In jomuller/vvs: Analyse des fichiers VisualValoSej

Objectif

Importer les données VisualValoSej 2017.

Origine des données

Les données sont issues des fichiers produits par le logiciel VisualValoSej proposé en téléchargement sur le site de l'ATIH.

Après installation du logiciel sur le poste, les fichiers de chaque mois ont été téléchargés. (Compter 30 min en tout pour cette étape : téléchargement, installation, copie locale des archivers GENRSA, téléchargerment de chaque fichier vvs)

Note : l'application VisualValoSej ne semble pas pouvoir lire les archives GENRSA stockées sur un lecteur réseau. Il est nécessaire que les fichiers archives de GENRSA soient sur le disque de la machine où est installé VisualValoSej.

Import

Le package vvs dispose d'une fonction permettant d'importer les données de tout un dossier. Il est nécessaire que ce dossier contienne tous les fichiers VisuaValoSej d'une année.

Note : le package vvs doit être installé sur le poste. Il peut être téléchargé sur https://github.com/IM-HUS/vvs

# Définir le chemin vers le dossier contenant des fichiers VisualValoSej
dossier_vvs <- '../raw_data/vvs_2017'

# Présenter la liste des fichiers, pour vérification
data.frame(fichier = dir(dossier_vvs),
           taille_Mo = round(file.size(dir(dossier_vvs, full.names = T))/10^6))

# Import
vvs2017 <- vvs::import_dir(dossier_vvs)

Rapide vérification

dplyr::glimpse(vvs2017)

Sauvegarde

dir_produced_data <- file.path('..', 'produced_data')
if(!exists(dir_produced_data)) dir.create(dir_produced_data)

# Sauvegarder
saveRDS(vvs2017, file.path(dir_produced_data, '05-raw_vvs_2017.rds'))

# Voir la taille
sprintf("Taille du fichier `%s` : %.1fMo", 
        basename(rds_path), 
        file.info(rds_path)$size / 10^6)