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AgriDash Togo - Dashboard d'optimisation et de pilotage des chaînes de valeur agricoles au Togo # AgriDash Togo Documentation complete du projet d'optimisation et de pilotage des chaines de valeur agricoles au Togo. ## 1. Presentation generale AgriDash Togo est un projet Python de data analyse et de tableau de bord interactif pour suivre les filieres agricoles strategiques du Togo. Le projet combine plusieurs familles de donnees : - donnees macroeconomiques issues de la Banque mondiale, notamment inflation et PIB ; - donnees climatiques issues de NASA POWER, avec precipitation et temperature par region ; - donnees agricoles estimees ou derivees pour les principales cultures togolaises ; - donnees de prix de marche par region et par culture ; - modeles de risque, de prevision et d'aide a la decision. L'objectif principal est de fournir une vue exploitable sur la production agricole, les rendements, les prix, les risques macroeconomiques et climatiques, ainsi que les opportunites de transformation et d'arbitrage regional. Le projet contient aussi une application Dash nommee AgriDash Togo, qui permet d'explorer les indicateurs sous forme de graphiques, cartes, tableaux, filtres et exports. ## 2. Fonctionnalites principales Le projet permet de : - charger les donnees World Bank fournies localement ; - comparer le Togo avec d'autres pays d'Afrique de l'Ouest sur l'inflation ; - generer des donnees agricoles par culture de 2000 a 2025 ; - recuperer ou lire en cache les donnees climatiques NASA POWER ; - generer des prix de marche regionaux de 2015 a 2030 ; - calculer un score de risque d'approvisionnement ; - produire des previsions agricoles jusqu'en 2030 ; - visualiser les resultats dans un dashboard Dash ; - exporter des donnees en CSV, Excel et PDF ; - deployer l'application sur Render via `render.yaml`. ## 3. Structure du projet ```text . ├── README.md ├── requirements.txt ├── render.yaml ├── dashboard/ │ ├── app.py │ └── assets/custom.css ├── src/ │ ├── config.py │ ├── data_loader.py │ ├── agriculture_data.py │ ├── climate_data.py │ ├─ …