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Stats v2 : /stats ultra complet (module commun Groupe KA v2) + 5 rapports PDF

- kit vendorisé mis au niveau v2 canonique (kacharts.tsx, kapdf.py, SPEC.md)
- statsdash : 10 KPI avec sparklines + deltas honnêtes, 6 jauges de
  complétude, 4 séries quotidiennes (inventaire/nouveaux/retraits/prix),
  multi-courbes prix moyen top 4 marques, empilées nouveaux par source,
  6 répartitions avec deltas (marques, carburant, vendeurs, boîte,
  carrosserie, année), distributions prix (5 000 $) et km (25 000 km),
  géo, heatmap calendrier + horaire 7×24, 5 tableaux (marques, modèles,
  villes, concessionnaires, sources & fraîcheur), 8-9 records — cache 5 min
- /api/stats/report : 5 modes (complet, synthese, tendances, repartitions,
  donnees ; inconnu → complet), filename(platform, period, mode)
- page /stats : jauges, VBar, multi-courbes, empilées, histogrammes,
  StatSummary, heatmap horaire, menu PdfButton 5 rapports

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Simon-Pierre Boucher committed 1 mo ago (Aug 19, 2026) parent 841eef4

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@@ -1,10 +1,17 @@
1 1 # Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
2 −# ka-ui/stats/kapdf.py — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2).
2 +# ka-ui/stats/kapdf.py — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2). v2
3 3 # Consomme le JSON du contrat /api/stats/dashboard (voir SPEC.md) et produit
4 −# le rapport estampillé Groupe-KA : couverture, sommaire, KPI, graphiques
5 −# VECTORIELS (courbes/barres/anneaux), tableaux paginés, records, page de fin.
4 +# les rapports estampillés Groupe-KA. 5 modes :
5 +# complet — toutes les sections (KPI, jauges, séries + stats, multi-
6 +# séries, empilées, distributions, répartitions, géo,
7 +# heatmap horaire, tableaux, records)
8 +# synthese — couverture + KPI + records (2-3 pages)
9 +# tendances — KPI + toutes les séries temporelles + stats de séries
10 +# repartitions — breakdowns, distributions, géo, activité horaire
11 +# donnees — tous les tableaux en version longue (400 lignes max)
12 +# Graphiques VECTORIELS uniquement (primitives fpdf), accent de la marque.
6 13 # Usage :
7 −# from kapdf import GroupeKAReport
14 +# from kapdf import GroupeKAReport, REPORT_MODES, filename
8 15 # pdf_bytes = GroupeKAReport(site={"wordmark":"Lou·Ka","accent":"#ff6a00",
9 16 # "domain":"www.lou-ka.com","tagline":"…"}, dashboard=dash_json,
10 17 # mode="complet").build()
@@ -26,6 +33,14 @@ GREEN = (28, 92, 65)
26 33 DANGER = (179, 66, 58)
27 34 WHITE = (255, 255, 255)
28 35
36 +REPORT_MODES = {
37 + "complet": "Rapport complet",
38 + "synthese": "Synthèse exécutive",
39 + "tendances": "Tendances & évolution",
40 + "repartitions": "Répartitions & géographie",
41 + "donnees": "Données détaillées",
42 +}
43 +
29 44 EMAILS = [
30 45 ("contact@groupe-ka.com", "Projets, partenariats & données"),
31 46 ("info@groupe-ka.com", "Médias & questions générales"),
@@ -52,8 +67,8 @@ def _fr(n) -> str:
52 67 _SUBST = {
53 68 "—": "-", "–": "-", "→": "->", "▲": "+", "▼": "-",
54 69 "…": "...", "’": "'", "‘": "'", "“": '"', "”": '"',
55 − "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",
56 − "≤": "<=", "≥": ">=",
70 + "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",
71 + "×": "x", "·": ".", "σ": "sigma", "Δ": "delta",
57 72 }
58 73
59 74
@@ -96,6 +111,8 @@ class _PDF(FPDF):
96 111 self.set_y(20)
97 112
98 113 def footer(self):
114 + # page 1 = couverture (le flag cover_mode est déjà retombé quand
115 + # add_page() clôt la page 1 → tester aussi le numéro de page)
99 116 if self.cover_mode or self.page_no() == 1:
100 117 return
101 118 self.set_y(-15)
@@ -113,7 +130,7 @@ class GroupeKAReport:
113 130 def __init__(self, site: dict, dashboard: dict, mode: str = "complet"):
114 131 self.site = site
115 132 self.d = dashboard
116 − self.mode = mode
133 + self.mode = mode if mode in REPORT_MODES else "complet"
117 134 self.accent = _hex(site.get("accent", "#d9f26b"))
118 135 period = dashboard.get("period", {}) or {}
119 136 self.period_label = period.get("label") or "toute la période"
@@ -128,6 +145,11 @@ class GroupeKAReport:
128 145 p.set_fill_color(*fill)
129 146 p.rect(x, y, w, h, style="DF", round_corners=True, corner_radius=2.2)
130 147
148 + def _shade(self, i, n=8):
149 + shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
150 + f = shades[i % len(shades)]
151 + return tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
152 +
131 153 def _kicker(self, text):
132 154 p = self.pdf
133 155 p.set_font("helvetica", "B", 8)
@@ -151,6 +173,14 @@ class GroupeKAReport:
151 173 self.toc.append((title, self.pdf.page_no()))
152 174 self.pdf.ln(11)
153 175
176 + def _chart_title(self, title):
177 + p = self.pdf
178 + p.set_font("helvetica", "B", 10)
179 + p.set_text_color(*INK)
180 + p.set_x(p.l_margin)
181 + p.cell(0, 6, title)
182 + p.ln(7)
183 +
154 184 # ---------- pages ----------
155 185 def _cover(self):
156 186 p = self.pdf
@@ -162,12 +192,10 @@ class GroupeKAReport:
162 192 p.set_draw_color(*INK)
163 193 p.set_line_width(1.0)
164 194 p.rect(10, 10, 190, 277)
165 − # kicker
166 195 p.set_font("helvetica", "B", 10)
167 196 p.set_text_color(*GREEN)
168 197 p.set_xy(24, 34)
169 198 p.cell(0, 6, "GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE")
170 − # wordmark : partie gauche + boîte encre/accent
171 199 wm = self.site.get("wordmark", "")
172 200 left, boxed = (wm.split("·") + [None])[:2] if "·" in wm else (wm, None)
173 201 p.set_xy(24, 70)
@@ -185,7 +213,7 @@ class GroupeKAReport:
185 213 p.set_xy(24, 100)
186 214 p.set_font("helvetica", "", 13)
187 215 p.set_text_color(*INK2)
188 − p.multi_cell(150, 7, f"Rapport statistique — {wm}")
216 + p.multi_cell(150, 7, f"{REPORT_MODES[self.mode]} — {wm}")
189 217 now = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto"))
190 218 per = self.d.get("period", {}) or {}
191 219 p.set_xy(24, 125)
@@ -194,7 +222,7 @@ class GroupeKAReport:
194 222 ("Période couverte", self.period_label + (f" ({per.get('from')} → {per.get('to')})" if per.get("from") else "")),
195 223 ("Généré le", now.strftime("%Y-%m-%d à %H:%M") + " (heure de l'Est)"),
196 224 ("Plateforme", "https://" + self.site.get("domain", "")),
197 − ("Mode", "Rapport complet" if self.mode == "complet" else "Synthèse"),
225 + ("Type de rapport", REPORT_MODES[self.mode]),
198 226 ]
199 227 y = 128
200 228 for k, v in rows:
@@ -206,7 +234,6 @@ class GroupeKAReport:
206 234 p.cell(0, 6, str(v))
207 235 p.set_font("helvetica", "", 10.5)
208 236 y += 8
209 − # bande encre au pied
210 237 p.set_fill_color(*INK)
211 238 p.rect(10, 262, 190, 25, style="F")
212 239 p.set_xy(24, 270)
@@ -231,7 +258,7 @@ class GroupeKAReport:
231 258 p = self.pdf
232 259 cols, gw, gh, gap = 3, 56, 26, 3
233 260 x0, y = p.l_margin, p.get_y()
234 − for i, k in enumerate(kpis[:9]):
261 + for i, k in enumerate(kpis[:12]):
235 262 x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
236 263 if i and i % cols == 0:
237 264 y += gh + gap
@@ -253,20 +280,81 @@ class GroupeKAReport:
253 280 p.set_font("helvetica", "B", 8)
254 281 p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
255 282 arrow = "+" if k["delta_pct"] >= 0 else ""
256 − p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(k['delta_pct']).replace('.', ',')} % vs période préc.")
283 + dv = round(float(k["delta_pct"]), 1)
284 + dv = int(dv) if float(dv).is_integer() else dv
285 + p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(dv).replace('.', ',')} % vs période préc.")
257 286 p.set_y(y + gh + 8)
258 287
259 − def _line_chart(self, s):
288 + def _gauges(self):
289 + gs = self.d.get("gauges") or []
290 + gs = [g for g in gs if isinstance(g.get("value"), (int, float)) and g.get("max")]
291 + if not gs:
292 + return
293 + self._section_title("Taux & couvertures")
294 + p = self.pdf
295 + cols, gw, gh, gap = 3, 56, 34, 3
296 + x0, y = p.l_margin, p.get_y()
297 + for i, g in enumerate(gs[:9]):
298 + x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
299 + if i and i % cols == 0:
300 + y += gh + gap
301 + if y > 240:
302 + p.add_page(); y = p.get_y()
303 + self._card(x, y, gw, gh)
304 + frac = max(0.0, min(1.0, g["value"] / g["max"]))
305 + cx, cy, r = x + gw / 2, y + 20, 14
306 + # arc de fond + arc de valeur (demi-cercle en petits segments)
307 + for pass_col, pass_frac, lw in (((225, 223, 217), 1.0, 2.6), (self.accent, frac, 2.6)):
308 + p.set_draw_color(*pass_col)
309 + p.set_line_width(lw)
310 + steps = max(2, int(60 * pass_frac))
311 + last = None
312 + for st in range(steps + 1):
313 + a = math.pi + math.pi * pass_frac * st / steps
314 + pt = (cx + r * math.cos(a), cy + r * math.sin(a))
315 + if last:
316 + p.line(last[0], last[1], pt[0], pt[1])
317 + last = pt
318 + p.set_font("helvetica", "B", 11)
319 + p.set_text_color(*INK)
320 + p.set_xy(x + 4, cy - 5)
321 + p.cell(gw - 8, 6, f"{_fr(g['value'])}{' ' + g['unit'] if g.get('unit') else ''}", align="C")
322 + p.set_font("helvetica", "", 6.6)
323 + p.set_text_color(*INK3)
324 + p.set_xy(x + 4, cy + 1.5)
325 + p.cell(gw - 8, 4, f"{frac * 100:.0f} % de {_fr(g['max'])}", align="C")
326 + p.set_xy(x + 3, y + gh - 7)
327 + p.set_font("helvetica", "", 7)
328 + p.set_text_color(*INK2)
329 + p.multi_cell(gw - 6, 3.3, str(g.get("label", ""))[:60], align="C")
330 + p.set_y(y + gh + 8)
331 +
332 + def _serie_stats_row(self, s):
333 + """Ligne min/max/moyenne/médiane sous un graphique de série."""
334 + p = self.pdf
335 + vs = [pt["v"] for pt in (s.get("points") or []) if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
336 + if len(vs) < 2:
337 + return
338 + sv = sorted(vs)
339 + mean = sum(vs) / len(vs)
340 + med = sv[len(sv) // 2]
341 + sd = math.sqrt(sum((v - mean) ** 2 for v in vs) / len(vs))
342 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
343 + p.set_text_color(*INK3)
344 + p.cell(0, 4, f"min {_fr(sv[0])} · max {_fr(sv[-1])} · moyenne {_fr(round(mean, 2))} · médiane {_fr(med)} · écart-type {_fr(round(sd, 2))}")
345 + p.ln(5.5)
346 +
347 + def _line_chart(self, s, with_stats=False):
260 348 p = self.pdf
261 349 pts = s.get("points") or []
262 350 if len(pts) < 2:
263 351 return
352 + if s.get("kind") == "bar":
353 + self._vbars(s)
354 + return
264 355 if p.get_y() > 200:
265 356 p.add_page()
266 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
267 − p.set_text_color(*INK)
268 − p.cell(0, 6, s.get("title", ""))
269 − p.ln(7)
357 + self._chart_title(s.get("title", ""))
270 358 x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
271 359 self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
272 360 cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
@@ -274,7 +362,6 @@ class GroupeKAReport:
274 362 vmax = max(vals) or 1
275 363 vmin = min(0, min(vals))
276 364 rng = (vmax - vmin) or 1
277 − # grille + graduations
278 365 p.set_font("helvetica", "", 6.3)
279 366 p.set_text_color(*INK3)
280 367 p.set_draw_color(200, 200, 195)
@@ -285,6 +372,20 @@ class GroupeKAReport:
285 372 p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
286 373 p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
287 374
375 + def xy(i, n, v):
376 + return (cx + cw * (i / (n - 1)), cy + ch - ch * ((v - vmin) / rng))
377 +
378 + # aire sous la courbe (kind=area) : petits trapèzes accent pâle
379 + if s.get("kind") == "area":
380 + fill = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * 0.18) for j in range(3))
381 + p.set_fill_color(*fill)
382 + p.set_draw_color(*fill)
383 + n = len(pts)
384 + for i in range(n - 1):
385 + x1, y1 = xy(i, n, pts[i]["v"])
386 + x2, y2 = xy(i + 1, n, pts[i + 1]["v"])
387 + p.polygon([(x1, y1), (x2, y2), (x2, cy + ch), (x1, cy + ch)], style="DF")
388 +
288 389 def draw(series, color, width, dash=None):
289 390 n = len(series)
290 391 p.set_draw_color(*color)
@@ -293,8 +394,7 @@ class GroupeKAReport:
293 394 p.set_dash_pattern(dash=1.2, gap=1.2)
294 395 last = None
295 396 for i, pt in enumerate(series):
296 − px = cx + cw * (i / (n - 1))
297 − py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
397 + px, py = xy(i, n, pt["v"])
298 398 if last:
299 399 p.line(last[0], last[1], px, py)
300 400 last = (px, py)
@@ -303,7 +403,6 @@ class GroupeKAReport:
303 403 if s.get("compare"):
304 404 draw(s["compare"], INK3, 0.35, dash=True)
305 405 draw(pts, self.accent, 0.7)
306 − # libellés d'axe X (premier / milieu / dernier)
307 406 p.set_text_color(*INK3)
308 407 for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(pts) // 2), (1, -1)):
309 408 p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
@@ -313,9 +412,166 @@ class GroupeKAReport:
313 412 p.set_font("helvetica", "", 6.8)
314 413 p.set_text_color(*INK3)
315 414 p.cell(0, 4, "— période courante (accent) · ---- période comparée")
316 − p.ln(6)
317 − else:
318 − p.ln(2)
415 + p.ln(5.5)
416 + if with_stats:
417 + self._serie_stats_row(s)
418 + p.ln(1.5)
419 +
420 + def _vbars(self, s):
421 + """Barres verticales : série kind=bar ou distribution (bins)."""
422 + p = self.pdf
423 + pts = s.get("points") or [{"t": b.get("label"), "v": b.get("value")} for b in (s.get("bins") or [])]
424 + pts = [pt for pt in pts if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
425 + if not pts:
426 + return
427 + if p.get_y() > 205:
428 + p.add_page()
429 + self._chart_title(s.get("title", ""))
430 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 48
431 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
432 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 5, w - 20, h - 14
433 + vmax = max(pt["v"] for pt in pts) or 1
434 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
435 + p.set_text_color(*INK3)
436 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
437 + p.set_line_width(0.15)
438 + for g in range(5):
439 + gy = cy + ch - ch * g / 4
440 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
441 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
442 + p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
443 + n = len(pts)
444 + bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
445 + p.set_fill_color(*self.accent)
446 + p.set_draw_color(*INK)
447 + p.set_line_width(0.15)
448 + for i, pt in enumerate(pts):
449 + bh = ch * (pt["v"] / vmax)
450 + p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, cy + ch - bh, bw, max(bh, 0.4 if pt["v"] > 0 else 0), style="DF")
451 + p.set_text_color(*INK3)
452 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
453 + p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
454 + p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
455 + p.set_y(y0 + h + 5)
456 +
457 + def _multiline(self, ms):
458 + """Multi-séries (≤4) : accent plein / encre fin / accent pointillé /
459 + gris pointillé — l'identité passe par le motif, pas la couleur seule."""
