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# 🌾 Analyse et Prédiction des Prix des Denrées Alimentaires au Sénégal ### *Food Price Analysis and Prediction in Senegal* > Projet de fin d'année — Licence 2 Big Data | Dakar Institute of Technology (DIT) --- ## 📌 Description Cette application interactive permet d'**analyser et prédire les prix des denrées alimentaires au Sénégal** à partir des données du Programme Alimentaire Mondial (PAM/WFP). Elle s'adresse à trois types d'utilisateurs : - 📊 **Analystes & Data Scientists** — exploration des tendances, anomalies et saisonnalité - 🛒 **Grand public** — anticiper les prix pour mieux gérer son budget - 🏛️ **Décideurs** — identifier les régions et produits les plus vulnérables *This interactive app allows users to analyze and predict food prices in Senegal using WFP data, targeting analysts, the general public, and decision-makers.* --- ## 📊 Dataset - **Source :** WFP VAM Food Prices - **Couverture :** 2020 – 2026 - **Contenu :** Prix relevés dans 64 marchés, 14 régions, 34 départements pour 12 produits alimentaires - **Variables clés :** `date`, `commodity`, `admin1`, `market`, `price`, `usdprice`, `latitude`, `longitude` --- ## 🗂️ Structure du projet ``` food-prices-senegal/ ├── app.py # Page d'accueil bilingue FR/EN ├── pages/ │ ├── 1_Vue_Generale.py # Évolution des prix, heatmaps, top marchés │ ├── 2_Analyse_Anomalies.py # Saisonnalité, décomposition, anomalies │ └── 3_Prediction.py # Prédiction interactive par produit/marché ├── models/ │ ├── model_lr.pkl # Modèle Linear Regression entraîné │ ├── le_commodity.pkl # Encodeur produits │ ├── le_region.pkl # Encodeur régions │ ├── le_market.pkl # Encodeur marchés │ └── stats.pkl # Stats historiques ├── data/ │ └── wfp_food_prices_sen_clean.csv ├── .streamlit/ │ └── config.toml # Thème de l'app └── requirements.txt ``` --- ## 🔬 Méthodologie ### 1. Exploration d …