Elections sénatoriales 2017 - Résultats

Résultats des élections sénatoriales du 24 septembre 2017, scrutin majoritaire, tours 1 et 2, scrutin proportionnel et liste des élus

Apercu du dataset

Format

XLSX

Taille

71 Ko

Cas d'utilisation

Data Science

Explorez et analysez les donnees avec Python, R ou Jupyter pour extraire des insights.

Machine Learning

Utilisez ce dataset pour entrainer et evaluer vos modeles de machine learning.

Visualisation

Creez des graphiques et dashboards avec D3.js, Plotly, Tableau ou Power BI.

Projets academiques

Ideal pour les memoires, projets etudiants et travaux de recherche en data science.

Description

Résultats des élections sénatoriales du 24 septembre 2017, scrutin majoritaire, tours 1 et 2, scrutin proportionnel et liste des élus

Cas d’utilisation

Entrainement de modeles de machine learning
Benchmarking d’algorithmes de classification ou regression
Projets academiques en intelligence artificielle
Fine-tuning de modeles de langage

Source

Ce dataset est fourni par Ministère de l’intérieur. Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions frequentes

Comment utiliser le dataset Elections sénatoriales 2017 - Résultats ?

Le dataset Elections sénatoriales 2017 - Résultats est disponible au format XLSX. Telechargez-le et importez-le dans votre outil d'analyse prefere (Python, R, Excel, Power BI). il est adapte aux projets de data science, machine learning et analyses statistiques.

Le dataset Elections sénatoriales 2017 - Résultats est-il gratuit ?

Oui, ce dataset est entierement gratuit et open source. Vous pouvez l'utiliser librement pour vos projets personnels, academiques ou professionnels sans restriction.

A quelle frequence le dataset Elections sénatoriales 2017 - Résultats est-il mis a jour ?

La frequence de mise a jour depend de la source originale. Consultez la source officielle pour connaitre la periodicite exacte. Nous verifions regulierement que nos liens sont a jour.

Quels outils pour analyser ce dataset ?

Vous pouvez utiliser Python (pandas, numpy), R, Excel, Google Sheets, Jupyter Notebook ou des outils de BI comme Power BI et Tableau. Le format XLSX est compatible avec la plupart des outils d'analyse de donnees.