460 + p = self.pdf
461 + series = [s for s in (ms.get("series") or []) if len(s.get("points") or []) > 1][:4]
462 + if not series:
463 + return
464 + if p.get_y() > 195:
465 + p.add_page()
466 + self._chart_title(ms.get("title", ""))
467 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
468 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
469 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
470 + vals = [pt["v"] for s in series for pt in s["points"]]
471 + vmax = max(vals) or 1
472 + vmin = min(0, min(vals))
473 + rng = (vmax - vmin) or 1
474 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
475 + p.set_text_color(*INK3)
476 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
477 + p.set_line_width(0.15)
478 + for g in range(5):
479 + gy = cy + ch - ch * g / 4
480 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
481 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
482 + p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
483 + styles = [
484 + (self.accent, 0.7, None),
485 + (INK, 0.45, None),
486 + (self.accent, 0.55, True),
487 + (INK3, 0.5, True),
488 + ]
489 + for si, s in enumerate(series):
490 + col, lw, dash = styles[si]
491 + p.set_draw_color(*col)
492 + p.set_line_width(lw)
493 + if dash:
494 + p.set_dash_pattern(dash=1.4, gap=1.2)
495 + n = len(s["points"])
496 + last = None
497 + for i, pt in enumerate(s["points"]):
498 + px = cx + cw * (i / (n - 1))
499 + py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
500 + if last:
501 + p.line(last[0], last[1], px, py)
502 + last = (px, py)
503 + p.set_dash_pattern()
504 + ref = series[0]["points"]
505 + p.set_text_color(*INK3)
506 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(ref) // 2), (1, -1)):
507 + p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
508 + p.cell(18, 3, str(ref[idx].get("t", ""))[:10], align="C")
509 + p.set_y(y0 + h + 4)
510 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
511 + p.set_text_color(*INK3)
512 + marks = ["—", "—", "----", "----"]
513 + leg = " · ".join(f"{marks[i]} {s.get('label', '')}" for i, s in enumerate(series))
514 + p.cell(0, 4, leg[:120])
515 + p.ln(6)
516 +
517 + def _stacked(self, st):
518 + p = self.pdf
519 + keys = (st.get("keys") or [])[:6]
520 + pts = st.get("points") or []
521 + if not keys or not pts:
522 + return
523 + if p.get_y() > 195:
524 + p.add_page()
525 + self._chart_title(st.get("title", ""))
526 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
527 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
528 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
529 + totals = [sum(v or 0 for v in pt.get("values", [])[: len(keys)]) for pt in pts]
530 + vmax = max(totals) or 1
531 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
532 + p.set_text_color(*INK3)
533 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
534 + p.set_line_width(0.15)
535 + for g in range(5):
536 + gy = cy + ch - ch * g / 4
537 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
538 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
539 + p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
540 + n = len(pts)
541 + bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
542 + p.set_draw_color(*WHITE)
543 + p.set_line_width(0.12)
544 + for i, pt in enumerate(pts):
545 + yacc = cy + ch
546 + for j, k in enumerate(keys):
547 + v = (pt.get("values") or [0] * len(keys))[j] if j < len(pt.get("values", [])) else 0
548 + if not v:
549 + continue
550 + bh = ch * (v / vmax)
551 + yacc -= bh
552 + p.set_fill_color(*self._shade(j))
553 + p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, yacc, bw, max(bh - 0.15, 0.3), style="DF")
554 + p.set_text_color(*INK3)
555 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
556 + p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
557 + p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
558 + p.set_y(y0 + h + 4)
559 + # légende
560 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
561 + lx = p.l_margin
562 + for j, k in enumerate(keys):
563 + p.set_fill_color(*self._shade(j))
564 + p.set_draw_color(*INK)
565 + p.set_line_width(0.2)
566 + p.rect(lx, p.get_y() + 0.6, 3, 3, style="DF")
567 + p.set_xy(lx + 4, p.get_y())
568 + p.set_text_color(*INK2)
569 + txt = str(k)[:22]
570 + p.cell(p.get_string_width(txt) + 3, 4, txt)
571 + lx = p.get_x() + 3
572 + if lx > 165:
573 + break
574 + p.ln(7)
319 575
320 576 def _bars(self, title, items, unit=""):
321 577 p = self.pdf
@@ -325,10 +581,8 @@ class GroupeKAReport:
325 581 need = 10 + len(items) * 7
326 582 if p.get_y() + need > 265:
327 583 p.add_page()
328 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
329 − p.set_text_color(*INK)
330 − p.cell(0, 6, title)
331 − p.ln(8)
584 + self._chart_title(title)
585 + p.ln(1)
332 586 vmax = max(it["value"] for it in items) or 1
333 587 for it in items:
334 588 y = p.get_y()
@@ -336,19 +590,23 @@ class GroupeKAReport:
336 590 p.set_text_color(*INK)
337 591 p.set_x(p.l_margin)
338 592 p.cell(46, 5, str(it["label"])[:34])
339 − bw = 96 * (it["value"] / vmax)
593 + bw = 86 * (it["value"] / vmax)
340 594 p.set_fill_color(*self.accent)
341 595 p.set_draw_color(*INK)
342 596 p.set_line_width(0.25)
343 597 p.rect(p.l_margin + 48, y + 0.7, max(bw, 0.8), 3.6, style="DF")
344 − p.set_xy(p.l_margin + 148, y)
598 + p.set_xy(p.l_margin + 136, y)
345 599 p.set_font("helvetica", "B", 7.6)
346 − p.cell(26, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")
600 + p.cell(24, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")
601 + if it.get("delta_pct") is not None:
602 + up = it["delta_pct"] >= 0
603 + p.set_font("helvetica", "B", 6.6)
604 + p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
605 + p.cell(14, 5, f"{'+' if up else ''}{str(round(it['delta_pct'], 1)).replace('.', ',')} %", align="R")
347 606 p.ln(6.4)
348 607 p.ln(3)
349 608
350 609 def _donut(self, b):
351 − # anneau vectoriel simple (arcs) + légende
352 610 p = self.pdf
353 611 items = [it for it in (b.get("items") or []) if it.get("value")][:8]
354 612 total = sum(it["value"] for it in items)
@@ -356,17 +614,13 @@ class GroupeKAReport:
356 614 return
357 615 if p.get_y() > 210:
358 616 p.add_page()
359 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
360 − p.set_text_color(*INK)
361 − p.cell(0, 6, b.get("title", ""))
362 − p.ln(8)
617 + self._chart_title(b.get("title", ""))
618 + p.ln(1)
363 619 cx, cy, r = p.l_margin + 26, p.get_y() + 24, 20
364 − shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
365 620 start = -90.0
366 621 for i, it in enumerate(items):
367 622 frac = it["value"] / total
368 − f = shades[i % len(shades)]
369 − col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
623 + col = self._shade(i)
370 624 steps = max(2, int(72 * frac))
371 625 p.set_fill_color(*col)
372 626 p.set_draw_color(*col)
@@ -385,11 +639,9 @@ class GroupeKAReport:
385 639 p.set_line_width(0.4)
386 640 p.ellipse(cx - 11, cy - 11, 22, 22, style="DF")
387 641 p.ellipse(cx - r, cy - r, 2 * r, 2 * r, style="D")
388 − # légende
389 642 ly = cy - 22
390 643 for i, it in enumerate(items):
391 − f = shades[i % len(shades)]
392 − col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
644 + col = self._shade(i)
393 645 p.set_fill_color(*col)
394 646 p.set_draw_color(*INK)
395 647 p.rect(p.l_margin + 60, ly + 0.8, 4, 4, style="DF")
@@ -401,7 +653,39 @@ class GroupeKAReport:
401 653 ly += 5.6
402 654 p.set_y(max(cy + r, ly) + 6)
403 655
404 − def _table(self, t):
656 + def _hourly(self):
657 + hh = self.d.get("hourly") or {}
658 + cells = hh.get("cells") or []
659 + if not cells:
660 + return
661 + p = self.pdf
662 + if p.get_y() > 190:
663 + p.add_page()
664 + self._chart_title(hh.get("title", "Activité par jour et heure"))
665 + x0, y0 = p.l_margin, p.get_y()
666 + cw, chh, lx, ly = 6.4, 6.4, 12, 5
667 + vmax = max((c.get("value") or 0) for c in cells) or 1
668 + grid = {(c.get("dow"), c.get("hour")): c.get("value") or 0 for c in cells}
669 + dows = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"]
670 + p.set_font("helvetica", "", 5.8)
671 + p.set_text_color(*INK3)
672 + for h in (0, 6, 12, 18, 23):
673 + p.set_xy(x0 + lx + h * cw, y0)
674 + p.cell(cw, 3, f"{h}h", align="C")
675 + for d in range(7):
676 + p.set_xy(x0, y0 + ly + d * chh + 1.5)
677 + p.cell(lx - 1, 3, dows[d], align="R")
678 + for h in range(24):
679 + v = grid.get((d, h), 0)
680 + f = 0.1 + 0.9 * (v / vmax) if v else 0.0
681 + col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3)) if v else (235, 233, 228)
682 + p.set_fill_color(*col)
683 + p.set_draw_color(215, 213, 207)
684 + p.set_line_width(0.1)
685 + p.rect(x0 + lx + h * cw, y0 + ly + d * chh, cw - 0.5, chh - 0.5, style="DF")
686 + p.set_y(y0 + ly + 7 * chh + 5)
687 +
688 + def _table(self, t, max_rows=200):
405 689 p = self.pdf
406 690 cols = t.get("columns") or []
407 691 rows = t.get("rows") or []
@@ -418,7 +702,7 @@ class GroupeKAReport:
418 702 p.ln(6)
419 703 head()
420 704 p.set_text_color(*INK)
421 − for i, row in enumerate(rows[:200]):
705 + for i, row in enumerate(rows[:max_rows]):
422 706 if p.get_y() > 262:
423 707 p.add_page()
424 708 head()
@@ -429,10 +713,10 @@ class GroupeKAReport:
429 713 txt = _fr(cell) if isinstance(cell, (int, float)) else str(cell)
430 714 p.cell(w, 5.4, " " + txt[:34], fill=True)
431 715 p.ln(5.4)
432 − if len(rows) > 200:
716 + if len(rows) > max_rows:
433 717 p.set_font("helvetica", "", 7)
434 718 p.set_text_color(*INK3)
435 − p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - 200} lignes supplémentaires non imprimées")
719 + p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - max_rows} lignes supplémentaires non imprimées")
436 720 p.ln(6)
437 721
438 722 def _records(self):
@@ -441,7 +725,7 @@ class GroupeKAReport:
441 725 return
442 726 self._section_title("Records & faits marquants")
443 727 p = self.pdf
444 − for r in recs[:10]:
728 + for r in recs[:14]:
445 729 if p.get_y() > 258:
446 730 p.add_page()
447 731 y = p.get_y()
@@ -499,43 +783,76 @@ class GroupeKAReport:
499 783 "groupe-ka.com/conditions · /confidentialite · /loi-25.",
500 784 )
501 785
502 − def _toc_page(self):
503 − # insérée après coup ? fpdf ne réordonne pas : on écrit le sommaire en
504 − # page 2 en réservant la page lors du build (voir build()).
505 − pass
786 + # ---------- groupes de sections ----------
787 + def _all_series(self, with_stats=True):
788 + for s in self.d.get("series") or []:
789 + self._line_chart(s, with_stats=with_stats)
790 + for ms in self.d.get("multiseries") or []:
791 + self._multiline(ms)
792 + for st in self.d.get("stacked") or []:
793 + self._stacked(st)
794 +
795 + def _all_breakdowns(self):
796 + for b in self.d.get("breakdowns") or []:
797 + if b.get("kind") == "donut":
798 + self._donut(b)
799 + else:
800 + self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
801 + for dist in self.d.get("distributions") or []:
802 + self._vbars(dist)
803 + geo = self.d.get("geo")
804 + if geo:
805 + self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
806 + self._hourly()
506 807
507 808 def build(self) -> bytes:
508 809 p = self.pdf
509 810 p.alias_nb_pages()
510 811 self._cover()
812 + with_toc = self.mode in ("complet", "donnees")
813 + toc_page_no = None
511 814 if self.mode == "synthese":
512 815 p.add_page()
513 816 self._kpis()
817 + self._gauges()
818 + self._records()
819 + self._final_page()
820 + elif self.mode == "tendances":
821 + p.add_page()
822 + self._kpis()
823 + self._section_title("Évolution & tendances")
824 + self._all_series(with_stats=True)
514 825 self._records()
515 826 self._final_page()
516 − else:
827 + elif self.mode == "repartitions":
828 + p.add_page()
829 + self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
830 + self._all_breakdowns()
831 + self._final_page()
832 + elif self.mode == "donnees":
833 + p.add_page()
834 + toc_page_no = p.page_no()
835 + for t in self.d.get("tables") or []:
836 + self._table(t, max_rows=400)
837 + self._final_page()
838 + else: # complet
517 839 p.add_page()
518 840 toc_page_no = p.page_no()
519 841 p.add_page()
520 842 self._kpis()
521 − for s in self.d.get("series") or []:
522 − if s.get("kind") == "bar":
523 − self._bars(s.get("title", ""), [{"label": pt.get("t"), "value": pt.get("v")} for pt in (s.get("points") or [])], s.get("unit", ""))
524 − else:
525 − self._line_chart(s)
526 − for b in self.d.get("breakdowns") or []:
527 − if b.get("kind") == "donut":
528 − self._donut(b)
529 − else:
530 − self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
531 − geo = self.d.get("geo")
532 − if geo:
533 − self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
843 + self._gauges()
844 + if (self.d.get("series") or self.d.get("multiseries") or self.d.get("stacked")):
845 + self._section_title("Évolution & tendances")
846 + self._all_series(with_stats=True)
847 + if (self.d.get("breakdowns") or self.d.get("distributions") or self.d.get("geo") or self.d.get("hourly")):
848 + self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
849 + self._all_breakdowns()
534 850 for t in self.d.get("tables") or []:
535 851 self._table(t)
536 852 self._records()
537 853 self._final_page()
538 − # sommaire écrit sur la page réservée (page 2)
854 + # sommaire écrit sur la page réservée
855 + if toc_page_no is not None:
539 856 last_page = p.page
540 857 p.page = toc_page_no
541 858 p.set_y(22)
@@ -554,6 +871,7 @@ class GroupeKAReport:
554 871 return bytes(p.output())
555 872
556 873
557 −def filename(platform_id: str, period: str) -> str:
874 +def filename(platform_id: str, period: str, mode: str = "complet") -> str:
558 875 today = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto")).strftime("%Y-%m-%d")
559 − return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}_{today}.pdf"
876 + suffix = "" if mode in ("", "complet") else f"_{mode}"
877 + return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}{suffix}_{today}.pdf"
modified autoka/statsdash.py +397 −75
@@ -2,25 +2,29 @@
2 2 # Auto-Ka — Agrégateur de voitures usagées à vendre (province de Québec)
3 3 # Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
4 4 # statsdash.py : tableau de bord analytique — construit le JSON du contrat
5 −# commun Groupe KA (/api/stats/dashboard, voir ka/stats/SPEC.md)
6 −# à partir des données réelles (vehicles, price_log). Sert aussi
7 −# de source unique au rapport PDF (autoka/kapdf.py).
5 +# commun Groupe KA v2 (/api/stats/dashboard, voir ka/stats/SPEC.md)
6 +# à partir des données réelles (vehicles, price_log, sync_log).
7 +# Sert aussi de source unique aux 5 rapports PDF (autoka/kapdf.py).
8 8 #
9 9 # Principes :
10 −# - AUCUNE statistique inventée : tout vient de la base SQLite.
10 +# - AUCUNE statistique inventée : tout vient de la base SQLite. Un champ sans
11 +# donnée mesurable est simplement omis (le front affiche « Pas encore
12 +# mesuré »).
11 13 # - L'« inventaire à la date t » est reconstruit depuis le cycle de vie réel
12 14 # des annonces : first_seen (arrivée) et updated_at des annonces
13 −# désactivées (retrait). Les prix historiques par jour utilisent le
14 −# dernier prix connu de chaque véhicule (approximation documentée).
15 +# désactivées (retrait). Les prix/km historiques par jour utilisent le
16 +# dernier prix/km connu de chaque véhicule (approximation documentée).
15 17 # - Les séries sont bornées au début réel des données (12 août 2026) :
16 −# avant, rien n'était mesuré — on ne trace pas de faux zéros.
18 +# avant, rien n'était mesuré — on ne trace pas de faux zéros. De même,
19 +# les deltas vs période précédente ne sont émis que si la référence
20 +# existait déjà (start > début des données).
17 21 # - Cache serveur de 5 minutes par période.
18 22 # -----------------------------------------------------------------------------
19 23 from __future__ import annotations
20 24
21 25 import threading
22 26 import time
23 −from collections import Counter
27 +from collections import Counter, defaultdict
24 28 from datetime import date, datetime, timedelta
25 29 from zoneinfo import ZoneInfo
26 30
@@ -44,6 +48,10 @@ PERIOD_LABELS = {
44 48 }
45 49 PERIOD_DAYS = {"auj": 1, "7j": 7, "30j": 30, "3m": 90, "6m": 180, "12m": 365}
46 50
51 +# Filtre « type de vendeur » : les annonces de particuliers (Kijiji) portent
52 +# un dealer_name « Particulier (…) » — tout le reste vient de commerces.
53 +PRIV = "dealer_name LIKE 'Particulier%'"
54 +
47 55
48 56 # --- utilitaires ---------------------------------------------------------------
49 57
@@ -55,16 +63,26 @@ def _to_date(ts: float) -> date:
55 63 return datetime.fromtimestamp(ts, TZ).date()
56 64
57 65
66 +def _fr_int(n) -> str:
67 + return f"{int(round(n)):,}".replace(",", " ")
68 +
69 +
58 70 def _fr_money(p) -> str:
59 71 if p is None:
60 72 return "—"
61 − return f"{int(round(p)):,}".replace(",", " ") + " $"
73 + return _fr_int(p) + " $"
62 74
63 75
64 76 def _fr_km(k) -> str:
65 77 if k is None:
66 78 return "—"
67 − return f"{int(round(k)):,}".replace(",", " ") + " km"
79 + return _fr_int(k) + " km"
80 +
81 +
82 +def _fr_pct(p) -> str:
83 + if p is None:
84 + return "—"
85 + return ("+" if p >= 0 else "−") + f"{abs(p):.1f}".replace(".", ",") + " %"
68 86
69 87
70 88 def _delta(cur, prev) -> tuple[float | None, str | None]:
@@ -110,18 +128,20 @@ def _resolve_period(period: str, from_: str | None, to: str | None):
110 128
111 129 # --- reconstruction de l'inventaire par jour ------------------------------------
112 130
113 −def _lifecycle_rows(con) -> list[tuple[float, float | None, float | None]]:
114 − """(arrivée, retrait|None, prix courant|None) pour chaque annonce auto."""
131 +def _lifecycle_rows(con):
132 + """(arrivée, retrait|None, prix, km, marque) pour chaque annonce auto."""
115 133 return [
116 − (r["first_seen"], r["updated_at"] if not r["active"] else None, r["price"])
134 + (r["first_seen"], r["updated_at"] if not r["active"] else None,
135 + r["price"], r["mileage_km"], r["make"])
117 136 for r in con.execute(
118 − "SELECT first_seen, active, updated_at, price FROM vehicles"
119 − " WHERE kind='auto' AND first_seen IS NOT NULL")
137 + "SELECT first_seen, active, updated_at, price, mileage_km, make"
138 + " FROM vehicles WHERE kind='auto' AND first_seen IS NOT NULL")
120 139 ]
121 140
122 141
123 142 def _daily_series(rows, start_ts: float, end_ts: float):
124 − """Par jour : inventaire actif, prix moyen de l'inventaire, nouveautés.
143 + """Par jour : inventaire actif, prix/km moyens de l'inventaire, arrivées,
144 + retraits.
125 145
126 146 Balayage d'événements (arrivées/retraits triés) — l'inventaire au soir du
127 147 jour J = annonces arrivées avant la fin de J et pas encore retirées.
@@ -136,8 +156,9 @@ def _daily_series(rows, start_ts: float, end_ts: float):
136 156 adds = sorted(rows, key=lambda r: r[0])
137 157 rems = sorted((r for r in rows if r[1] is not None), key=lambda r: r[1])
138 158 new_by_day = Counter(_to_date(r[0]) for r in rows)
139 − ai = ri = count = n_price = 0
140 − sum_price = 0.0
159 + gone_by_day = Counter(_to_date(r[1]) for r in rows if r[1] is not None)
160 + ai = ri = count = n_price = n_km = 0
161 + sum_price = sum_km = 0.0
141 162 out = []
142 163 while d <= d_end:
143 164 cutoff = _day_start(d + timedelta(days=1))
@@ -146,18 +167,26 @@ def _daily_series(rows, start_ts: float, end_ts: float):
146 167 if adds[ai][2] is not None:
147 168 sum_price += adds[ai][2]
148 169 n_price += 1
170 + if adds[ai][3] is not None:
171 + sum_km += adds[ai][3]
172 + n_km += 1
149 173 ai += 1
150 174 while ri < len(rems) and rems[ri][1] < cutoff:
151 175 count -= 1
152 176 if rems[ri][2] is not None:
153 177 sum_price -= rems[ri][2]
154 178 n_price -= 1
179 + if rems[ri][3] is not None:
180 + sum_km -= rems[ri][3]
181 + n_km -= 1
155 182 ri += 1
156 183 out.append({
157 184 "t": d.isoformat(),
158 185 "inv": count,
159 186 "avg_price": round(sum_price / n_price) if n_price else None,
187 + "avg_km": round(sum_km / n_km) if n_km else None,
160 188 "new": new_by_day.get(d, 0),
189 + "gone": gone_by_day.get(d, 0),
161 190 })
162 191 d += timedelta(days=1)
163 192 return out
@@ -167,9 +196,33 @@ def _snapshot(con, t: float):
167 196 """Indicateurs de l'inventaire actif reconstitué à l'instant t."""
168 197 return dict(con.execute(
169 198 """SELECT COUNT(*) n, AVG(price) avg_price, AVG(mileage_km) avg_km,
170 − AVG(year) avg_year, COUNT(DISTINCT dealer_name) dealers
199 + AVG(year) avg_year,
200 + COUNT(DISTINCT CASE WHEN NOT {priv} THEN dealer_name END) dealers,
201 + SUM(CASE WHEN {priv} THEN 1 ELSE 0 END) private,
202 + COUNT(DISTINCT source) sources
171 203 FROM vehicles WHERE kind='auto' AND first_seen<=?
172 − AND (active=1 OR updated_at>?)""", (t, t)).fetchone())
204 + AND (active=1 OR updated_at>?)""".format(priv=PRIV),
205 + (t, t)).fetchone())
206 +
207 +
208 +def _snapshot_counts(con, t: float, expr: str) -> dict[str, int]:
209 + """Effectifs par catégorie de l'inventaire reconstitué à l'instant t."""
210 + return {r["lab"]: r["n"] for r in con.execute(
211 + f"""SELECT {expr} lab, COUNT(*) n FROM vehicles
212 + WHERE kind='auto' AND first_seen<=? AND (active=1 OR updated_at>?)
213 + GROUP BY lab""", (t, t))}
214 +
215 +
216 +def _price_drops(con, t0: float, t1: float) -> int:
217 + """Baisses de prix observées dans price_log entre t0 et t1."""
218 + return con.execute(
219 + """WITH pl AS (
220 + SELECT uid, ts, price,
221 + LAG(price) OVER (PARTITION BY uid ORDER BY ts) prev_price
222 + FROM price_log WHERE price IS NOT NULL)
223 + SELECT COUNT(*) n FROM pl
224 + WHERE ts>=? AND ts<? AND prev_price IS NOT NULL
225 + AND prev_price > price""", (t0, t1)).fetchone()["n"]
173 226
174 227
175 228 # --- construction du dashboard ---------------------------------------------------
@@ -185,11 +238,12 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
185 238 # l'inventaire de référence n'existait pas encore (rien d'inventé).
