TrainTracker - Visualisation des données CFF

Project Overview

Introduction
TrainTracker est un projet de visualisation de données réalisé en duo, visant à rendre les statistiques des CFF plus accessibles grâce à une interface interactive et intuitive.

L’objectif : transformer des données brutes en informations visuelles claires et faciles à explorer.


Objectives

Contexte
Les CFF publient de nombreuses données ouvertes liées aux déplacements, aux lignes et aux horaires.

Cependant, ces informations sont souvent techniques et difficiles à interpréter.

En duo, nous avons conçu TrainTracker pour offrir une expérience simple, visuelle et adaptée à un public non expert.

My Role

Objectifs du projet

  • Rendre les données CFF compréhensibles pour un public large

  • Permettre une exploration simple et visuelle

  • Mettre en avant les tendances et statistiques essentielles

  • Offrir une interface moderne et agréable à utiliser



Process

Fonctionnalités principales

  • Récupération des données via API (JSON)

  • Visualisations interactives

  • Affichage des statistiques clés

  • Interface front-end en Vue.js


Travail en duo : Notre contribution
La conception a suivi une approche itérative débutant par l’analyse des besoins, suivie de la définition des parcours utilisateurs et de l’architecture de l’information.

Les wireframes ont ensuite conduit à un prototype haute-fidélité cohérent avec l’univers de marque : chaleureux, intime et orienté vers le souvenir.


Processus de conception

1. Analyse des données

Compréhension de la structure JSON, identification des statistiques exploitables.


2. Organisation de l’information

Définition de la hiérarchie des contenus et des points d’accès essentiels.


3. Conception de l’interface

Création d’un parcours simple pour naviguer entre les visualisations.


4. Développement

Déploiement du front-end, intégration API et génération de graphiques interactifs.

Final Result

Résultat
TrainTracker transforme les données CFF en visualisations accessibles, interactives et pertinentes.

Le projet démontre la capacité à traiter des données réelles et à les rendre lisibles via une interface claire.

Lien GitHub