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title: "Statistiques globales"
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```{r setup, include=FALSE} 
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE, echo = FALSE) 

```

```{r import data}
#import functions
source("fonctions/functions_restitution.R")
# import data
data_participation <- data.table::fread("data/data_vn.csv")
annee_actuelle <- lubridate::year(Sys.time())
```

## Chiffres clés

- Nombre total participants : `r stats_globales(data_participation, compter = "participants")`
- Nombre total participants cette année : `r stats_globales(data_participation, compter = "participants", select_annee = annee_actuelle)`
- Nombre total de participations : `r stats_globales(data_participation, compter = "observations")`
- Nombre total de participations cette année : `r stats_globales(data_participation, compter = "observations", select_annee = annee_actuelle)`

## Informations sur les inscriptions

Un peu de blabla pour expliquer peut-être. Nouveaux utilisateurs en fonction de leur première participation sur la période étudiée.

```{r new users data}
#calculate new users
# remove NA
data_participation <- filter(data_participation, !is.na(annee_participation))

# remove year before 1989
data_participation <- filter(data_participation, annee_participation > 1989)

graph_new_users(data_participation)

```

## variation temporelle du nombre de participants

Attention, cette représentation ne prend pas en compte les classes participant à **Vigie-Chiro** (15 à 25) et **BirdLab** (non déterminé)

```{r variation participants}
graph_evolution(data_participation, variable_focale = "participants")


```

## variation temporelle participations

```{r variation observation}


graph_evolution(data_participation, variable_focale = "observations")

```

## Cartographie

### Pour connaitre précisement les lieux des participations

```{r dynamic carto observations}

data_participation <- data_participation[!is.na(data_participation$latitude),]

# transformation en objet spatial (on explique quelles sont les colonnes pour creer une "geometry")
geo_participation<- st_as_sf(data_participation, coords = c("longitude", "latitude"))
# choix de la projection (très important c'est tout un sujet en réalité)
st_crs(geo_participation) <- 4326


carte_dynamique(geo_participation)

```

### Pour connaitre l'échantillonnage

```{r static carto observations}
# Make static map
# import maps

carte_statique(geo_participation)
```


## Variation temporelle intra-annuelle


```{r}
graph <- graph_participation_par_mois(data_participation, annee_focale = annee_actuelle)

graph + theme_text_size 
```


## Tendances Régionales (bientôt)

```{r}
#benchmark_regions(data_participation, CoucheRegion = "./data/maps/region_shp/contours-geographiques-des-nouvelles-regions-metropole.shp")
```