186 239 data_start = con.execute(
187 240 "SELECT MIN(first_seen) m FROM vehicles WHERE kind='auto'").fetchone()["m"]
188 − if data_start is not None and start > data_start:
241 + has_ref = data_start is not None and start > data_start
242 + if has_ref:
189 243 ref = _snapshot(con, start)
190 244 else:
191 − ref = {"n": None, "avg_price": None, "avg_km": None,
192 − "avg_year": None, "dealers": None}
245 + ref = {"n": None, "avg_price": None, "avg_km": None, "avg_year": None,
246 + "dealers": None, "private": None, "sources": None}
193 247
194 248 def _count(sql, args):
195 249 return con.execute(sql, args).fetchone()["n"]
@@ -202,37 +256,83 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
202 256 " AND active=0 AND updated_at>=? AND updated_at<?", (start, end))
203 257 gone_prev = _count("SELECT COUNT(*) n FROM vehicles WHERE kind='auto'"
204 258 " AND active=0 AND updated_at>=? AND updated_at<?", (pstart, pend))
259 + drops_cur = _price_drops(con, start, end)
260 + drops_prev = _price_drops(con, pstart, pend) if has_ref else None
261 +
262 + # --- séries quotidiennes (avant les KPI : sparklines) -----------------------
263 + rows = _lifecycle_rows(con)
264 + daily = _daily_series(rows, start, end)
265 + prev_daily = _daily_series(rows, pstart, pend)
266 + full_prev = len(prev_daily) == len(daily) and len(daily) > 1
267 +
268 + def _spark(key):
269 + pts = [{"t": p["t"], "v": p[key]} for p in daily if p[key] is not None]
270 + return pts if len(pts) >= 2 else None
205 271
206 − def _kpi(id_, label_, value, unit="", prev=None):
272 + def _kpi(id_, label_, value, unit="", prev=None, spark=None):
207 273 pct, direction = _delta(value, prev)
208 − return {"id": id_, "label": label_, "value": value, "unit": unit,
209 − "delta_pct": pct, "direction": direction}
274 + k = {"id": id_, "label": label_, "value": value, "unit": unit,
275 + "delta_pct": pct, "direction": direction}
276 + if spark:
277 + k["spark"] = spark
278 + return k
210 279
211 280 kpis = [
212 − _kpi("actifs", "Véhicules actifs", cur["n"], "", ref["n"]),
213 − _kpi("nouveaux", "Nouveaux véhicules (période)", new_cur, "", new_prev),
214 − _kpi("retires", "Vendus / retirés (période)", gone_cur, "", gone_prev),
281 + _kpi("actifs", "Véhicules actifs", cur["n"], "", ref["n"], _spark("inv")),
282 + _kpi("nouveaux", "Nouveaux véhicules (période)", new_cur, "",
283 + new_prev if has_ref else None, _spark("new")),
284 + _kpi("retires", "Vendus / retirés (période)", gone_cur, "",
285 + gone_prev if has_ref else None, _spark("gone")),
215 286 _kpi("prix", "Prix moyen (inventaire actif)",
216 287 round(cur["avg_price"]) if cur["avg_price"] else None, "$",
217 − round(ref["avg_price"]) if ref["avg_price"] else None),
288 + round(ref["avg_price"]) if ref["avg_price"] else None,
289 + _spark("avg_price")),
218 290 _kpi("km", "Km moyen (inventaire actif)",
219 291 round(cur["avg_km"]) if cur["avg_km"] else None, "km",
220 − round(ref["avg_km"]) if ref["avg_km"] else None),
292 + round(ref["avg_km"]) if ref["avg_km"] else None, _spark("avg_km")),
221 293 # année moyenne : valeur pré-formatée (« 2021,1 » — pas de séparateur
222 294 # de milliers) ; un delta en % n'aurait aucun sens sur un millésime.
223 295 _kpi("annee", "Année-modèle moyenne",
224 296 f"{cur['avg_year']:.1f}".replace(".", ",")
225 297 if cur["avg_year"] else None, ""),
226 298 _kpi("dealers", "Concessionnaires actifs", cur["dealers"], "", ref["dealers"]),
299 + _kpi("particuliers", "Annonces de particuliers", cur["private"], "",
300 + ref["private"]),
301 + _kpi("baisses", "Baisses de prix (période)", drops_cur, "", drops_prev),
302 + _kpi("sources", "Sources actives", cur["sources"], "", ref["sources"]),
227 303 ]
228 304 kpis = [k for k in kpis if k["value"] is not None]
229 305
230 − # --- séries quotidiennes ---------------------------------------------------
231 − rows = _lifecycle_rows(con)
232 − daily = _daily_series(rows, start, end)
233 − prev_daily = _daily_series(rows, pstart, pend)
234 − full_prev = len(prev_daily) == len(daily) and len(daily) > 1
235 −
306 + # --- jauges : complétude des fiches de l'inventaire actif -------------------
307 + cov = con.execute(
308 + """SELECT COUNT(*) n,
309 + SUM(CASE WHEN images IS NOT NULL AND images<>'[]'
310 + AND images<>'' THEN 1 ELSE 0 END) img,
311 + SUM(CASE WHEN mileage_km IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) km,
312 + SUM(CASE WHEN price IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) prix,
313 + SUM(CASE WHEN vin<>'' THEN 1 ELSE 0 END) vin,
314 + SUM(CASE WHEN carfax_url<>'' THEN 1 ELSE 0 END) carfax,
315 + SUM(CASE WHEN lat IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) geo
316 + FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'""").fetchone()
317 + gauges = []
318 + if cov["n"]:
319 + def _gauge(id_, label_, num, help_=None):
320 + g = {"id": id_, "label": label_,
321 + "value": round(100.0 * num / cov["n"], 1), "max": 100, "unit": "%"}
322 + if help_:
323 + g["help"] = help_
324 + return g
325 + gauges = [
326 + _gauge("photos", "Fiches avec photos", cov["img"]),
327 + _gauge("km", "Kilométrage renseigné", cov["km"]),
328 + _gauge("prix", "Prix affiché", cov["prix"]),
329 + _gauge("vin", "NIV (VIN) connu", cov["vin"]),
330 + _gauge("geo", "Fiches géolocalisées", cov["geo"]),
331 + _gauge("carfax", "Rapport Carfax lié", cov["carfax"],
332 + "Part des annonces actives dont la source publie un lien Carfax"),
333 + ]
334 +
335 + # --- séries d'évolution ------------------------------------------------------
236 336 series = []
237 337 if daily:
238 338 series.append({
@@ -243,34 +343,110 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
243 343 })
244 344 series.append({
245 345 "id": "new", "title": "Nouveaux véhicules par jour", "unit": "véhicules",
246 − "kind": "line", "points": [{"t": p["t"], "v": p["new"]} for p in daily],
247 − **({"compare": [{"t": p["t"], "v": p["new"]} for p in prev_daily]}
248 − if full_prev else {}),
346 + "kind": "bar", "points": [{"t": p["t"], "v": p["new"]} for p in daily],
347 + })
348 + series.append({
349 + "id": "gone", "title": "Véhicules vendus / retirés par jour",
350 + "unit": "véhicules", "kind": "bar",
351 + "points": [{"t": p["t"], "v": p["gone"]} for p in daily],
249 352 })
250 353 price_pts = [{"t": p["t"], "v": p["avg_price"]} for p in daily
251 354 if p["avg_price"] is not None]
252 355 if price_pts:
253 356 series.append({
254 357 "id": "avg_price", "title": "Prix moyen de l'inventaire par jour",
255 − "unit": "$", "kind": "line", "points": price_pts,
358 + "unit": "$", "kind": "area", "points": price_pts,
359 + })
360 +
361 + # --- multi-courbes : prix moyen par grande marque ----------------------------
362 + multiseries = []
363 + top_makes = [r["make"] for r in con.execute(
364 + "SELECT make FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto' AND make<>''"
365 + " GROUP BY make ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 4")]
366 + if top_makes and daily:
367 + by_make_rows = defaultdict(list)
368 + for r in rows:
369 + if r[4] in top_makes:
370 + by_make_rows[r[4]].append(r)
371 + make_daily = {m: _daily_series(by_make_rows[m], start, end)
372 + for m in top_makes}
373 + # domaine commun : jours où chaque marque a un prix moyen mesuré
374 + commons = None
375 + for m in top_makes:
376 + days_m = {p["t"] for p in make_daily[m] if p["avg_price"] is not None}
377 + commons = days_m if commons is None else commons & days_m
378 + commons = commons or set()
379 + if len(commons) >= 2:
380 + ms_series = [{
381 + "label": m,
382 + "points": [{"t": p["t"], "v": p["avg_price"]}
383 + for p in make_daily[m] if p["t"] in commons],
384 + } for m in top_makes]
385 + multiseries.append({
386 + "id": "prix_marques",
387 + "title": "Prix moyen de l'inventaire — top 4 des marques",
388 + "unit": "$", "series": ms_series,
256 389 })
257 390
258 − # --- répartitions (inventaire actif) ----------------------------------------
259 − def _items(sql, args=()):
260 − return [{"label": r[0] or "Non précisé", "value": r[1]}
261 − for r in con.execute(sql, args).fetchall()]
262 −
263 − by_fuel = _items(
264 − "SELECT CASE WHEN fuel IN ('', 'N.D.') THEN 'Non précisé' ELSE fuel END f,"
265 − " COUNT(*) FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
266 − " GROUP BY f ORDER BY COUNT(*) DESC")
267 − by_trans = _items(
268 − "SELECT CASE WHEN transmission IN ('', 'NA', 'N.D.') THEN 'Non précisé'"
269 − " ELSE transmission END t, COUNT(*) FROM vehicles"
270 − " WHERE active=1 AND kind='auto' GROUP BY t ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 8")
271 − by_make = _items(
272 − "SELECT make, COUNT(*) FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
273 − " AND make<>'' GROUP BY make ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 12")
391 + # --- barres empilées : arrivées par source ------------------------------------
392 + stacked = []
393 + src_day = defaultdict(Counter) # jour -> source -> n
394 + src_tot = Counter()
395 + for r in con.execute(
396 + "SELECT first_seen, source FROM vehicles WHERE kind='auto'"
397 + " AND first_seen>=? AND first_seen<?", (start, end)):
398 + d_ = _to_date(r["first_seen"]).isoformat()
399 + src_day[d_][r["source"]] += 1
400 + src_tot[r["source"]] += 1
401 + if src_tot:
402 + SRC_LABELS = {"otogo": "Otogo", "kijiji": "Kijiji",
403 + "autotrader": "AutoTrader", "cargurus": "CarGurus",
404 + "automobileendirect": "AutomobileEnDirect",
405 + "hgregoire": "HGrégoire"}
406 + tops = [s for s, _ in src_tot.most_common(4)]
407 + keys = [SRC_LABELS.get(s, s) for s in tops]
408 + others = len(src_tot) > len(tops)
409 + if others:
410 + keys.append("Autres")
411 + pts = []
412 + for d_ in sorted(src_day):
413 + vals = [src_day[d_].get(s, 0) for s in tops]
414 + if others:
415 + vals.append(sum(src_day[d_].values()) - sum(vals))
416 + pts.append({"t": d_, "values": vals})
417 + if len(pts) >= 2:
418 + stacked.append({"id": "src", "title": "Nouveaux véhicules par source",
419 + "unit": "véhicules", "keys": keys, "points": pts})
420 +
421 + # --- répartitions (inventaire actif, deltas vs début de période) --------------
422 + FUEL_EXPR = ("CASE WHEN fuel IN ('', 'N.D.') THEN 'Non précisé'"
423 + " ELSE fuel END")
424 + TRANS_EXPR = ("CASE WHEN transmission IN ('', 'NA', 'N.D.')"
425 + " THEN 'Non précisé' ELSE transmission END")
426 + BODY_EXPR = "CASE WHEN body_type='' THEN 'Non précisé' ELSE body_type END"
427 + SELLER_EXPR = (f"CASE WHEN {PRIV} THEN 'Particuliers'"
428 + " ELSE 'Concessionnaires' END")
429 +
430 + def _items(expr, limit=None, where=""):
431 + cur_rows = con.execute(
432 + f"SELECT {expr} lab, COUNT(*) n FROM vehicles"
433 + f" WHERE active=1 AND kind='auto'{where}"
434 + f" GROUP BY lab ORDER BY n DESC" + (f" LIMIT {limit}" if limit else "")
435 + ).fetchall()
436 + prev_counts = _snapshot_counts(con, start, expr) if has_ref else {}
437 + out = []
438 + for r in cur_rows:
439 + pct, _ = _delta(r["n"], prev_counts.get(r["lab"]))
440 + out.append({"label": r["lab"] or "Non précisé", "value": r["n"],
441 + **({"delta_pct": pct} if pct is not None else {})})
442 + return out
443 +
444 + by_fuel = _items(FUEL_EXPR)
445 + by_trans = _items(TRANS_EXPR, limit=8)
446 + by_body = _items(BODY_EXPR, limit=10)
447 + by_seller = _items(SELLER_EXPR)
448 + by_make = _items("make", limit=12, where=" AND make<>''")
449 +
274 450 year_rows = con.execute(
275 451 "SELECT year, COUNT(*) n FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
276 452 " AND year IS NOT NULL GROUP BY year ORDER BY year").fetchall()
@@ -287,28 +463,92 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
287 463 by_year.insert(0, {"label": f"≤ {cutoff - 1}", "value": older})
288 464
289 465 breakdowns = [
466 + {"id": "make", "title": "Top 12 des marques", "kind": "donut", "items": by_make},
290 467 {"id": "fuel", "title": "Par carburant", "kind": "donut", "items": by_fuel},
468 + {"id": "seller", "title": "Concessionnaires vs particuliers",
469 + "kind": "donut", "items": by_seller},
291 470 {"id": "trans", "title": "Par boîte de vitesses", "kind": "bar", "items": by_trans},
292 − {"id": "make", "title": "Top 12 des marques", "kind": "bar", "items": by_make},
471 + {"id": "body", "title": "Par carrosserie", "kind": "bar", "items": by_body},
293 472 {"id": "year", "title": "Par année-modèle", "kind": "bar", "items": by_year},
294 473 ]
295 − breakdowns = [b for b in breakdowns if b["items"]]
296 −
297 − geo = {"title": "Par région", "items": _items(
298 − "SELECT region, COUNT(*) FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
299 − " AND region<>'' GROUP BY region ORDER BY COUNT(*) DESC")}
300 −
474 + breakdowns = [b for b in breakdowns if len(b["items"]) > 1]
475 +
476 + # --- distributions : prix et kilométrage --------------------------------------
477 + def _histo(col, width, cap, fmt):
478 + rows_ = con.execute(
479 + f"SELECT CAST({col}/{width} AS INTEGER) b, COUNT(*) n FROM vehicles"
480 + f" WHERE active=1 AND kind='auto' AND {col} IS NOT NULL AND {col}>=0"
481 + " GROUP BY b ORDER BY b").fetchall()
482 + if not rows_:
483 + return None
484 + n_bins = cap // width
485 + bins = [{"label": fmt(i), "value": 0} for i in range(n_bins)]
486 + over = {"label": fmt(n_bins), "value": 0}
487 + for r in rows_:
488 + if r["b"] < n_bins:
489 + bins[r["b"]]["value"] += r["n"]
490 + else:
491 + over["value"] += r["n"]
492 + if over["value"]:
493 + bins.append(over)
494 + while bins and bins[0]["value"] == 0:
495 + bins.pop(0)
496 + return bins
497 +
498 + def _fmt_price_bin(i):
499 + lo, hi = i * 5, i * 5 + 5
500 + return f"{lo}–{hi} k$" if hi <= 100 else "100 k$ +"
501 +
502 + def _fmt_km_bin(i):
503 + lo, hi = i * 25, i * 25 + 25
504 + return f"{lo}–{hi} k km" if hi <= 300 else "300 k km +"
505 +
506 + distributions = []
507 + price_bins = _histo("price", 5000, 100000, _fmt_price_bin)
508 + if price_bins:
509 + distributions.append({
510 + "id": "prix", "title": "Distribution des prix (tranches de 5 000 $)",
511 + "unit": "véhicules", "bins": price_bins})
512 + km_bins = _histo("mileage_km", 25000, 300000, _fmt_km_bin)
513 + if km_bins:
514 + distributions.append({
515 + "id": "km", "title": "Distribution du kilométrage (tranches de 25 000 km)",
516 + "unit": "véhicules", "bins": km_bins})
517 +
518 + # --- répartition géographique ---------------------------------------------------
519 + geo = {"title": "Par région", "items": _items("region", where=" AND region<>''")}
520 +
521 + # --- calendrier + activité horaire ----------------------------------------------
301 522 heatmap = {"title": "Nouveaux véhicules par jour",
302 523 "cells": [{"date": p["t"], "value": p["new"]} for p in daily]}
303 524
525 + hour_counter = Counter()
526 + for r in con.execute(
527 + "SELECT first_seen FROM vehicles WHERE kind='auto'"
528 + " AND first_seen>=? AND first_seen<?", (start, end)):
529 + dt = datetime.fromtimestamp(r["first_seen"], TZ)
530 + hour_counter[(dt.weekday(), dt.hour)] += 1
531 + hourly = None
532 + if hour_counter:
533 + hourly = {"title": "Nouveaux véhicules détectés par heure (synchros)",
534 + "cells": [{"dow": k[0], "hour": k[1], "value": v}
535 + for k, v in sorted(hour_counter.items())]}
536 +
304 537 # --- tableaux détaillés (inventaire actif) ------------------------------------
305 − def _table_rows(sql):
306 − return [list(r) for r in con.execute(sql).fetchall()]
538 + def _table_rows(sql, args=()):
539 + return [list(r) for r in con.execute(sql, args).fetchall()]
540 +
541 + make_prev = _snapshot_counts(con, start, "make") if has_ref else {}
542 +
543 + def _mk_delta(make_, n):
544 + pct, _ = _delta(n, make_prev.get(make_))
545 + return _fr_pct(pct)
307 546
308 547 tables = [
309 548 {"id": "makes", "title": "Top marques — volume, prix et km moyens",
310 − "columns": ["Marque", "Véhicules", "Prix moyen", "Km moyen"],
311 − "rows": [[m, n, _fr_money(p), _fr_km(k)] for m, n, p, k in _table_rows(
549 + "columns": ["Marque", "Véhicules", "Prix moyen", "Km moyen", "Δ période"],
550 + "rows": [[m, n, _fr_money(p), _fr_km(k), _mk_delta(m, n)]
551 + for m, n, p, k in _table_rows(
312 552 "SELECT make, COUNT(*), AVG(price), AVG(mileage_km) FROM vehicles"
313 553 " WHERE active=1 AND kind='auto' AND make<>''"
314 554 " GROUP BY make ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 25")]},
@@ -318,21 +558,52 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
318 558 "SELECT make || ' ' || model, COUNT(*), AVG(price), AVG(mileage_km)"
319 559 " FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto' AND make<>''"
320 560 " AND model<>'' GROUP BY make, model ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 25")]},
561 + {"id": "cities", "title": "Top villes — inventaire, prix et km moyens",
562 + "columns": ["Ville", "Région", "Véhicules", "Prix moyen", "Km moyen"],
563 + "rows": [[c, rg or "—", n, _fr_money(p), _fr_km(k)]
564 + for c, rg, n, p, k in _table_rows(
565 + "SELECT city, MAX(region), COUNT(*), AVG(price), AVG(mileage_km)"
566 + " FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto' AND city<>''"
567 + " GROUP BY city ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 25")]},
321 568 {"id": "dealers", "title": "Top concessionnaires — inventaire et prix moyen",
322 569 "columns": ["Concessionnaire", "Région", "Véhicules", "Prix moyen"],
323 570 "rows": [[d, rg or "—", n, _fr_money(p)] for d, rg, n, p in _table_rows(
324 571 "SELECT dealer_name, MAX(region), COUNT(*), AVG(price) FROM vehicles"
325 572 " WHERE active=1 AND kind='auto' AND dealer_name<>''"
573 + f" AND NOT {PRIV}"
326 574 " GROUP BY dealer_name ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 25")]},
327 575 ]
328 576
577 + # sources & fraîcheur : inventaire actif + arrivées de la période + dernière
578 + # synchro réussie (sync_log = journal réel du pipeline d'ingestion)
579 + last_sync = {r["source"]: r for r in con.execute(
580 + """SELECT source, MAX(ts) ts, ok FROM sync_log GROUP BY source""")}
581 + src_rows = _table_rows(
582 + """SELECT source, COUNT(*),
583 + SUM(CASE WHEN first_seen>=? AND first_seen<? THEN 1 ELSE 0 END)
584 + FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'
585 + GROUP BY source ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 25""", (start, end))
586 + if src_rows:
587 + rows_out = []
588 + for s, n, added in src_rows:
589 + ls = last_sync.get(s)
590 + when = (datetime.fromtimestamp(ls["ts"], TZ)
591 + .strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if ls else "—")
592 + ok = ("OK" if ls and ls["ok"] else ("Erreur" if ls else "—"))
593 + rows_out.append([s, n, added, when, ok])
594 + tables.append({
595 + "id": "sources", "title": "Sources — inventaire, ajouts et fraîcheur",
596 + "columns": ["Source", "Véhicules actifs", "Ajouts (période)",
597 + "Dernière synchro", "Statut"],
598 + "rows": rows_out})
599 +
329 600 # --- records & faits marquants -------------------------------------------------
330 601 records = []
331 602 if daily:
332 603 best = max(daily, key=lambda p: p["new"])
333 604 if best["new"]:
334 605 records.append({"label": "Jour record d'arrivées",
335 − "value": f"{best['new']:,}".replace(",", " ") + " véhicules",
606 + "value": _fr_int(best["new"]) + " véhicules",
336 607 "date": best["t"]})
337 608 fastest = con.execute(
338 609 """SELECT title, year, updated_at - first_seen dur, updated_at
@@ -360,16 +631,56 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
360 631 "value": "−" + _fr_money(drop["baisse"]),
361 632 "date": _to_date(drop["ts"]).isoformat()})
362 633 busiest = con.execute(
363 − """SELECT dealer_name, COUNT(*) n FROM vehicles
364 − WHERE kind='auto' AND dealer_name<>'' AND first_seen>=? AND first_seen<?
