'un mois donné. Cette limitation s'applique sur certaines villes ayant peu d'habitants (France : < 1400 habitants, Italie : < 2100 habitants, Espagne : < 1100 habitants. Pas de limitation sur les autres pays.)

Une série de redressements est également appliquée pour que nos statistiques soient au plus près de la réalité terrain (redressement géographique, socio-démographique biais d'identification...). 

Pourquoi l'analyse affiche 80% de la provenance cumulée des visiteurs ?

Provenances résiduelles : Au-delà du seuil de 80% les taux deviennent très peu significatifs. Nos marges d'erreurs ne permettent plus d’assurer la fiabilité des taux affichés. Chez Mytraffic, nous tenons à assurer la fiabilité de nos données avant tout. Nous nous assurons que nos taux soient calculés sur un nombre minimal de points GPS pour être statistiquement représentatifs.

Taux minimes : Au-delà du seuil de 80% les taux deviennent minimes et très peu significatifs. Ils sont impropres à l’affichage ou à la bonne compréhension des données. Ex : 0,00001% de provenance.

Provenances éparses : au-delà du seuil de 80% les taux deviennent très épars sur le territoire et donc difficiles à analyser où à mobiliser dans le cadre d’une utilisation de la plateforme comme aide à la prise de décision.

Ex : Sur le polygone de Gare de Lyon, la provenance à 100% devient si éclatée qu’elle recouvre pratiquement la France entière.

Provenances exceptionnelles et inconstantes : au-delà du seuil de 80%, les provenances sont en majorité liées à des visites exceptionnelles. La majorité des quartiers qui apparaissent sur un mois donné ne font pas partie de la zone de provenance du même objet sur les autres mois. Cela rend impossible l’analyse en suivi et le suivi de l’évolution des taux.

Ex : Présence dans le polygone d’une personne étant venue visiter sa famille depuis l’autre bout du pays.

Temps de chargement de la page : Ce seuil de 80% nous permet également d’optimiser les temps de chargement de notre plateforme pour une meilleure navigation.