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Pipeline de données pour la surveillance épidémiologique du paludisme au Sénégal # Pipeline de données — Surveillance du paludisme au Sénégal Pipeline ETL complet pour la surveillance épidémiologique du paludisme au Sénégal (2000-2024). Intègre quatre sources internationales, modélise une base SQL Server en schéma en flocon, produit un tableau de bord Power BI interactif et prédit l'incidence à l'horizon 2030 avec Prophet. --- ## Stack technologique - Python 3.x — pandas, sqlalchemy, unicodedata, prophet, scipy - SQL Server Express — schéma en flocon (6 tables) - Power BI Desktop — 13 mesures DAX - Prophet (Meta) — prévisions 2025-2030 --- ## Sources de données | Source | Couverture | |---|---| | OMS / HDX | Indicateurs nationaux 2000-2024 | | DHS / HDX | Prévalence régionale 2010-2017 | | Banque Mondiale / HDX | Indicateurs prévention 2000-2021 | | HDX | 1 345 structures sanitaires géolocalisées | --- ## Résultats - Réduction de 84% du taux d'incidence entre 2000 et 2024 - Disparité régionale : Kédougou 17,25% vs Dakar 0,43% - Prédiction Prophet 2030 : 29,11/1000 — écart OMS : +6,07 points --- ## Tableau de bord Power BI **Vue Nationale — évolution sur 25 ans** **Analyse Régionale — disparités géographiques** **Vue Préventive — programmes de prévention** --- ## Prévision Prophet 2025-2030 --- ## Schéma en flocon — base paludisme_senegal --- ## Structure du projet ``` ├── 03_scripts/ │ ├── 02_transformation/ │ │ ├── 01_nettoyage.py │ │ └── 02_transformation.py │ └── 03_chargement/ │ └── chargement_etl.py ├── 04_base_donnees/ │ └── create_tables.sql ├── 06_ml_models/ │ └── 01_prophet_incidence.py └── 07_outputs/ ├── previsions_incidence_2025_2030.csv ├── prophet_prediction_incidence.png ├── schema_flocon_paludisme.png ├── dashboard_vue_nationale.png ├── dashboard_analyse_regionale.png └── dashboard_vue_preventive.png ## Installation ```bash pip install pandas sqlalchemy pyodbc prophet matplotlib scipy ``` Créer un fichier `.env` : DB_SERVER=ANNA/SQLEXPRESS DB_NAME=paludisme_senegal DB_USER …