365 − GROUP BY dealer_name ORDER BY n DESC LIMIT 1""", (start, end)).fetchone()
634 + f"""SELECT dealer_name, COUNT(*) n FROM vehicles
635 + WHERE kind='auto' AND dealer_name<>'' AND NOT {PRIV}
636 + AND first_seen>=? AND first_seen<?
637 + GROUP BY dealer_name ORDER BY n DESC LIMIT 1""",
638 + (start, end)).fetchone()
366 639 if busiest and busiest["n"]:
367 640 records.append({"label": f"Concessionnaire le plus actif — {busiest['dealer_name']}",
368 − "value": f"{busiest['n']:,}".replace(",", " ") + " nouveautés",
641 + "value": _fr_int(busiest["n"]) + " nouveautés",
642 + "date": None})
643 + top_price = con.execute(
644 + "SELECT title, price FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
645 + " AND price IS NOT NULL ORDER BY price DESC LIMIT 1").fetchone()
646 + if top_price:
647 + records.append({"label": f"Véhicule le plus cher en vente — {top_price['title']}",
648 + "value": _fr_money(top_price["price"]), "date": None})
649 + oldest = con.execute(
650 + "SELECT title, year FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
651 + " AND year IS NOT NULL ORDER BY year ASC LIMIT 1").fetchone()
652 + if oldest:
653 + records.append({"label": f"Doyen de l'inventaire — {oldest['title']}",
654 + "value": f"année {oldest['year']}", "date": None})
655 + top_km = con.execute(
656 + "SELECT title, mileage_km FROM vehicles WHERE active=1 AND kind='auto'"
657 + " AND mileage_km IS NOT NULL ORDER BY mileage_km DESC LIMIT 1").fetchone()
658 + if top_km:
659 + records.append({"label": f"Odomètre le plus élevé — {top_km['title']}",
660 + "value": _fr_km(top_km["mileage_km"]), "date": None})
661 + if has_ref and make_prev:
662 + make_cur = {r["lab"]: r["n"] for r in con.execute(
663 + "SELECT make lab, COUNT(*) n FROM vehicles WHERE active=1"
664 + " AND kind='auto' AND make<>'' GROUP BY lab HAVING n>=100")}
665 + gains = [(m, _delta(n, make_prev.get(m))[0]) for m, n in make_cur.items()]
666 + gains = [(m, p) for m, p in gains if p is not None]
667 + if gains:
668 + m, p = max(gains, key=lambda x: x[1])
669 + if p > 0:
670 + records.append({
671 + "label": f"Marque en plus forte hausse — {m}",
672 + "value": _fr_pct(p) + " d'inventaire", "date": None})
673 + top_region = con.execute(
674 + """SELECT region, COUNT(*) n FROM vehicles WHERE kind='auto'
675 + AND region<>'' AND first_seen>=? AND first_seen<?
676 + GROUP BY region ORDER BY n DESC LIMIT 1""", (start, end)).fetchone()
677 + if top_region and top_region["n"]:
678 + records.append({"label": f"Région la plus active — {top_region['region']}",
679 + "value": _fr_int(top_region["n"]) + " nouveautés",
369 680 "date": None})
370 681
371 682 con.close()
372 − return {
683 + out = {
373 684 "updated": datetime.now(TZ).isoformat(timespec="seconds"),
374 685 "period": {"from": f_iso, "to": t_iso, "label": label},
375 686 "kpis": kpis,
@@ -380,11 +691,22 @@ def _build(period: str, from_: str | None, to: str | None) -> dict:
380 691 "tables": tables,
381 692 "records": records,
382 693 }
694 + if gauges:
695 + out["gauges"] = gauges
696 + if multiseries:
697 + out["multiseries"] = multiseries
698 + if stacked:
699 + out["stacked"] = stacked
700 + if distributions:
701 + out["distributions"] = distributions
702 + if hourly:
703 + out["hourly"] = hourly
704 + return out
383 705
384 706
385 707 def dashboard(period: str = "30j", from_: str | None = None,
386 708 to: str | None = None) -> dict:
387 − """Dashboard du contrat SPEC — mis en cache 5 minutes par période."""
709 + """Dashboard du contrat SPEC v2 — mis en cache 5 minutes par période."""
388 710 if period not in PERIOD_LABELS and not (from_ and to):
389 711 period = "30j"
390 712 key = (period, from_ or "", to or "")
modified autoka/web.py +4 −3
@@ -349,19 +349,20 @@ def stats_report(
349 349 to: str | None = None,
350 350 mode: str = "complet",
351 351 ):
352 − """Rapport PDF estampillé Groupe-KA (complet ou synthèse 2 pages)."""
352 + """Rapport PDF estampillé Groupe-KA — 5 modes (SPEC v2) : complet,
353 + synthese, tendances, repartitions, donnees. Mode inconnu → complet."""
353 354 from fastapi.responses import Response
354 355 from . import kapdf, statsdash
355 356 try:
356 357 dash = statsdash.dashboard(period, from_, to)
357 358 except ValueError:
358 359 raise HTTPException(400, "Dates invalides (format attendu : YYYY-MM-DD)")
359 − mode = "synthese" if mode == "synthese" else "complet"
360 + mode = mode if mode in kapdf.REPORT_MODES else "complet"
360 361 pdf = kapdf.GroupeKAReport(site=KA_SITE, dashboard=dash, mode=mode).build()
361 362 return Response(
362 363 content=pdf, media_type="application/pdf",
363 364 headers={"Content-Disposition":
364 − f'attachment; filename="{kapdf.filename("auto-ka", period)}"'})
365 + f'attachment; filename="{kapdf.filename("auto-ka", period, mode)}"'})
365 366
366 367
367 368 @app.get("/api/stats/rapport.pdf")
modified frontend/src/ka/stats/SPEC.md +128 −66
@@ -1,53 +1,88 @@
1 −# ka-stats — module Stats commun Groupe KA (spec v1)
1 +# ka-stats — module Stats commun Groupe KA (spec v2)
2 2
3 −Contrat partagé par les 12 plateformes pour leurs pages **/stats** (tableau de
4 −bord analytique) et l'**export PDF** estampillé Groupe-KA. Le visuel suit le
5 −design system ka-ui (tokens.css) avec l'accent de la marque.
3 +Contrat partagé par les plateformes pour leurs pages **/stats** (tableau de
4 +bord analytique) et les **exports PDF** estampillés Groupe-KA. Le visuel suit
5 +le design system ka-ui (tokens.css) avec l'accent de la marque.
6 +
7 +**v2 (2026-08-19)** : sparklines dans les KPI, jauges, multi-courbes,
8 +barres empilées, distributions (histogrammes), heatmap horaire 7×24, deltas
9 +sur les répartitions, statistiques de séries (min/max/moy/méd/σ), et **5
10 +rapports PDF** au lieu de 2. Tous les nouveaux champs sont **optionnels** :
11 +un dashboard v1 reste valide et se rend tel quel.
6 12
7 13 ## 1. Page /stats — structure obligatoire (dans cet ordre)
8 14
9 −1. **Bandeau KPI** : 4–6 grandes cartes (`KpiCard`) — valeur, libellé,
10 − variation vs période précédente (▲/▼ + %, vert `--green` / rouge `--danger`).
15 +1. **Bandeau KPI** : 6–10 grandes cartes (`KpiCard`) — valeur, libellé,
16 + variation vs période précédente (▲/▼ + %, vert `--green` / rouge
17 + `--danger`), **sparkline** de tendance quand une série existe.
11 18 2. **Sélecteur de période global** (`PeriodSelector`) : `aujourd'hui · 7 j ·
12 19 30 j · 3 m · 6 m · 12 m · année en cours · tout` + plage personnalisée
13 20 (2 champs date). Toute la page se recalcule (state → refetch dashboard).
14 −3. **Graphiques** : courbes d'évolution (`LineChart`, survol = infobulle,
15 − légende cliquable pour masquer une série, comparaison N vs N-1 en
16 − pointillé), barres (`BarChart`), anneaux (`Donut`), calendrier de chaleur
17 − (`CalendarHeatmap`) quand pertinent.
18 −4. **Répartition géographique** (par ville/région) quand pertinent — barres
19 − horizontales triées (pas besoin de vraie carte).
20 −5. **Tableaux détaillés** (`DataTable`) : tri par colonne, recherche interne,
21 +3. **Jauges** (`GaugeCard`) quand pertinent : taux, couvertures, complétude.
22 +4. **Graphiques d'évolution** : courbes/aires (`LineChart`, survol =
23 + infobulle, légende cliquable, comparaison N vs N-1 en pointillé), barres
24 + verticales (`VBarChart` — volumes quotidiens), **multi-courbes ≤ 4 séries**
25 + (`MultiLineChart` — motifs de trait distincts, jamais la couleur seule),
26 + **barres empilées** (`StackedBarChart` — composition dans le temps).
27 + Sous les courbes clés : `StatSummary` (min/max/moyenne/médiane/écart-type).
28 +5. **Répartitions** : barres horizontales (`BarChart`, deltas optionnels),
29 + anneaux (`Donut`), **distributions/histogrammes** (`Histogram`).
30 +6. **Répartition géographique** (par ville/région) — barres horizontales
31 + triées (pas besoin de vraie carte).
32 +7. **Calendriers** : `CalendarHeatmap` (26 semaines) et, quand l'activité
33 + horaire est journalisée, `HourHeatmap` (7 jours × 24 h).
34 +8. **Tableaux détaillés** (`DataTable`) : tri par colonne, recherche interne,
21 35 pagination (25/pg), débordement horizontal propre sur mobile (.tbl-wrap).
22 −6. **Records & faits marquants** : générés depuis les données (jour record,
23 − plus forte croissance, meilleure entrée…) — cartes compactes.
24 −7. **Fraîcheur** : « Mis à jour le {date heure} » + bouton Rafraîchir.
25 −8. **Bouton PDF** bien visible en haut : « Télécharger le rapport PDF » avec
26 − deux choix (Rapport complet / Synthèse 2 pages). Indicateur de progression
27 − si > 2 s.
36 + Viser 3 à 5 tableaux par plateforme.
37 +9. **Records & faits marquants** : générés depuis les données (jour record,
38 + plus forte croissance, meilleure entrée…) — cartes compactes, 6–12.
39 +10. **Fraîcheur** : « Mis à jour le {date heure} » + bouton Rafraîchir.
40 +11. **Bouton PDF** bien visible en haut (`PdfButton`) : bouton principal
41 + « Rapport PDF complet » + menu « Autres rapports ▾ » listant les
42 + **5 rapports** (voir §3). Indicateur de progression si > 2 s.
28 43
29 44 Responsive : KPI empilés < 768 px, graphiques pleine largeur redimensionnés
30 45 (SVG viewBox), tableaux en défilement horizontal contenu, tactile ≥ 44 px.
31 46 AUCUNE donnée inventée : une stat indisponible = bloc « Pas encore mesuré »
32 47 (carte grise propre), jamais un faux chiffre.
33 48
49 +Accessibilité (règles fermes) : un seul axe Y par graphique (jamais de
50 +double échelle) ; ≥ 2 séries ⇒ légende obligatoire ; l'identité d'une série
51 +multi-courbes passe par le **motif de trait** en plus de la couleur ; le
52 +texte reste en encre (jamais coloré à la couleur de série) ; chaque
53 +graphique a son infobulle de survol et un équivalent tableau existe.
54 +
34 55 ## 2. API — contrat commun
35 56
36 57 `GET /api/stats/dashboard?period=7j|30j|3m|6m|12m|annee|tout|auj&from=YYYY-MM-DD&to=YYYY-MM-DD`
37 58
38 59 ```jsonc
39 60 {
40 − "updated": "2026-08-17T21:04:00-04:00",
41 − "period": { "from": "2026-07-18", "to": "2026-08-17", "label": "30 jours" },
61 + "updated": "2026-08-19T01:00:00-04:00",
62 + "period": { "from": "2026-07-20", "to": "2026-08-19", "label": "30 jours" },
42 63 "kpis": [ { "id": "total", "label": "Annonces actives", "value": 33744,
43 − "unit": "", "delta_pct": 4.2, "direction": "up" } ],
64 + "unit": "", "delta_pct": 4.2, "direction": "up",
65 + "spark": [{ "t": "2026-08-01", "v": 31200 }] } ], // spark optionnel
66 + "gauges": [ { "id": "geo", "label": "Fiches géolocalisées", "value": 92,
67 + "max": 100, "unit": "%" } ], // optionnel
44 68 "series": [ { "id": "vol", "title": "Annonces actives par jour", "unit": "annonces",
45 − "kind": "line", "points": [{ "t": "2026-07-18", "v": 31200 }],
46 − "compare": [{ "t": "2025-07-18", "v": 24100 }] } ],
47 − "breakdowns": [ { "id": "types", "title": "Par type", "kind": "donut",
48 − "items": [{ "label": "4½", "value": 9120 }] } ],
69 + "kind": "line", // line | bar | area
70 + "points": [{ "t": "2026-07-20", "v": 31200 }],
71 + "compare": [{ "t": "2025-07-20", "v": 24100 }] } ],
72 + "multiseries": [ { "id": "seg", "title": "Prix médian par taille", "unit": "$",
73 + "series": [ { "label": "3½", "points": [/* … */] },
74 + { "label": "4½", "points": [/* … */] } ] } ], // ≤ 4
75 + "stacked": [ { "id": "src", "title": "Ajouts par source", "unit": "ajouts",
76 + "keys": ["Kijiji", "Centris", "Autres"],
77 + "points": [{ "t": "2026-08-01", "values": [120, 80, 30] }] } ],
78 + "breakdowns": [ { "id": "types", "title": "Par type", "kind": "donut", // donut | bars
79 + "items": [{ "label": "4½", "value": 9120, "delta_pct": 2.1 }] } ],
80 + "distributions": [ { "id": "prix", "title": "Distribution des loyers", "unit": "annonces",
81 + "bins": [{ "label": "800-1000$", "value": 3120 }] } ],
49 82 "geo": { "title": "Par région", "items": [{ "label": "Montréal", "value": 15680 }] },
50 83 "heatmap": { "title": "Activité", "cells": [{ "date": "2026-08-01", "value": 210 }] },
84 + "hourly": { "title": "Activité par heure",
85 + "cells": [{ "dow": 0, "hour": 9, "value": 40 }] }, // dow 0=lun … 6=dim
51 86 "tables": [ { "id": "top", "title": "Top villes", "columns": ["Ville", "Annonces", "Δ 30 j"],
52 87 "rows": [["Montréal", 15680, "+3,1 %"]] } ],
53 88 "records": [ { "label": "Jour record d'ajouts", "value": "412 annonces", "date": "2026-08-09" } ]
@@ -56,23 +91,40 @@ AUCUNE donnée inventée : une stat indisponible = bloc « Pas encore mesuré »
56 91
57 92 Champs absents = section masquée. Cache serveur recommandé (≥ 5 min par
58 93 période). Les valeurs proviennent des données réelles (DB de la plateforme,
59 −journaux de sync des connecteurs, /api/v1/runs d'API-KA…).
94 +journaux de sync des connecteurs, /api/v1/runs d'API-KA…). Arrondir les
95 +`delta_pct` à 1 décimale côté serveur.
60 96
61 −`GET /api/stats/report?period=…&from=&to=&mode=complet|synthese`
97 +## 3. Rapports PDF — 5 modes
98 +
99 +`GET /api/stats/report?period=…&from=&to=&mode=complet|synthese|tendances|repartitions|donnees`
62 100 → `application/pdf`, en-tête `Content-Disposition: attachment; filename=
63 −groupe-ka_<plateforme>_stats_<periode>_<YYYY-MM-DD>.pdf`.
101 +groupe-ka_<plateforme>_stats_<periode>[_<mode>]_<YYYY-MM-DD>.pdf`
102 +(pas de suffixe pour `complet` — rétrocompatible v1 ; `kapdf.filename()`
103 +accepte maintenant `mode` en 3e argument).
104 +
105 +| Mode | Contenu |
106 +|---|---|
107 +| `complet` | tout : sommaire, KPI, jauges, séries + stats de séries, multi-séries, empilées, répartitions, distributions, géo, heatmap horaire, tableaux (200 lignes), records |
108 +| `synthese` | couverture + KPI + jauges + records (2–3 pages) |
109 +| `tendances` | KPI + toutes les séries temporelles + min/max/moy/méd/σ + records |
110 +| `repartitions` | breakdowns, distributions, géo, activité horaire |
111 +| `donnees` | tous les tableaux en version longue (400 lignes) |
64 112
65 −## 3. PDF — gabarit Groupe-KA (implémentations : `kapdf.py` fpdf2 pour les
66 −apps Python ; les apps Next portent le même gabarit en pdfkit)
113 +Un `mode` inconnu retombe sur `complet`. Le gabarit (implémentations :
114 +`kapdf.py` fpdf2 pour les apps Python ; les apps Next portent le même
115 +gabarit en pdfkit) :
67 116
68 117 - **Couverture** : cadre encre, kicker « GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE »,
69 − wordmark de la plateforme (boîte encre + accent), sous-titre, période
70 − couverte, date/heure de génération, bande encre au pied avec
118 + wordmark de la plateforme (boîte encre + accent), **type de rapport**,
119 + période couverte, date/heure de génération, bande encre au pied avec
71 120 « par Groupe KA — groupe-ka.com ».
72 −- **Sommaire** avec numéros de pages (mode complet).
73 −- **KPI** : grille de cartes (bordure encre, valeur en gros, delta coloré).
121 +- **Sommaire** avec numéros de pages (modes complet et donnees).
122 +- **KPI** : grille de cartes (bordure encre, valeur en gros, delta coloré
123 + arrondi à 1 décimale). **Jauges** : demi-arcs accent.
74 124 - **Graphiques VECTORIELS** (dessinés en primitives, jamais de capture) :
75 − courbes, barres, anneaux — accent de la plateforme, axes/graduations encre.
125 + courbes/aires, barres verticales, multi-courbes (motifs distincts),
126 + empilées (nuances d'accent), anneaux, heatmap horaire — accent de la
127 + plateforme, axes/graduations encre.
76 128 - **Tableaux** paginés proprement (lignes zébrées `--surface-2`, jamais
77 129 coupés en deux à cheval sur une ligne).
