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A quoi sert l'étude des Big data : l'exemple du trafic piéton à Paris Empty A quoi sert l'étude des Big data : l'exemple du trafic piéton à Paris

le Mar 14 Fév 2017 - 12:27
Né comme T-Cuento Solutions en 2007, aujourd’hui TC Group Solutions est leader dans le développement de toutes sortes de solutions pour collecter, stocker, traiter et analyser le BIG DATA qui interagit avec les entreprises de Retail.
Aujourd’hui TC Group Solutions est présent dans plus de 28 pays sur 4 continents et avec plus de 10.000 senseurs installés, directement ou à travers un réseau de distributeurs exclusifs.


[*]Le trafic piéton des rues commerciales de Paris a diminué de -8,16% au long de l’année 2016
[*]Le mois de Juin a été le mois le plus fréquenté avec des journées de plus de 11 000 piétons pendant les heures commerciales.




Selon les premières données que TC Group Solutions a extraites de l’étude BIG DATA sur le comportement du consommateur 2016, le trafic piéton des rues commerciales de Paris a diminué de -8,16% au long de l’année 2016.
Analysé par mois, Paris a commencé l’année 2016 avec une moyenne de trafic piéton des rues commerciales bien au-dessous de celle de l’année précédente. Pendant les mois de mai, juin et juillet, la moyenne de trafic piéton des rues commerciales se stabilisent pour redescendre, cette fois en un pourcentage beaucoup plus faible, jusqu’en Décembre où le trafic piéton gagne une hausse de 3,22%.
A quoi sert l'étude des Big data : l'exemple du trafic piéton à Paris Big_da10
Les deux années coïncident que Juin est le mois qui a obtenu plus de fréquentation piétonne dans les rues commerciales de Paris, avec des journées qui compte avec une fréquentation de 9 300 piétons (2015) et 11 000 (2016) pendant les heures commerciales de 10h à 21h30.
Dans le classement, les deuxièmes places en 2016 ont été pour le mois de Mai et Juillet, avec des données quotidiennes de plus de 10.000 piétons maximum.
Ces conclusions sont tirées de l'étude BIG DATA sur le comportement du consommateur 2016, préparé par TC Group Solutions et réalisé à partir des calculs globaux de BIG DATA issus des milliers de données obtenues tous les jours des plus de 10.000 senseurs que l'entreprise a installé dans plus de 25 pays à travers le monde.
 

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