78 130 - **Records** puis **page de fin** : coordonnées Groupe KA (3 courriels +
@@ -81,43 +133,53 @@ apps Python ; les apps Next portent le même gabarit en pdfkit)
81 133 - **Chaque page** : en-tête discret (« Groupe KA · {Plateforme} », filet
82 134 encre) + pied (« © Groupe-KA — {année} — groupe-ka.com · {période} · p. X/Y »).
83 135 - A4 portrait, marges 18 mm, typo : Helvetica (fallback sûr) ou fonts TTF du
84 − DS si présentes. Mode « synthese » = couverture + 1 page KPI/records.
136 + DS si présentes.
85 137
86 138 ## 4. Spécifique par plateforme (sections métier attendues)
87 139
88 −- **groupe-ka** : tableau de bord maître — consolidation des 12 (volume total,
89 − croissance), classement des plateformes, bloc résumé par plateforme + lien
140 +- **groupe-ka** : tableau de bord maître — consolidation des plateformes
141 + (volume total, croissance), classement, bloc résumé par plateforme + lien
90 142 vers sa page /stats ; « Rapport écosystème complet » = PDF consolidé.
91 143 - **lou-ka** : annonces actives/nouvelles/retirées, loyers moyens/médians par
92 − ville & taille, évolution, répartition par type, top villes.
93 −- **immo-ka** : annonces actives/nouvelles/vendues-retirées, prix moyen/médian
94 − par ville/région/type, délai de présence, top villes, tension du marché.
144 + ville & taille (multiseries), distribution des loyers, évolution,
145 + répartition par type, top villes, sources (stacked).
146 +- **immo-ka** : annonces actives/nouvelles/vendues-retirées, prix
147 + moyen/médian par ville/région/type (multiseries), distribution des prix,
148 + délai de présence, top villes, tension du marché.
95 149 - **vrai-prix** : couverture du rôle (unités, valeur totale), estimations
96 − servies si journalisées, répartitions par municipalité/type, indices marché.
97 −- **auto-ka** : volume par marque/modèle/année/carburant/boîte, prix moyens et
98 − km moyens par segment, top marques/modèles.
99 −- **fabri-ka** : produits par catégorie/région/boutique, fourchettes de prix,
100 − nouveautés par période, top catégories.
101 −- **food-ka** : produits suivis, relevés de prix, soldes détectés (baisses/
102 − hausses, amplitude), top produits en solde, prix moyens par catégorie.
103 −- **resto-ka** : restos par cuisine/ville/gamme, menus & plats, nouveautés/
104 − fermetures détectées, top établissements.
150 + servies si journalisées, répartitions par municipalité/type, distribution
151 + des valeurs, indices marché.
152 +- **auto-ka** : volume par marque/modèle/année/carburant/boîte, prix moyens
153 + et km moyens par segment (multiseries), distributions prix/km/année,
154 + top marques/modèles.
155 +- **fabri-ka** : produits par catégorie/région/boutique, fourchettes de prix
156 + (distribution), nouveautés par période, top catégories.
157 +- **food-ka** : produits suivis, relevés de prix, soldes détectés
158 + (baisses/hausses, amplitude — stacked), top produits en solde, prix moyens
159 + par catégorie, distribution des rabais.
160 +- **resto-ka** : restos par cuisine/ville/gamme, menus & plats, distribution
161 + des prix de plats, nouveautés/fermetures détectées, top établissements.
105 162 - **sorti-ka** : événements à venir/passés par catégorie/ville, gratuits vs
106 − payants, heatmap calendrier, top lieux.
107 −- **crea-ka** : créateurs par plateforme/niche/tier, comptes reliés, top
108 − créateurs, croissance du répertoire.
109 −- **trouve-ka** : pages indexées, domaines, rythme de crawl (indexées/h),
110 − erreurs, file frontier, tendances si les requêtes sont journalisées.
111 −- **api-ka** : appels par endpoint/jour/heure, latences moyennes + p95, taux
112 − d'erreur, top endpoints, uptime (données des middlewares de logging + runs).
113 −- **Transverse (tous)** : volume total agrégé + croissance, connecteurs actifs
114 − et éléments ajoutés/mis à jour par période (journaux de sync), complétude/
115 − fraîcheur moyenne des fiches quand mesurable. Trafic web : seulement si des
116 − journaux d'accès existent — sinon état vide propre.
163 + payants (stacked), heatmap calendrier + horaire, top lieux.
164 +- **crea-ka** : créateurs par plateforme/niche/tier, comptes reliés
165 + (stacked par plateforme), distribution des audiences, top créateurs,
166 + croissance du répertoire.
167 +- **trouve-ka** : pages indexées, domaines, rythme de crawl (indexées/h —
168 + hourly), erreurs, file frontier, tendances des requêtes journalisées.
169 +- **api-ka** : appels par endpoint/jour/heure (hourly), latences moyennes +
170 + p95 (multiseries), taux d'erreur, top endpoints/clés, uptime.
171 +- **job-ka** : offres actives/nouvelles/expirées par catégorie/ville/
172 + entreprise, distribution des salaires affichés, top employeurs.
173 +- **Transverse (tous)** : volume total agrégé + croissance, connecteurs
174 + actifs et éléments ajoutés/mis à jour par période (journaux de sync —
175 + stacked par source quand possible), complétude/fraîcheur moyenne des
176 + fiches quand mesurable (jauges). Trafic web : seulement si des journaux
177 + d'accès existent — sinon état vide propre.
117 178
118 179 ## 5. Ajouter une métrique / un graphique / une plateforme
119 180
120 −1 métrique = 1 entrée `kpis[]` ou `series[]` côté API (requête SQL agrégée +
121 −cache) — le front la rend automatiquement. 1 plateforme = implémenter les 2
122 −endpoints du contrat + une page /stats montée sur les composants du kit +
123 −`kapdf.py` (ou gabarit pdfkit) branché sur le même JSON de dashboard.
181 +1 métrique = 1 entrée `kpis[]`, `series[]`, `multiseries[]`, `stacked[]`,
182 +`distributions[]` ou `gauges[]` côté API (requête SQL agrégée + cache) — le
183 +front la rend automatiquement. 1 plateforme = implémenter les 2 endpoints du
184 +contrat + une page /stats montée sur les composants du kit + `kapdf.py` (ou
185 +gabarit pdfkit) branché sur le même JSON de dashboard.
modified frontend/src/ka/stats/kacharts.tsx +394 −33
@@ -2,22 +2,39 @@
2 2 // ka-ui/stats/kacharts.tsx — kit de graphiques SVG du module Stats commun
3 3 // Groupe KA (zéro dépendance, React 18+). Style : design system ka-ui
4 4 // (bordures encre, accent de la plateforme via var(--accent)).
5 −// Composants : KpiCard, PeriodSelector, LineChart (infobulle + légende
6 −// cliquable + comparaison N-1), BarChart, Donut, CalendarHeatmap, DataTable
7 −// (tri/recherche/pagination), RecordCard, PdfButton, EmptyBlock, Fraicheur.
8 −import { useMemo, useState } from "react";
5 +// v2 — composants : KpiCard (+sparkline), PeriodSelector, LineChart (ligne/
6 +// aire, infobulle + légende cliquable + comparaison N-1), MultiLineChart
7 +// (≤4 séries, pointillés distincts = jamais la couleur seule), VBarChart
8 +// (barres verticales / histogrammes), StackedBarChart, BarChart (horizontal,
9 +// deltas), Donut, GaugeCard, CalendarHeatmap, HourHeatmap (7×24),
10 +// StatSummary (min/max/moy/méd/σ), DataTable (tri/recherche/pagination),
11 +// RecordCard, PdfButton (menu de rapports), EmptyBlock, Fraicheur.
12 +import { useEffect, useMemo, useRef, useState } from "react";
9 13
10 −/* ---------- types (contrat SPEC.md) ---------- */
14 +/* ---------- types (contrat SPEC.md v2) ---------- */
11 15 export type Kpi = {
12 16 id: string; label: string; value: number | string; unit?: string;
13 17 delta_pct?: number | null; direction?: "up" | "down";
18 + spark?: Point[]; help?: string;
14 19 };
15 20 export type Point = { t: string; v: number };
16 21 export type Serie = {
17 − id: string; title: string; unit?: string; kind?: "line" | "bar";
22 + id: string; title: string; unit?: string;
23 + kind?: "line" | "bar" | "area";
18 24 points: Point[]; compare?: Point[];
19 25 };
20 −export type BreakItem = { label: string; value: number };
26 +export type MultiSerie = {
27 + id: string; title: string; unit?: string;
28 + series: { label: string; points: Point[] }[]; // ≤ 4 séries
29 +};
30 +export type StackedSerie = {
31 + id: string; title: string; unit?: string;
32 + keys: string[]; points: { t: string; values: number[] }[];
33 +};
34 +export type BreakItem = { label: string; value: number; delta_pct?: number | null };
35 +export type Distribution = { id: string; title: string; unit?: string; bins: { label: string; value: number }[] };
36 +export type Gauge = { id: string; label: string; value: number; max: number; unit?: string; help?: string };
37 +export type HourCell = { dow: number; hour: number; value: number }; // dow 0=lun … 6=dim
21 38 export type TableSpec = { id: string; title: string; columns: string[]; rows: (string | number)[][] };
22 39 export type RecordFact = { label: string; value: string; date?: string };
23 40
@@ -32,25 +49,63 @@ export const PERIODS: { id: string; label: string }[] = [
32 49 { id: "tout", label: "Tout" },
33 50 ];
34 51
52 +export const REPORT_MODES: { id: string; label: string; desc: string }[] = [
53 + { id: "complet", label: "Rapport complet", desc: "Toutes les sections — KPI, tendances, répartitions, tableaux, records" },
54 + { id: "synthese", label: "Synthèse exécutive", desc: "2 pages — indicateurs clés et faits marquants" },
55 + { id: "tendances", label: "Tendances & évolution", desc: "Courbes, comparaisons N-1 et statistiques de séries" },
56 + { id: "repartitions", label: "Répartitions & géographie", desc: "Catégories, distributions, régions et activité" },
57 + { id: "donnees", label: "Données détaillées", desc: "Tous les tableaux, en version longue" },
58 +];
59 +
35 60 export const fmtInt = (n: number) => n.toLocaleString("fr-CA");
36 61 export const fmtNum = (n: number) =>
37 62 Number.isInteger(n) ? fmtInt(n) : n.toLocaleString("fr-CA", { maximumFractionDigits: 2 });
63 +const fmtPct = (n: number) => `${n >= 0 ? "+" : ""}${fmtNum(n)} %`;
38 64
39 −/* ---------- KPI ---------- */
65 +/* Styles des séries multiples : couleur + motif de trait (l'identité n'est
66 + jamais portée par la couleur seule — règle d'accessibilité). */
67 +const MULTI_STYLES = [
68 + { stroke: "var(--accent)", dash: undefined, width: 2.4 },
69 + { stroke: "var(--ink)", dash: undefined, width: 1.6 },
70 + { stroke: "var(--accent-deep, var(--accent))", dash: "6 3", width: 2 },
71 + { stroke: "var(--ink-3)", dash: "2 3", width: 2 },
72 +];
73 +
74 +/* ---------- KPI (+ sparkline) ---------- */
40 75 export function KpiCard({ k }: { k: Kpi }) {
41 76 const up = (k.direction ?? ((k.delta_pct ?? 0) >= 0 ? "up" : "down")) === "up";
77 + const sp = (k.spark ?? []).filter((p) => typeof p.v === "number");
78 + const spark = useMemo(() => {
79 + if (sp.length < 2) return null;
80 + const w = 120, h = 30;
81 + const vmax = Math.max(...sp.map((p) => p.v));
82 + const vmin = Math.min(...sp.map((p) => p.v));
83 + const rng = vmax - vmin || 1;
84 + const X = (i: number) => (w * i) / (sp.length - 1);
85 + const Y = (v: number) => 2 + (h - 4) * (1 - (v - vmin) / rng);
86 + const d = sp.map((p, i) => `${i ? "L" : "M"}${X(i).toFixed(1)},${Y(p.v).toFixed(1)}`).join("");
87 + return { w, h, d, area: `${d}L${w},${h}L0,${h}Z` };
88 + }, [k.spark]);
42 89 return (
43 − <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }}>
90 + <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }} title={k.help}>
44 91 <p style={{ margin: 0, fontFamily: "var(--font-display)", fontWeight: 700, fontSize: "clamp(22px,2.4vw,30px)", letterSpacing: "-0.02em" }}>
45 92 {typeof k.value === "number" ? fmtNum(k.value) : k.value}
46 93 {k.unit ? <span style={{ fontSize: "0.6em", color: "var(--ink-2)" }}> {k.unit}</span> : null}
47 94 </p>
48 95 <p className="klabel" style={{ margin: "6px 0 0" }}>{k.label}</p>
49 − {k.delta_pct !== undefined && k.delta_pct !== null && (
50 − <p style={{ margin: "8px 0 0", fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11, fontWeight: 700, color: up ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>
51 − {up ? "▲" : "▼"} {k.delta_pct >= 0 ? "+" : ""}{fmtNum(k.delta_pct)} % <span style={{ color: "var(--ink-3)", fontWeight: 500 }}>vs période préc.</span>
52 − </p>
53 − )}
96 + <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", alignItems: "flex-end", gap: 8 }}>
97 + {k.delta_pct !== undefined && k.delta_pct !== null ? (
98 + <p style={{ margin: "8px 0 0", fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11, fontWeight: 700, color: up ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>
99 + {up ? "▲" : "▼"} {fmtPct(k.delta_pct)} <span style={{ color: "var(--ink-3)", fontWeight: 500 }}>vs période préc.</span>
100 + </p>
101 + ) : <span />}
102 + {spark && (
103 + <svg viewBox={`0 0 ${spark.w} ${spark.h}`} style={{ width: 96, height: 24, flex: "none" }} aria-hidden="true">
104 + <path d={spark.area} fill="var(--accent)" opacity={0.14} />
105 + <path d={spark.d} fill="none" stroke="var(--accent)" strokeWidth={1.8} />
106 + </svg>
107 + )}
108 + </div>
54 109 </article>
55 110 );
56 111 }
@@ -84,12 +139,13 @@ export function PeriodSelector({
84 139 );
85 140 }
86 141
87 −/* ---------- Courbe ---------- */
142 +/* ---------- Courbe / aire ---------- */
88 143 export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: number }) {
89 144 const [hide, setHide] = useState<{ cur: boolean; cmp: boolean }>({ cur: false, cmp: false });
90 145 const [hover, setHover] = useState<number | null>(null);
91 146 const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
92 147 const pts = serie.points ?? [];
148 + if (serie.kind === "bar") return <VBarChart serie={serie} height={height} />;
93 149 if (pts.length < 2) return <EmptyBlock title={serie.title} />;
94 150 const all = [...(hide.cur ? [] : pts), ...(!hide.cmp && serie.compare ? serie.compare : [])];
95 151 const vmax = Math.max(...all.map((p) => p.v), 1);
@@ -125,10 +181,11 @@ export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: numb
125 181 );
126 182 })}
127 183 {[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].map((i) => (
128 − <text key={i} x={X(i, pts.length)} y={H - 8}
129 − textAnchor={i === 0 ? "start" : i === pts.length - 1 ? "end" : "middle"}
130 − fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
184 + <text key={i} x={X(i, pts.length)} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
131 185 ))}
186 + {serie.kind === "area" && !hide.cur && (
187 + <path d={`${path(pts)}L${X(pts.length - 1, pts.length)},${Y(0)}L${X(0, pts.length)},${Y(0)}Z`} fill="var(--accent)" opacity={0.13} />
188 + )}
132 189 {!hide.cmp && serie.compare && serie.compare.length > 1 && (
133 190 <path d={path(serie.compare)} fill="none" stroke="var(--ink-3)" strokeWidth={1.4} strokeDasharray="4 4" />
134 191 )}
@@ -150,17 +207,211 @@ export function LineChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: numb
150 207 );
151 208 }
152 209
153 −function LegendChip({ label, color, off, dashed, onClick }: { label: string; color: string; off: boolean; dashed?: boolean; onClick: () => void }) {
210 +function LegendChip({ label, color, off, dashed, onClick }: { label: string; color: string; off?: boolean; dashed?: boolean; onClick?: () => void }) {
154 211 return (
155 − <button type="button" onClick={onClick} aria-pressed={!off}
156 − style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 6, border: 0, background: "none", cursor: "pointer", opacity: off ? 0.4 : 1, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em", minHeight: 44 }}>
212 + <button type="button" onClick={onClick} aria-pressed={!off} disabled={!onClick}
213 + style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 6, border: 0, background: "none", cursor: onClick ? "pointer" : "default", opacity: off ? 0.4 : 1, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em", minHeight: 44 }}>
157 214 <span style={{ width: 18, height: 0, borderTop: `3px ${dashed ? "dashed" : "solid"} ${color}` }} />
158 215 {label}
159 216 </button>
160 217 );
161 218 }
162 219
163 −/* ---------- Barres horizontales (répartitions, géo) ---------- */
220 +/* ---------- Multi-courbes (≤ 4 séries, motifs distincts) ---------- */
221 +export function MultiLineChart({ ms, height = 260 }: { ms: MultiSerie; height?: number }) {
222 + const series = (ms.series ?? []).filter((s) => (s.points ?? []).length > 1).slice(0, 4);
223 + const [off, setOff] = useState<Record<string, boolean>>({});
224 + const [hover, setHover] = useState<number | null>(null);
225 + if (!series.length) return <EmptyBlock title={ms.title} />;
226 + const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
227 + const n = Math.max(...series.map((s) => s.points.length));
228 + const shown = series.filter((s) => !off[s.label]);
229 + const all = shown.flatMap((s) => s.points.map((p) => p.v));
230 + const vmax = Math.max(...(all.length ? all : [1]), 1);
231 + const vmin = Math.min(0, ...(all.length ? all : [0]));
232 + const X = (i: number, len: number) => PL + ((W - PL - PR) * i) / (len - 1);
233 + const Y = (v: number) => PT + (H - PT - PB) * (1 - (v - vmin) / (vmax - vmin || 1));
234 + const ref = series[0].points;
235 + const hi = hover !== null ? Math.min(n - 1, Math.max(0, hover)) : null;
236 + return (
237 + <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
238 + <figcaption style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", flexWrap: "wrap", gap: 8 }}>
239 + <b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{ms.title}</b>
240 + <span style={{ display: "flex", gap: 10, flexWrap: "wrap" }}>
241 + {series.map((s, i) => (
242 + <LegendChip key={s.label} label={s.label} color={MULTI_STYLES[i].stroke}
243 + dashed={!!MULTI_STYLES[i].dash} off={!!off[s.label]}
244 + onClick={() => setOff((o) => ({ ...o, [s.label]: !o[s.label] }))} />
245 + ))}
246 + </span>
247 + </figcaption>
248 + <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10, touchAction: "pan-y" }} role="img" aria-label={ms.title}
249 + onMouseMove={(e) => {
250 + const r = (e.currentTarget as SVGSVGElement).getBoundingClientRect();
251 + const fx = ((e.clientX - r.left) / r.width) * W;
252 + setHover(Math.round(((fx - PL) / (W - PL - PR)) * (n - 1)));
253 + }}
254 + onMouseLeave={() => setHover(null)}>
255 + {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
256 + const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
257 + const v = vmax - ((vmax - vmin) * g) / 4;
258 + return (
259 + <g key={g}>
260 + <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
261 + <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(v))}</text>
262 + </g>
263 + );
264 + })}
265 + {[0, Math.floor(ref.length / 2), ref.length - 1].map((i) => (
266 + <text key={i} x={X(i, ref.length)} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{ref[i]?.t}</text>
267 + ))}
268 + {series.map((s, i) => off[s.label] ? null : (
269 + <path key={s.label}
270 + d={s.points.map((p, j) => `${j ? "L" : "M"}${X(j, s.points.length)},${Y(p.v)}`).join("")}
271 + fill="none" stroke={MULTI_STYLES[i].stroke} strokeWidth={MULTI_STYLES[i].width}
272 + strokeDasharray={MULTI_STYLES[i].dash} />
273 + ))}
274 + {hi !== null && (
275 + <line x1={X(hi, n)} x2={X(hi, n)} y1={PT} y2={H - PB} stroke="var(--ink)" strokeWidth={1} strokeDasharray="2 3" />
276 + )}
277 + </svg>
278 + {hi !== null && (
279 + <p className="chip" style={{ marginTop: 8, display: "inline-flex", gap: 12, flexWrap: "wrap" }}>
280 + <b>{ref[hi]?.t}</b>
281 + {shown.map((s, i) => (
282 + <span key={s.label}>{s.label} : <b>{s.points[hi] ? fmtNum(s.points[hi].v) : "—"}{ms.unit ? ` ${ms.unit}` : ""}</b></span>
283 + ))}
284 + </p>
285 + )}
286 + </figure>
287 + );
288 +}
289 +
290 +/* ---------- Barres verticales (volumes quotidiens, histogrammes) ---------- */
291 +export function VBarChart({ serie, height = 240 }: { serie: Serie; height?: number }) {
292 + const [hover, setHover] = useState<number | null>(null);
293 + const pts = serie.points ?? [];
294 + if (!pts.length) return <EmptyBlock title={serie.title} />;
295 + const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
296 + const vmax = Math.max(...pts.map((p) => p.v), 1);
297 + const bw = Math.max(2, (W - PL - PR) / pts.length - 2);
298 + return (
299 + <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
300 + <figcaption><b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{serie.title}</b></figcaption>
301 + <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10 }} role="img" aria-label={serie.title}
302 + onMouseLeave={() => setHover(null)}>
303 + {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
304 + const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
305 + const v = vmax - (vmax * g) / 4;
306 + return (
307 + <g key={g}>
308 + <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
309 + <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(v))}</text>
310 + </g>
311 + );
312 + })}
313 + {pts.map((p, i) => {
314 + const x = PL + ((W - PL - PR) * i) / pts.length;
315 + const h = (H - PT - PB) * (p.v / vmax);
316 + return (
317 + <rect key={i} x={x + 1} y={H - PB - h} width={bw} height={Math.max(h, p.v > 0 ? 1.5 : 0)} rx={2}
318 + fill="var(--accent)" opacity={hover === null || hover === i ? 1 : 0.45}
319 + stroke="var(--ink)" strokeWidth={0.5}
320 + onMouseEnter={() => setHover(i)}>
321 + <title>{`${p.t} — ${fmtNum(p.v)}${serie.unit ? ` ${serie.unit}` : ""}`}</title>
322 + </rect>
323 + );
324 + })}
325 + {[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].filter((v, i, a) => a.indexOf(v) === i).map((i) => (
326 + <text key={i} x={PL + ((W - PL - PR) * (i + 0.5)) / pts.length} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
327 + ))}
328 + </svg>
329 + {hover !== null && (
330 + <p className="chip" style={{ marginTop: 8 }}>{pts[hover].t} — <b>{fmtNum(pts[hover].v)}{serie.unit ? ` ${serie.unit}` : ""}</b></p>
331 + )}
332 + </figure>
333 + );
334 +}
335 +
336 +/* ---------- Histogramme (distribution) ---------- */
337 +export function Histogram({ dist }: { dist: Distribution }) {
338 + const serie: Serie = {
339 + id: dist.id, title: dist.title, unit: dist.unit, kind: "bar",
340 + points: (dist.bins ?? []).map((b) => ({ t: b.label, v: b.value })),
341 + };
342 + return <VBarChart serie={serie} height={220} />;
343 +}
344 +
345 +/* ---------- Barres empilées (composition dans le temps) ---------- */
346 +export function StackedBarChart({ st, height = 260 }: { st: StackedSerie; height?: number }) {
347 + const [hover, setHover] = useState<number | null>(null);
348 + const keys = (st.keys ?? []).slice(0, 6);
349 + const pts = st.points ?? [];
350 + if (!keys.length || !pts.length) return <EmptyBlock title={st.title} />;
351 + const W = 720, H = height, PL = 54, PR = 10, PT = 14, PB = 26;
352 + const totals = pts.map((p) => p.values.slice(0, keys.length).reduce((s, v) => s + (v || 0), 0));
353 + const vmax = Math.max(...totals, 1);
354 + const bw = Math.max(2, (W - PL - PR) / pts.length - 2);
355 + const shades = [1, 0.72, 0.5, 0.34, 0.22, 0.13];
356 + return (
357 + <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
358 + <figcaption style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", flexWrap: "wrap", gap: 8 }}>
359 + <b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{st.title}</b>
360 + <span style={{ display: "flex", gap: 10, flexWrap: "wrap" }}>
361 + {keys.map((k, i) => (
362 + <span key={k} style={{ display: "inline-flex", alignItems: "center", gap: 5, fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10.5, fontWeight: 700, textTransform: "uppercase", letterSpacing: "0.06em" }}>
363 + <span style={{ width: 11, height: 11, borderRadius: 3, border: "1px solid var(--ink)", background: "var(--accent)", opacity: shades[i] }} />
364 + {k}
365 + </span>
366 + ))}
367 + </span>
368 + </figcaption>
369 + <svg viewBox={`0 0 ${W} ${H}`} style={{ width: "100%", height: "auto", marginTop: 10 }} role="img" aria-label={st.title}
370 + onMouseLeave={() => setHover(null)}>
371 + {[0, 1, 2, 3, 4].map((g) => {
372 + const y = PT + ((H - PT - PB) * g) / 4;
373 + return (
374 + <g key={g}>
375 + <line x1={PL} x2={W - PR} y1={y} y2={y} stroke="var(--line)" strokeWidth={1} />
376 + <text x={PL - 6} y={y + 3} textAnchor="end" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{fmtInt(Math.round(vmax - (vmax * g) / 4))}</text>
377 + </g>
378 + );
379 + })}
380 + {pts.map((p, i) => {
381 + const x = PL + ((W - PL - PR) * i) / pts.length;
382 + let yAcc = H - PB;
383 + return (
384 + <g key={i} onMouseEnter={() => setHover(i)} opacity={hover === null || hover === i ? 1 : 0.5}>
385 + {keys.map((k, j) => {
386 + const v = p.values[j] || 0;
387 + const h = (H - PT - PB) * (v / vmax);
388 + yAcc -= h;
389 + return v > 0 ? (
390 + <rect key={k} x={x + 1} y={yAcc} width={bw} height={Math.max(h - 1, 0.8)} rx={1.5}
391 + fill="var(--accent)" opacity={shades[j]} stroke="var(--ink)" strokeWidth={0.4}>
392 + <title>{`${p.t} · ${k} — ${fmtNum(v)}${st.unit ? ` ${st.unit}` : ""}`}</title>
393 + </rect>
394 + ) : null;
395 + })}
396 + </g>
397 + );
398 + })}
399 + {[0, Math.floor(pts.length / 2), pts.length - 1].filter((v, i, a) => a.indexOf(v) === i).map((i) => (
400 + <text key={i} x={PL + ((W - PL - PR) * (i + 0.5)) / pts.length} y={H - 8} textAnchor="middle" fontSize={10} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{pts[i].t}</text>
401 + ))}
402 + </svg>
403 + {hover !== null && (
404 + <p className="chip" style={{ marginTop: 8, display: "inline-flex", gap: 12, flexWrap: "wrap" }}>
405 + <b>{pts[hover].t}</b>
406 + {keys.map((k, j) => <span key={k}>{k} : <b>{fmtNum(pts[hover].values[j] || 0)}</b></span>)}
407 + <span style={{ color: "var(--ink-3)" }}>total {fmtNum(totals[hover])}</span>
408 + </p>
409 + )}
410 + </figure>
411 + );
412 +}
413 +
414 +/* ---------- Barres horizontales (répartitions, géo) — deltas optionnels ---------- */
164 415 export function BarChart({ title, items, unit }: { title: string; items: BreakItem[]; unit?: string }) {
165 416 const rows = (items ?? []).slice(0, 14);
166 417 if (!rows.length) return <EmptyBlock title={title} />;
@@ -171,9 +422,16 @@ export function BarChart({ title, items, unit }: { title: string; items: BreakIt
171 422 <div style={{ marginTop: 12, display: "grid", gap: 9 }}>
172 423 {rows.map((r) => (
173 424 <div key={r.label} title={`${r.label} — ${fmtNum(r.value)}${unit ? ` ${unit}` : ""}`}>
174 − <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", fontSize: 12.5 }}>
425 + <div style={{ display: "flex", justifyContent: "space-between", gap: 8, fontSize: 12.5 }}>
175 426 <span style={{ overflow: "hidden", textOverflow: "ellipsis", whiteSpace: "nowrap" }}>{r.label}</span>
176 − <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11.5 }}>{fmtNum(r.value)}{unit ? ` ${unit}` : ""}</b>
427 + <span style={{ display: "inline-flex", gap: 8, alignItems: "baseline", flex: "none" }}>
428 + {r.delta_pct !== undefined && r.delta_pct !== null && (
429 + <span style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 10, fontWeight: 700, color: r.delta_pct >= 0 ? "var(--green)" : "var(--danger)" }}>
430 + {r.delta_pct >= 0 ? "▲" : "▼"} {fmtPct(r.delta_pct)}
431 + </span>
432 + )}
433 + <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)", fontSize: 11.5 }}>{fmtNum(r.value)}{unit ? ` ${unit}` : ""}</b>
434 + </span>
177 435 </div>
178 436 <div style={{ marginTop: 3, height: 12, background: "rgba(20,24,20,0.06)", borderRadius: "0 3px 3px 0" }}>
179 437 <div style={{ height: "100%", width: `${Math.max((r.value / max) * 100, 1)}%`, background: "var(--accent)", border: "1px solid var(--ink)", borderRadius: "0 3px 3px 0", boxSizing: "border-box" }} />
@@ -226,6 +484,26 @@ export function Donut({ title, items }: { title: string; items: BreakItem[] }) {
226 484 );
227 485 }
228 486
487 +/* ---------- Jauge (taux, complétude, couverture) ---------- */
488 +export function GaugeCard({ g }: { g: Gauge }) {
489 + const frac = Math.max(0, Math.min(1, g.max ? g.value / g.max : 0));
490 + const R = 60, C = Math.PI * R;
491 + return (
492 + <article className="card" style={{ padding: "14px 16px", minWidth: 0 }} title={g.help}>
493 + <svg viewBox="0 0 150 84" style={{ width: "100%", maxWidth: 190, display: "block", margin: "0 auto" }} role="img" aria-label={`${g.label} : ${fmtNum(g.value)}${g.unit ?? ""} sur ${fmtNum(g.max)}`}>
494 + <path d={`M15,75 A${R},${R} 0 0 1 135,75`} fill="none" stroke="rgba(20,24,20,0.08)" strokeWidth={13} strokeLinecap="round" />
495 + <path d={`M15,75 A${R},${R} 0 0 1 135,75`} fill="none" stroke="var(--accent)" strokeWidth={13} strokeLinecap="round"
496 + strokeDasharray={`${frac * C} ${C}`} />
497 + <text x={75} y={66} textAnchor="middle" fontFamily="var(--font-display)" fontWeight={700} fontSize={22} fill="var(--ink)">
498 + {fmtNum(g.value)}{g.unit ? <tspan fontSize={12} fill="var(--ink-2)"> {g.unit}</tspan> : null}
499 + </text>
500 + <text x={75} y={80} textAnchor="middle" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{(frac * 100).toFixed(0)} % de {fmtNum(g.max)}{g.unit ? ` ${g.unit}` : ""}</text>
501 + </svg>
502 + <p className="klabel" style={{ margin: "8px 0 0", textAlign: "center" }}>{g.label}</p>
503 + </article>
504 + );
505 +}
506 +
229 507 /* ---------- Calendrier de chaleur ---------- */
230 508 export function CalendarHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] }) {
231 509 if (!cells?.length) return <EmptyBlock title={title} />;
@@ -263,6 +541,64 @@ export function CalendarHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: { date
263 541 );
264 542 }
265 543
544 +/* ---------- Heatmap horaire 7 × 24 (activité par heure) ---------- */
545 +const DOW = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"];
546 +export function HourHeatmap({ title, cells }: { title: string; cells: HourCell[] }) {
547 + if (!cells?.length) return <EmptyBlock title={title} />;
548 + const grid = new Map(cells.map((c) => [`${c.dow}-${c.hour}`, c.value]));
549 + const max = Math.max(...cells.map((c) => c.value), 1);
550 + const CW = 24, CH = 20, LX = 34, LY = 16;
551 + return (
552 + <figure className="card" style={{ margin: 0, padding: 16 }}>
553 + <figcaption><b style={{ fontFamily: "var(--font-display)", fontSize: 15 }}>{title}</b> <span className="klabel">jour × heure</span></figcaption>
554 + <div className="tbl-wrap" style={{ marginTop: 12 }}>
555 + <svg viewBox={`0 0 ${LX + 24 * CW} ${LY + 7 * CH}`} style={{ minWidth: 520, width: "100%", height: "auto" }} role="img" aria-label={title}>
556 + {[0, 6, 12, 18, 23].map((h) => (
557 + <text key={h} x={LX + h * CW + CW / 2} y={11} textAnchor="middle" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{h} h</text>
558 + ))}
559 + {DOW.map((d, i) => (
560 + <text key={d} x={LX - 6} y={LY + i * CH + CH / 2 + 3} textAnchor="end" fontSize={9} fill="var(--ink-3)" fontFamily="var(--font-mono)">{d}</text>
561 + ))}
562 + {Array.from({ length: 7 }, (_, d) => Array.from({ length: 24 }, (_, h) => {
563 + const v = grid.get(`${d}-${h}`) ?? 0;
564 + return (
565 + <rect key={`${d}-${h}`} x={LX + h * CW} y={LY + d * CH} width={CW - 2} height={CH - 2} rx={2.5}
566 + fill={v ? "var(--accent)" : "rgba(20,24,20,0.07)"} fillOpacity={v ? 0.22 + 0.78 * (v / max) : 1}
567 + stroke="rgba(20,24,20,0.15)" strokeWidth={0.5}>
568 + <title>{`${DOW[d]} ${h} h — ${fmtNum(v)}`}</title>
569 + </rect>
570 + );
571 + }))}
572 + </svg>
573 + </div>
574 + </figure>
575 + );
576 +}
577 +
578 +/* ---------- Statistiques de série (min/max/moy/méd/σ) ---------- */
579 +export function StatSummary({ serie }: { serie: Serie }) {
580 + const vs = (serie.points ?? []).map((p) => p.v).filter((v) => typeof v === "number");
581 + if (vs.length < 2) return null;
582 + const sorted = [...vs].sort((a, b) => a - b);
583 + const mean = vs.reduce((s, v) => s + v, 0) / vs.length;
584 + const med = sorted[Math.floor(sorted.length / 2)];
585 + const sd = Math.sqrt(vs.reduce((s, v) => s + (v - mean) ** 2, 0) / vs.length);
586 + const items: [string, number][] = [
587 + ["Min", sorted[0]], ["Max", sorted[sorted.length - 1]],
588 + ["Moyenne", Math.round(mean * 100) / 100], ["Médiane", med],
589 + ["Écart-type", Math.round(sd * 100) / 100],
590 + ];
591 + return (
592 + <div style={{ display: "flex", flexWrap: "wrap", gap: 8, marginTop: 8 }}>
593 + {items.map(([l, v]) => (
594 + <span key={l} className="chip" style={{ fontSize: 11 }}>
595 + <span style={{ color: "var(--ink-3)" }}>{l}</span> <b style={{ fontFamily: "var(--font-mono)" }}>{fmtNum(v)}</b>
596 + </span>
597 + ))}
598 + </div>
599 + );
600 +}
601 +
266 602 /* ---------- Tableau : tri, recherche, pagination ---------- */
267 603 export function DataTable({ spec, pageSize = 25 }: { spec: TableSpec; pageSize?: number }) {
268 604 const [q, setQ] = useState("");
@@ -340,9 +676,19 @@ export function RecordCard({ r }: { r: RecordFact }) {
340 676 );
341 677 }
342 678
343 −/* ---------- Bouton PDF ---------- */
679 +/* ---------- Menu de rapports PDF (5 rapports) ---------- */
344 680 export function PdfButton({ period, from, to, endpoint = "/api/stats/report" }: { period: string; from?: string; to?: string; endpoint?: string }) {
345 − const [busy, setBusy] = useState(false);
681 + const [open, setOpen] = useState(false);
682 + const [busy, setBusy] = useState<string | null>(null);
683 + const box = useRef<HTMLSpanElement>(null);
684 + useEffect(() => {
685 + if (!open) return;
686 + const close = (e: MouseEvent) => {
687 + if (box.current && !box.current.contains(e.target as Node)) setOpen(false);
688 + };
689 + document.addEventListener("mousedown", close);
690 + return () => document.removeEventListener("mousedown", close);
691 + }, [open]);
346 692 const url = (mode: string) => {
347 693 const p = new URLSearchParams({ period, mode });
348 694 if (from) p.set("from", from);
@@ -350,23 +696,38 @@ export function PdfButton({ period, from, to, endpoint = "/api/stats/report" }:
350 696 return `${endpoint}?${p}`;
351 697 };
352 698 const dl = (mode: string) => {
353 − setBusy(true);
699 + setBusy(mode);
700 + setOpen(false);
354 701 const a = document.createElement("a");
355 702 a.href = url(mode);
356 703 a.download = "";
357 704 document.body.appendChild(a);
358 705 a.click();
359 706 a.remove();
360 − setTimeout(() => setBusy(false), 2500);
707 + setTimeout(() => setBusy(null), 3000);
361 708 };
362 709 return (
363 − <span style={{ display: "inline-flex", gap: 8, flexWrap: "wrap" }}>
364 − <button type="button" className="btn btn-primary" onClick={() => dl("complet")} disabled={busy}>
365 − {busy ? "Génération…" : "⬇ Télécharger le rapport PDF"}
710 + <span ref={box} style={{ position: "relative", display: "inline-flex", gap: 8, flexWrap: "wrap" }}>
711 + <button type="button" className="btn btn-primary" onClick={() => dl("complet")} disabled={!!busy}>
712 + {busy ? "Génération…" : "⬇ Rapport PDF complet"}
366 713 </button>
367 − <button type="button" className="btn btn-ghost" onClick={() => dl("synthese")} disabled={busy}>
368 − Synthèse (2 p.)
714 + <button type="button" className="btn btn-ghost" onClick={() => setOpen((o) => !o)} disabled={!!busy}
715 + aria-haspopup="menu" aria-expanded={open}>
716 + Autres rapports ▾
369 717 </button>
718 + {open && (
719 + <div role="menu" className="card" style={{ position: "absolute", top: "calc(100% + 6px)", right: 0, zIndex: 50, minWidth: 300, padding: 6, background: "var(--surface)", boxShadow: "0 10px 28px rgba(20,24,20,0.18)" }}>
720 + {REPORT_MODES.map((m) => (
721 + <button key={m.id} type="button" role="menuitem" onClick={() => dl(m.id)}
722 + style={{ display: "block", width: "100%", textAlign: "left", border: 0, background: "none", cursor: "pointer", padding: "9px 10px", borderRadius: 6 }}
723 + onMouseEnter={(e) => (e.currentTarget.style.background = "var(--surface-2)")}
724 + onMouseLeave={(e) => (e.currentTarget.style.background = "none")}>
725 + <b style={{ display: "block", fontSize: 13, fontFamily: "var(--font-display)" }}>{m.label}</b>
726 + <span className="klabel" style={{ fontSize: 11 }}>{m.desc}</span>
727 + </button>
728 + ))}
729 + </div>
730 + )}
370 731 </span>
371 732 );
372 733 }
modified frontend/src/ka/stats/kapdf.py +390 −72
@@ -1,10 +1,17 @@
1 1 # Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
2 −# ka-ui/stats/kapdf.py — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2).
2 +# ka-ui/stats/kapdf.py — moteur PDF commun Groupe KA (fpdf2). v2
3 3 # Consomme le JSON du contrat /api/stats/dashboard (voir SPEC.md) et produit
4 −# le rapport estampillé Groupe-KA : couverture, sommaire, KPI, graphiques
5 −# VECTORIELS (courbes/barres/anneaux), tableaux paginés, records, page de fin.
4 +# les rapports estampillés Groupe-KA. 5 modes :
5 +# complet — toutes les sections (KPI, jauges, séries + stats, multi-
6 +# séries, empilées, distributions, répartitions, géo,
7 +# heatmap horaire, tableaux, records)
8 +# synthese — couverture + KPI + records (2-3 pages)
9 +# tendances — KPI + toutes les séries temporelles + stats de séries
10 +# repartitions — breakdowns, distributions, géo, activité horaire
11 +# donnees — tous les tableaux en version longue (400 lignes max)
12 +# Graphiques VECTORIELS uniquement (primitives fpdf), accent de la marque.
6 13 # Usage :
7 −# from kapdf import GroupeKAReport
14 +# from kapdf import GroupeKAReport, REPORT_MODES, filename
8 15 # pdf_bytes = GroupeKAReport(site={"wordmark":"Lou·Ka","accent":"#ff6a00",
9 16 # "domain":"www.lou-ka.com","tagline":"…"}, dashboard=dash_json,
10 17 # mode="complet").build()
@@ -26,6 +33,14 @@ GREEN = (28, 92, 65)
26 33 DANGER = (179, 66, 58)
27 34 WHITE = (255, 255, 255)
28 35
36 +REPORT_MODES = {
37 + "complet": "Rapport complet",
38 + "synthese": "Synthèse exécutive",
39 + "tendances": "Tendances & évolution",
40 + "repartitions": "Répartitions & géographie",
41 + "donnees": "Données détaillées",
42 +}
43 +
29 44 EMAILS = [
30 45 ("contact@groupe-ka.com", "Projets, partenariats & données"),
31 46 ("info@groupe-ka.com", "Médias & questions générales"),
@@ -52,8 +67,8 @@ def _fr(n) -> str:
52 67 _SUBST = {
53 68 "—": "-", "–": "-", "→": "->", "▲": "+", "▼": "-",
54 69 "…": "...", "’": "'", "‘": "'", "“": '"', "”": '"',
55 − "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",
56 − "≤": "<=", "≥": ">=",
70 + "œ": "oe", "Œ": "OE", "−": "-", " ": " ", " ": " ",
71 + "×": "x", "·": ".", "σ": "sigma", "Δ": "delta",
57 72 }
58 73
59 74
@@ -80,7 +95,7 @@ class _PDF(FPDF):
80 95 self.set_auto_page_break(True, margin=22)
81 96
82 97 def header(self):
83 − if self.cover_mode:
98 + if self.cover_mode or self.page_no() == 1:
84 99 return
85 100 self.set_font("helvetica", "B", 8.5)
86 101 self.set_text_color(*INK)
@@ -96,7 +111,9 @@ class _PDF(FPDF):
96 111 self.set_y(20)
97 112
98 113 def footer(self):
99 − if self.cover_mode:
114 + # page 1 = couverture (le flag cover_mode est déjà retombé quand
115 + # add_page() clôt la page 1 → tester aussi le numéro de page)
116 + if self.cover_mode or self.page_no() == 1:
100 117 return
101 118 self.set_y(-15)
102 119 self.set_draw_color(*INK3)
@@ -113,7 +130,7 @@ class GroupeKAReport:
113 130 def __init__(self, site: dict, dashboard: dict, mode: str = "complet"):
114 131 self.site = site
115 132 self.d = dashboard
116 − self.mode = mode
133 + self.mode = mode if mode in REPORT_MODES else "complet"
117 134 self.accent = _hex(site.get("accent", "#d9f26b"))
118 135 period = dashboard.get("period", {}) or {}
119 136 self.period_label = period.get("label") or "toute la période"
@@ -128,6 +145,11 @@ class GroupeKAReport:
128 145 p.set_fill_color(*fill)
129 146 p.rect(x, y, w, h, style="DF", round_corners=True, corner_radius=2.2)
130 147
148 + def _shade(self, i, n=8):
149 + shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
150 + f = shades[i % len(shades)]
151 + return tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
152 +
131 153 def _kicker(self, text):
132 154 p = self.pdf
133 155 p.set_font("helvetica", "B", 8)
@@ -151,6 +173,14 @@ class GroupeKAReport:
151 173 self.toc.append((title, self.pdf.page_no()))
152 174 self.pdf.ln(11)
153 175
176 + def _chart_title(self, title):
177 + p = self.pdf
178 + p.set_font("helvetica", "B", 10)
179 + p.set_text_color(*INK)
180 + p.set_x(p.l_margin)
181 + p.cell(0, 6, title)
182 + p.ln(7)
183 +
154 184 # ---------- pages ----------
155 185 def _cover(self):
156 186 p = self.pdf
@@ -162,12 +192,10 @@ class GroupeKAReport:
162 192 p.set_draw_color(*INK)
163 193 p.set_line_width(1.0)
164 194 p.rect(10, 10, 190, 277)
165 − # kicker
166 195 p.set_font("helvetica", "B", 10)
167 196 p.set_text_color(*GREEN)
168 197 p.set_xy(24, 34)
169 198 p.cell(0, 6, "GROUPE KA · RAPPORT STATISTIQUE")
170 − # wordmark : partie gauche + boîte encre/accent
171 199 wm = self.site.get("wordmark", "")
172 200 left, boxed = (wm.split("·") + [None])[:2] if "·" in wm else (wm, None)
173 201 p.set_xy(24, 70)
@@ -185,7 +213,7 @@ class GroupeKAReport:
185 213 p.set_xy(24, 100)
186 214 p.set_font("helvetica", "", 13)
187 215 p.set_text_color(*INK2)
188 − p.multi_cell(150, 7, f"Rapport statistique — {wm}")
216 + p.multi_cell(150, 7, f"{REPORT_MODES[self.mode]} — {wm}")
189 217 now = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto"))
190 218 per = self.d.get("period", {}) or {}
191 219 p.set_xy(24, 125)
@@ -194,7 +222,7 @@ class GroupeKAReport:
194 222 ("Période couverte", self.period_label + (f" ({per.get('from')} → {per.get('to')})" if per.get("from") else "")),
195 223 ("Généré le", now.strftime("%Y-%m-%d à %H:%M") + " (heure de l'Est)"),
196 224 ("Plateforme", "https://" + self.site.get("domain", "")),
197 − ("Mode", "Rapport complet" if self.mode == "complet" else "Synthèse"),
225 + ("Type de rapport", REPORT_MODES[self.mode]),
198 226 ]
199 227 y = 128
200 228 for k, v in rows:
@@ -206,7 +234,6 @@ class GroupeKAReport:
206 234 p.cell(0, 6, str(v))
207 235 p.set_font("helvetica", "", 10.5)
208 236 y += 8
209 − # bande encre au pied
210 237 p.set_fill_color(*INK)
211 238 p.rect(10, 262, 190, 25, style="F")
212 239 p.set_xy(24, 270)
@@ -231,7 +258,7 @@ class GroupeKAReport:
231 258 p = self.pdf
232 259 cols, gw, gh, gap = 3, 56, 26, 3
233 260 x0, y = p.l_margin, p.get_y()
234 − for i, k in enumerate(kpis[:9]):
261 + for i, k in enumerate(kpis[:12]):
235 262 x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
236 263 if i and i % cols == 0:
237 264 y += gh + gap
@@ -253,20 +280,81 @@ class GroupeKAReport:
253 280 p.set_font("helvetica", "B", 8)
254 281 p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
255 282 arrow = "+" if k["delta_pct"] >= 0 else ""
256 − p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(k['delta_pct']).replace('.', ',')} % vs période préc.")
283 + dv = round(float(k["delta_pct"]), 1)
284 + dv = int(dv) if float(dv).is_integer() else dv
285 + p.cell(gw - 8, 4, f"{'▲' if up else '▼'} {arrow}{str(dv).replace('.', ',')} % vs période préc.")
257 286 p.set_y(y + gh + 8)
258 287
259 − def _line_chart(self, s):
288 + def _gauges(self):
289 + gs = self.d.get("gauges") or []
290 + gs = [g for g in gs if isinstance(g.get("value"), (int, float)) and g.get("max")]
291 + if not gs:
292 + return
293 + self._section_title("Taux & couvertures")
294 + p = self.pdf
295 + cols, gw, gh, gap = 3, 56, 34, 3
296 + x0, y = p.l_margin, p.get_y()
297 + for i, g in enumerate(gs[:9]):
298 + x = x0 + (i % cols) * (gw + gap)
299 + if i and i % cols == 0:
300 + y += gh + gap
301 + if y > 240:
302 + p.add_page(); y = p.get_y()
303 + self._card(x, y, gw, gh)
304 + frac = max(0.0, min(1.0, g["value"] / g["max"]))
305 + cx, cy, r = x + gw / 2, y + 20, 14
306 + # arc de fond + arc de valeur (demi-cercle en petits segments)
307 + for pass_col, pass_frac, lw in (((225, 223, 217), 1.0, 2.6), (self.accent, frac, 2.6)):
308 + p.set_draw_color(*pass_col)
309 + p.set_line_width(lw)
310 + steps = max(2, int(60 * pass_frac))
311 + last = None
312 + for st in range(steps + 1):
313 + a = math.pi + math.pi * pass_frac * st / steps
314 + pt = (cx + r * math.cos(a), cy + r * math.sin(a))
315 + if last:
316 + p.line(last[0], last[1], pt[0], pt[1])
317 + last = pt
318 + p.set_font("helvetica", "B", 11)
319 + p.set_text_color(*INK)
320 + p.set_xy(x + 4, cy - 5)
321 + p.cell(gw - 8, 6, f"{_fr(g['value'])}{' ' + g['unit'] if g.get('unit') else ''}", align="C")
322 + p.set_font("helvetica", "", 6.6)
323 + p.set_text_color(*INK3)
324 + p.set_xy(x + 4, cy + 1.5)
325 + p.cell(gw - 8, 4, f"{frac * 100:.0f} % de {_fr(g['max'])}", align="C")
326 + p.set_xy(x + 3, y + gh - 7)
327 + p.set_font("helvetica", "", 7)
328 + p.set_text_color(*INK2)
329 + p.multi_cell(gw - 6, 3.3, str(g.get("label", ""))[:60], align="C")
330 + p.set_y(y + gh + 8)
331 +
332 + def _serie_stats_row(self, s):
333 + """Ligne min/max/moyenne/médiane sous un graphique de série."""
334 + p = self.pdf
335 + vs = [pt["v"] for pt in (s.get("points") or []) if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
336 + if len(vs) < 2:
337 + return
338 + sv = sorted(vs)
339 + mean = sum(vs) / len(vs)
340 + med = sv[len(sv) // 2]
341 + sd = math.sqrt(sum((v - mean) ** 2 for v in vs) / len(vs))
342 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
343 + p.set_text_color(*INK3)
344 + p.cell(0, 4, f"min {_fr(sv[0])} · max {_fr(sv[-1])} · moyenne {_fr(round(mean, 2))} · médiane {_fr(med)} · écart-type {_fr(round(sd, 2))}")
345 + p.ln(5.5)
346 +
347 + def _line_chart(self, s, with_stats=False):
260 348 p = self.pdf
261 349 pts = s.get("points") or []
262 350 if len(pts) < 2:
263 351 return
352 + if s.get("kind") == "bar":
353 + self._vbars(s)
354 + return
264 355 if p.get_y() > 200:
265 356 p.add_page()
266 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
267 − p.set_text_color(*INK)
268 − p.cell(0, 6, s.get("title", ""))
269 − p.ln(7)
357 + self._chart_title(s.get("title", ""))
270 358 x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
271 359 self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
272 360 cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
@@ -274,7 +362,6 @@ class GroupeKAReport:
274 362 vmax = max(vals) or 1
275 363 vmin = min(0, min(vals))
276 364 rng = (vmax - vmin) or 1
277 − # grille + graduations
278 365 p.set_font("helvetica", "", 6.3)
279 366 p.set_text_color(*INK3)
280 367 p.set_draw_color(200, 200, 195)
@@ -285,6 +372,20 @@ class GroupeKAReport:
285 372 p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
286 373 p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
287 374
375 + def xy(i, n, v):
376 + return (cx + cw * (i / (n - 1)), cy + ch - ch * ((v - vmin) / rng))
377 +
378 + # aire sous la courbe (kind=area) : petits trapèzes accent pâle
379 + if s.get("kind") == "area":
380 + fill = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * 0.18) for j in range(3))
381 + p.set_fill_color(*fill)
382 + p.set_draw_color(*fill)
383 + n = len(pts)
384 + for i in range(n - 1):
385 + x1, y1 = xy(i, n, pts[i]["v"])
386 + x2, y2 = xy(i + 1, n, pts[i + 1]["v"])
387 + p.polygon([(x1, y1), (x2, y2), (x2, cy + ch), (x1, cy + ch)], style="DF")
388 +
288 389 def draw(series, color, width, dash=None):
289 390 n = len(series)
290 391 p.set_draw_color(*color)
@@ -293,8 +394,7 @@ class GroupeKAReport:
293 394 p.set_dash_pattern(dash=1.2, gap=1.2)
294 395 last = None
295 396 for i, pt in enumerate(series):
296 − px = cx + cw * (i / (n - 1))
297 − py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
397 + px, py = xy(i, n, pt["v"])
298 398 if last:
299 399 p.line(last[0], last[1], px, py)
300 400 last = (px, py)
@@ -303,7 +403,6 @@ class GroupeKAReport:
303 403 if s.get("compare"):
304 404 draw(s["compare"], INK3, 0.35, dash=True)
305 405 draw(pts, self.accent, 0.7)
306 − # libellés d'axe X (premier / milieu / dernier)
307 406 p.set_text_color(*INK3)
308 407 for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(pts) // 2), (1, -1)):
309 408 p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
@@ -313,9 +412,166 @@ class GroupeKAReport:
313 412 p.set_font("helvetica", "", 6.8)
314 413 p.set_text_color(*INK3)
315 414 p.cell(0, 4, "— période courante (accent) · ---- période comparée")
316 − p.ln(6)
317 − else:
318 − p.ln(2)
415 + p.ln(5.5)
416 + if with_stats:
417 + self._serie_stats_row(s)
418 + p.ln(1.5)
419 +
420 + def _vbars(self, s):
421 + """Barres verticales : série kind=bar ou distribution (bins)."""
422 + p = self.pdf
423 + pts = s.get("points") or [{"t": b.get("label"), "v": b.get("value")} for b in (s.get("bins") or [])]
424 + pts = [pt for pt in pts if isinstance(pt.get("v"), (int, float))]
425 + if not pts:
426 + return
427 + if p.get_y() > 205:
428 + p.add_page()
429 + self._chart_title(s.get("title", ""))
430 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 48
431 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
432 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 5, w - 20, h - 14
433 + vmax = max(pt["v"] for pt in pts) or 1
434 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
435 + p.set_text_color(*INK3)
436 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
437 + p.set_line_width(0.15)
438 + for g in range(5):
439 + gy = cy + ch - ch * g / 4
440 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
441 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
442 + p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
443 + n = len(pts)
444 + bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
445 + p.set_fill_color(*self.accent)
446 + p.set_draw_color(*INK)
447 + p.set_line_width(0.15)
448 + for i, pt in enumerate(pts):
449 + bh = ch * (pt["v"] / vmax)
450 + p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, cy + ch - bh, bw, max(bh, 0.4 if pt["v"] > 0 else 0), style="DF")
451 + p.set_text_color(*INK3)
452 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
453 + p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
454 + p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
455 + p.set_y(y0 + h + 5)
456 +
457 + def _multiline(self, ms):
458 + """Multi-séries (≤4) : accent plein / encre fin / accent pointillé /
459 + gris pointillé — l'identité passe par le motif, pas la couleur seule."""
460 + p = self.pdf
461 + series = [s for s in (ms.get("series") or []) if len(s.get("points") or []) > 1][:4]
462 + if not series:
463 + return
464 + if p.get_y() > 195:
465 + p.add_page()
466 + self._chart_title(ms.get("title", ""))
467 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
468 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
469 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
470 + vals = [pt["v"] for s in series for pt in s["points"]]
471 + vmax = max(vals) or 1
472 + vmin = min(0, min(vals))
473 + rng = (vmax - vmin) or 1
474 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
475 + p.set_text_color(*INK3)
476 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
477 + p.set_line_width(0.15)
478 + for g in range(5):
479 + gy = cy + ch - ch * g / 4
480 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
481 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
482 + p.cell(10, 3, _fr(vmin + rng * g / 4), align="R")
483 + styles = [
484 + (self.accent, 0.7, None),
485 + (INK, 0.45, None),
486 + (self.accent, 0.55, True),
487 + (INK3, 0.5, True),
488 + ]
489 + for si, s in enumerate(series):
490 + col, lw, dash = styles[si]
491 + p.set_draw_color(*col)
492 + p.set_line_width(lw)
493 + if dash:
494 + p.set_dash_pattern(dash=1.4, gap=1.2)
495 + n = len(s["points"])
496 + last = None
497 + for i, pt in enumerate(s["points"]):
498 + px = cx + cw * (i / (n - 1))
499 + py = cy + ch - ch * ((pt["v"] - vmin) / rng)
500 + if last:
501 + p.line(last[0], last[1], px, py)
502 + last = (px, py)
503 + p.set_dash_pattern()
504 + ref = series[0]["points"]
505 + p.set_text_color(*INK3)
506 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, len(ref) // 2), (1, -1)):
507 + p.set_xy(cx + cw * frac - 9, cy + ch + 1.5)
508 + p.cell(18, 3, str(ref[idx].get("t", ""))[:10], align="C")
509 + p.set_y(y0 + h + 4)
510 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
511 + p.set_text_color(*INK3)
512 + marks = ["—", "—", "----", "----"]
513 + leg = " · ".join(f"{marks[i]} {s.get('label', '')}" for i, s in enumerate(series))
514 + p.cell(0, 4, leg[:120])
515 + p.ln(6)
516 +
517 + def _stacked(self, st):
518 + p = self.pdf
519 + keys = (st.get("keys") or [])[:6]
520 + pts = st.get("points") or []
521 + if not keys or not pts:
522 + return
523 + if p.get_y() > 195:
524 + p.add_page()
525 + self._chart_title(st.get("title", ""))
526 + x0, y0, w, h = p.l_margin, p.get_y(), 174, 52
527 + self._card(x0, y0, w, h, fill=WHITE)
528 + cx, cy, cw, ch = x0 + 12, y0 + 6, w - 20, h - 16
529 + totals = [sum(v or 0 for v in pt.get("values", [])[: len(keys)]) for pt in pts]
530 + vmax = max(totals) or 1
531 + p.set_font("helvetica", "", 6.3)
532 + p.set_text_color(*INK3)
533 + p.set_draw_color(200, 200, 195)
534 + p.set_line_width(0.15)
535 + for g in range(5):
536 + gy = cy + ch - ch * g / 4
537 + p.line(cx, gy, cx + cw, gy)
538 + p.set_xy(x0 + 1, gy - 1.6)
539 + p.cell(10, 3, _fr(vmax * g / 4), align="R")
540 + n = len(pts)
541 + bw = max(0.8, cw / n - 0.6)
542 + p.set_draw_color(*WHITE)
543 + p.set_line_width(0.12)
544 + for i, pt in enumerate(pts):
545 + yacc = cy + ch
546 + for j, k in enumerate(keys):
547 + v = (pt.get("values") or [0] * len(keys))[j] if j < len(pt.get("values", [])) else 0
548 + if not v:
549 + continue
550 + bh = ch * (v / vmax)
551 + yacc -= bh
552 + p.set_fill_color(*self._shade(j))
553 + p.rect(cx + cw * i / n + 0.3, yacc, bw, max(bh - 0.15, 0.3), style="DF")
554 + p.set_text_color(*INK3)
555 + for frac, idx in ((0, 0), (0.5, n // 2), (1, -1)):
556 + p.set_xy(cx + cw * frac - 10, cy + ch + 1.5)
557 + p.cell(20, 3, str(pts[idx].get("t", ""))[:12], align="C")
558 + p.set_y(y0 + h + 4)
559 + # légende
560 + p.set_font("helvetica", "", 6.8)
561 + lx = p.l_margin
562 + for j, k in enumerate(keys):
563 + p.set_fill_color(*self._shade(j))
564 + p.set_draw_color(*INK)
565 + p.set_line_width(0.2)
566 + p.rect(lx, p.get_y() + 0.6, 3, 3, style="DF")
567 + p.set_xy(lx + 4, p.get_y())
568 + p.set_text_color(*INK2)
569 + txt = str(k)[:22]
570 + p.cell(p.get_string_width(txt) + 3, 4, txt)
571 + lx = p.get_x() + 3
572 + if lx > 165:
573 + break
574 + p.ln(7)
319 575
320 576 def _bars(self, title, items, unit=""):
321 577 p = self.pdf
@@ -325,10 +581,8 @@ class GroupeKAReport:
325 581 need = 10 + len(items) * 7
326 582 if p.get_y() + need > 265:
327 583 p.add_page()
328 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
329 − p.set_text_color(*INK)
330 − p.cell(0, 6, title)
331 − p.ln(8)
584 + self._chart_title(title)
585 + p.ln(1)
332 586 vmax = max(it["value"] for it in items) or 1
333 587 for it in items:
334 588 y = p.get_y()
@@ -336,19 +590,23 @@ class GroupeKAReport:
336 590 p.set_text_color(*INK)
337 591 p.set_x(p.l_margin)
338 592 p.cell(46, 5, str(it["label"])[:34])
339 − bw = 96 * (it["value"] / vmax)
593 + bw = 86 * (it["value"] / vmax)
340 594 p.set_fill_color(*self.accent)
341 595 p.set_draw_color(*INK)
342 596 p.set_line_width(0.25)
343 597 p.rect(p.l_margin + 48, y + 0.7, max(bw, 0.8), 3.6, style="DF")
344 − p.set_xy(p.l_margin + 148, y)
598 + p.set_xy(p.l_margin + 136, y)
345 599 p.set_font("helvetica", "B", 7.6)
346 − p.cell(26, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")
600 + p.cell(24, 5, _fr(it["value"]) + (" " + unit if unit else ""), align="R")
601 + if it.get("delta_pct") is not None:
602 + up = it["delta_pct"] >= 0
603 + p.set_font("helvetica", "B", 6.6)
604 + p.set_text_color(*(GREEN if up else DANGER))
605 + p.cell(14, 5, f"{'+' if up else ''}{str(round(it['delta_pct'], 1)).replace('.', ',')} %", align="R")
347 606 p.ln(6.4)
348 607 p.ln(3)
349 608
350 609 def _donut(self, b):
351 − # anneau vectoriel simple (arcs) + légende
352 610 p = self.pdf
353 611 items = [it for it in (b.get("items") or []) if it.get("value")][:8]
354 612 total = sum(it["value"] for it in items)
@@ -356,17 +614,13 @@ class GroupeKAReport:
356 614 return
357 615 if p.get_y() > 210:
358 616 p.add_page()
359 − p.set_font("helvetica", "B", 10)
360 − p.set_text_color(*INK)
361 − p.cell(0, 6, b.get("title", ""))
362 − p.ln(8)
617 + self._chart_title(b.get("title", ""))
618 + p.ln(1)
363 619 cx, cy, r = p.l_margin + 26, p.get_y() + 24, 20
364 − shades = [1.0, 0.78, 0.58, 0.42, 0.30, 0.22, 0.15, 0.10]
365 620 start = -90.0
366 621 for i, it in enumerate(items):
367 622 frac = it["value"] / total
368 − f = shades[i % len(shades)]
369 − col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
623 + col = self._shade(i)
370 624 steps = max(2, int(72 * frac))
371 625 p.set_fill_color(*col)
372 626 p.set_draw_color(*col)
@@ -385,11 +639,9 @@ class GroupeKAReport:
385 639 p.set_line_width(0.4)
386 640 p.ellipse(cx - 11, cy - 11, 22, 22, style="DF")
387 641 p.ellipse(cx - r, cy - r, 2 * r, 2 * r, style="D")
388 − # légende
389 642 ly = cy - 22
390 643 for i, it in enumerate(items):
391 − f = shades[i % len(shades)]
392 − col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3))
644 + col = self._shade(i)
393 645 p.set_fill_color(*col)
394 646 p.set_draw_color(*INK)
395 647 p.rect(p.l_margin + 60, ly + 0.8, 4, 4, style="DF")
@@ -401,7 +653,39 @@ class GroupeKAReport:
401 653 ly += 5.6
402 654 p.set_y(max(cy + r, ly) + 6)
403 655
404 − def _table(self, t):
656 + def _hourly(self):
657 + hh = self.d.get("hourly") or {}
658 + cells = hh.get("cells") or []
659 + if not cells:
660 + return
661 + p = self.pdf
662 + if p.get_y() > 190:
663 + p.add_page()
664 + self._chart_title(hh.get("title", "Activité par jour et heure"))
665 + x0, y0 = p.l_margin, p.get_y()
666 + cw, chh, lx, ly = 6.4, 6.4, 12, 5
667 + vmax = max((c.get("value") or 0) for c in cells) or 1
668 + grid = {(c.get("dow"), c.get("hour")): c.get("value") or 0 for c in cells}
669 + dows = ["Lun", "Mar", "Mer", "Jeu", "Ven", "Sam", "Dim"]
670 + p.set_font("helvetica", "", 5.8)
671 + p.set_text_color(*INK3)
672 + for h in (0, 6, 12, 18, 23):
673 + p.set_xy(x0 + lx + h * cw, y0)
674 + p.cell(cw, 3, f"{h}h", align="C")
675 + for d in range(7):
676 + p.set_xy(x0, y0 + ly + d * chh + 1.5)
677 + p.cell(lx - 1, 3, dows[d], align="R")
678 + for h in range(24):
679 + v = grid.get((d, h), 0)
680 + f = 0.1 + 0.9 * (v / vmax) if v else 0.0
681 + col = tuple(int(PAPER[j] + (self.accent[j] - PAPER[j]) * f) for j in range(3)) if v else (235, 233, 228)
682 + p.set_fill_color(*col)
683 + p.set_draw_color(215, 213, 207)
684 + p.set_line_width(0.1)
685 + p.rect(x0 + lx + h * cw, y0 + ly + d * chh, cw - 0.5, chh - 0.5, style="DF")
686 + p.set_y(y0 + ly + 7 * chh + 5)
687 +
688 + def _table(self, t, max_rows=200):
405 689 p = self.pdf
406 690 cols = t.get("columns") or []
407 691 rows = t.get("rows") or []
@@ -418,7 +702,7 @@ class GroupeKAReport:
418 702 p.ln(6)
419 703 head()
420 704 p.set_text_color(*INK)
421 − for i, row in enumerate(rows[:200]):
705 + for i, row in enumerate(rows[:max_rows]):
422 706 if p.get_y() > 262:
423 707 p.add_page()
424 708 head()
@@ -429,10 +713,10 @@ class GroupeKAReport:
429 713 txt = _fr(cell) if isinstance(cell, (int, float)) else str(cell)
430 714 p.cell(w, 5.4, " " + txt[:34], fill=True)
431 715 p.ln(5.4)
432 − if len(rows) > 200:
716 + if len(rows) > max_rows:
433 717 p.set_font("helvetica", "", 7)
434 718 p.set_text_color(*INK3)
435 − p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - 200} lignes supplémentaires non imprimées")
719 + p.cell(0, 5, f"… {len(rows) - max_rows} lignes supplémentaires non imprimées")
436 720 p.ln(6)
437 721
438 722 def _records(self):
@@ -441,7 +725,7 @@ class GroupeKAReport:
441 725 return
442 726 self._section_title("Records & faits marquants")
443 727 p = self.pdf
444 − for r in recs[:10]:
728 + for r in recs[:14]:
445 729 if p.get_y() > 258:
446 730 p.add_page()
447 731 y = p.get_y()
@@ -499,43 +783,76 @@ class GroupeKAReport:
499 783 "groupe-ka.com/conditions · /confidentialite · /loi-25.",
500 784 )
501 785
502 − def _toc_page(self):
503 − # insérée après coup ? fpdf ne réordonne pas : on écrit le sommaire en
504 − # page 2 en réservant la page lors du build (voir build()).
505 − pass
786 + # ---------- groupes de sections ----------
787 + def _all_series(self, with_stats=True):
788 + for s in self.d.get("series") or []:
789 + self._line_chart(s, with_stats=with_stats)
790 + for ms in self.d.get("multiseries") or []:
791 + self._multiline(ms)
792 + for st in self.d.get("stacked") or []:
793 + self._stacked(st)
794 +
795 + def _all_breakdowns(self):
796 + for b in self.d.get("breakdowns") or []:
797 + if b.get("kind") == "donut":
798 + self._donut(b)
799 + else:
800 + self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
801 + for dist in self.d.get("distributions") or []:
802 + self._vbars(dist)
803 + geo = self.d.get("geo")
804 + if geo:
805 + self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
806 + self._hourly()
506 807
507 808 def build(self) -> bytes:
508 809 p = self.pdf
509 810 p.alias_nb_pages()
510 811 self._cover()
812 + with_toc = self.mode in ("complet", "donnees")
813 + toc_page_no = None
511 814 if self.mode == "synthese":
512 815 p.add_page()
513 816 self._kpis()
817 + self._gauges()
818 + self._records()
819 + self._final_page()
820 + elif self.mode == "tendances":
821 + p.add_page()
822 + self._kpis()
823 + self._section_title("Évolution & tendances")
824 + self._all_series(with_stats=True)
514 825 self._records()
515 826 self._final_page()
516 − else:
827 + elif self.mode == "repartitions":
828 + p.add_page()
829 + self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
830 + self._all_breakdowns()
831 + self._final_page()
832 + elif self.mode == "donnees":
833 + p.add_page()
834 + toc_page_no = p.page_no()
835 + for t in self.d.get("tables") or []:
836 + self._table(t, max_rows=400)
837 + self._final_page()
838 + else: # complet
517 839 p.add_page()
518 840 toc_page_no = p.page_no()
519 841 p.add_page()
520 842 self._kpis()
521 − for s in self.d.get("series") or []:
522 − if s.get("kind") == "bar":
523 − self._bars(s.get("title", ""), [{"label": pt.get("t"), "value": pt.get("v")} for pt in (s.get("points") or [])], s.get("unit", ""))
524 − else:
525 − self._line_chart(s)
526 − for b in self.d.get("breakdowns") or []:
527 − if b.get("kind") == "donut":
528 − self._donut(b)
529 − else:
530 − self._bars(b.get("title", ""), b.get("items"))
531 − geo = self.d.get("geo")
532 − if geo:
533 − self._bars(geo.get("title", "Répartition géographique"), geo.get("items"))
843 + self._gauges()
844 + if (self.d.get("series") or self.d.get("multiseries") or self.d.get("stacked")):
845 + self._section_title("Évolution & tendances")
846 + self._all_series(with_stats=True)
847 + if (self.d.get("breakdowns") or self.d.get("distributions") or self.d.get("geo") or self.d.get("hourly")):
848 + self._section_title("Répartitions, distributions & géographie")
849 + self._all_breakdowns()
534 850 for t in self.d.get("tables") or []:
535 851 self._table(t)
536 852 self._records()
537 853 self._final_page()
538 − # sommaire écrit sur la page réservée (page 2)
854 + # sommaire écrit sur la page réservée
855 + if toc_page_no is not None:
539 856 last_page = p.page
540 857 p.page = toc_page_no
541 858 p.set_y(22)
@@ -554,6 +871,7 @@ class GroupeKAReport:
554 871 return bytes(p.output())
555 872
556 873
557 −def filename(platform_id: str, period: str) -> str:
874 +def filename(platform_id: str, period: str, mode: str = "complet") -> str:
558 875 today = datetime.now(ZoneInfo("America/Toronto")).strftime("%Y-%m-%d")
559 − return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}_{today}.pdf"
876 + suffix = "" if mode in ("", "complet") else f"_{mode}"
877 + return f"groupe-ka_{platform_id}_stats_{period}{suffix}_{today}.pdf"
modified frontend/src/pages/Stats.tsx +58 −18
@@ -2,30 +2,42 @@
2 2 // Auto-Ka — Agrégateur de voitures usagées à vendre (province de Québec)
3 3 // Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
4 4 // Stats.tsx : tableau de bord analytique du marché — module Stats commun
5 −// Groupe KA (contrat ka/stats/SPEC.md) : KPI + deltas, sélecteur
6 −// de période, courbes/anneaux/barres/heatmap, répartition
7 −// géographique, tableaux détaillés, records et export PDF.
5 +// Groupe KA v2 (contrat ka/stats/SPEC.md) : KPI + sparklines,
6 +// jauges de complétude, courbes/aires/barres, multi-courbes,
7 +// barres empilées, répartitions avec deltas, distributions,
8 +// géographie, heatmaps calendrier + horaire, tableaux détaillés,
9 +// records et menu d'export PDF (5 rapports).
8 10 // -----------------------------------------------------------------------------
9 11 import { useCallback, useEffect, useState } from "react";
10 12 import type { CSSProperties } from "react";
11 13 import {
12 14 BarChart, CalendarHeatmap, DataTable, Donut, EmptyBlock, Fraicheur,
13 − KpiCard, LineChart, PdfButton, PeriodSelector, RecordCard,
15 + GaugeCard, Histogram, HourHeatmap, KpiCard, LineChart, MultiLineChart,
16 + PdfButton, PeriodSelector, RecordCard, StackedBarChart, StatSummary,
17 + VBarChart,
18 +} from "../ka/stats/kacharts";
19 +import type {
20 + Distribution, Gauge, HourCell, Kpi, MultiSerie, RecordFact, Serie,
21 + StackedSerie, TableSpec,
14 22 } from "../ka/stats/kacharts";
15 −import type { Kpi, RecordFact, Serie, TableSpec } from "../ka/stats/kacharts";
16 23
17 24 interface Breakdown {
18 25 id: string; title: string; kind: "donut" | "bar";
19 − items: { label: string; value: number }[];
26 + items: { label: string; value: number; delta_pct?: number | null }[];
20 27 }
21 28 interface Dashboard {
22 29 updated: string;
23 30 period: { from: string; to: string; label: string };
24 31 kpis: Kpi[];
32 + gauges?: Gauge[];
25 33 series: Serie[];
34 + multiseries?: MultiSerie[];
35 + stacked?: StackedSerie[];
26 36 breakdowns: Breakdown[];
37 + distributions?: Distribution[];
27 38 geo?: { title: string; items: { label: string; value: number }[] };
28 39 heatmap?: { title: string; cells: { date: string; value: number }[] };
40 + hourly?: { title: string; cells: HourCell[] };
29 41 tables: TableSpec[];
30 42 records: RecordFact[];
31 43 }
@@ -35,6 +47,9 @@ const grid = (min: number): CSSProperties => ({
35 47 gridTemplateColumns: `repeat(auto-fit, minmax(min(${min}px, 100%), 1fr))`,
36 48 });
37 49
50 +/* Séries dont la tendance mérite le résumé statistique sous la courbe. */
51 +const WITH_STATS = new Set(["inv", "avg_price"]);
52 +
38 53 export default function StatsPage() {
39 54 const [period, setPeriod] = useState("30j");
40 55 const [custom, setCustom] = useState<{ from: string; to: string }>({ from: "", to: "" });
@@ -78,15 +93,15 @@ export default function StatsPage() {
78 93
79 94 return (
80 95 <div className="container page" style={{ display: "grid", gap: 22 }}>
81 − {/* --- 1. entête : titre + PDF + fraîcheur ------------------------------ */}
96 + {/* --- entête : titre + export PDF (5 rapports) + fraîcheur ------------- */}
82 97 <div className="stats-head">
83 98 <div>
84 99 <span className="kicker">Statistiques · {dash.period.label}</span>
85 100 <h1>Le marché de l'occasion, en chiffres</h1>
86 101 <p className="lead" style={{ marginBottom: 10 }}>
87 102 Tableau de bord calculé sur les données réelles d'Auto-Ka —
88 − inventaire des concessionnaires du Québec, du {dash.period.from} au{" "}
89 − {dash.period.to}.
103 + inventaire des concessionnaires et particuliers du Québec, du{" "}
104 + {dash.period.from} au {dash.period.to}.
90 105 </p>
91 106 <Fraicheur updated={dash.updated} onRefresh={load} />
92 107 </div>
@@ -97,7 +112,7 @@ export default function StatsPage() {
97 112 </div>
98 113 </div>
99 114
100 − {/* --- 2. sélecteur de période global ----------------------------------- */}
115 + {/* --- sélecteur de période global -------------------------------------- */}
101 116 <div className="card" style={{ padding: "12px 16px" }}>
102 117 <PeriodSelector
103 118 value={useCustom ? "" : period}
@@ -114,7 +129,7 @@ export default function StatsPage() {
114 129 )}
115 130
116 131 <div style={{ display: "grid", gap: 22, opacity: loading ? 0.55 : 1, transition: "opacity 0.2s" }}>
117 − {/* --- 3. bandeau KPI -------------------------------------------------- */}
132 + {/* --- 1. bandeau KPI (avec sparklines) -------------------------------- */}
118 133 {dash.kpis.length ? (
119 134 <div style={grid(210)}>
120 135 {dash.kpis.map((k) => <KpiCard key={k.id} k={k} />)}
@@ -123,33 +138,58 @@ export default function StatsPage() {
123 138 <EmptyBlock title="Indicateurs clés" />
124 139 )}
125 140
126 − {/* --- 4. courbes d'évolution ------------------------------------------ */}
141 + {/* --- 2. jauges : complétude des fiches -------------------------------- */}
142 + {dash.gauges?.length ? (
143 + <section>
144 + <h2 style={{ marginBottom: 12 }}>Complétude des fiches</h2>
145 + <div style={grid(180)}>
146 + {dash.gauges.map((g) => <GaugeCard key={g.id} g={g} />)}
147 + </div>
148 + </section>
149 + ) : null}
150 +
151 + {/* --- 3. évolution : courbes/aires, barres, multi-courbes, empilées ---- */}
127 152 {dash.series.length ? (
128 − dash.series.map((s) => <LineChart key={s.id} serie={s} />)
153 + dash.series.map((s) => (
154 + <div key={s.id} style={{ display: "grid", gap: 10 }}>
155 + {s.kind === "bar" ? <VBarChart serie={s} /> : <LineChart serie={s} />}
156 + {WITH_STATS.has(s.id) && <StatSummary serie={s} />}
157 + </div>
158 + ))
129 159 ) : (
130 160 <EmptyBlock title="Évolution quotidienne" />
131 161 )}
162 + {(dash.multiseries ?? []).map((ms) => <MultiLineChart key={ms.id} ms={ms} />)}
163 + {(dash.stacked ?? []).map((st) => <StackedBarChart key={st.id} st={st} />)}
132 164
133 − {/* --- 5. répartitions : anneau + barres ------------------------------- */}
165 + {/* --- 4. répartitions : anneaux, barres, distributions ------------------ */}
134 166 <div style={grid(340)}>
135 167 {donuts.map((b) => <Donut key={b.id} title={b.title} items={b.items} />)}
136 168 {bars.map((b) => <BarChart key={b.id} title={b.title} items={b.items} />)}
137 169 </div>
170 + {dash.distributions?.length ? (
171 + <div style={grid(340)}>
172 + {dash.distributions.map((d) => <Histogram key={d.id} dist={d} />)}
173 + </div>
174 + ) : null}
138 175
139 − {/* --- 6. répartition géographique -------------------------------------- */}
176 + {/* --- 5. répartition géographique --------------------------------------- */}
140 177 {dash.geo?.items?.length
141 178 ? <BarChart title={dash.geo.title} items={dash.geo.items} unit="véhicules" />
142 179 : <EmptyBlock title="Par région" />}
143 180
144 − {/* --- 7. calendrier de chaleur ------------------------------------------ */}
181 + {/* --- 6. calendriers : quotidien + horaire ------------------------------- */}
145 182 {dash.heatmap?.cells?.length
146 183 ? <CalendarHeatmap title={dash.heatmap.title} cells={dash.heatmap.cells} />
147 184 : <EmptyBlock title="Activité quotidienne" />}
185 + {dash.hourly?.cells?.length
186 + ? <HourHeatmap title={dash.hourly.title} cells={dash.hourly.cells} />
187 + : null}
148 188
149 − {/* --- 8. tableaux détaillés --------------------------------------------- */}
189 + {/* --- 7. tableaux détaillés ---------------------------------------------- */}
150 190 {dash.tables.map((t) => <DataTable key={t.id} spec={t} />)}
151 191
152 − {/* --- 9. records & faits marquants --------------------------------------- */}
192 + {/* --- 8. records & faits marquants ----------------------------------------- */}
153 193 {dash.records.length > 0 && (
154 194 <section>
155 195 <h2 style={{ marginBottom: 12 }}>Records & faits marquants</h2>
156 196