Les données du laboratoire
Chaque valeur garde son unité, son périmètre et son histoire.
Ces expériences de données sont distinctes des scénarios fiscaux CND. Modifier une distribution ne recalcule pas silencieusement une population.
Explorer une population
Commencez par une question, puis ajustez les filtres et les colonnes.
Ces deux exemples utilisent la population estimée à champ restreint. Ils ne décrivent pas une distribution individuelle observée.
Base
Estimation, champ RP retenu : âges RP2022, revenus ERFS2023, patrimoine début 2024. Les associations âge/revenus/patrimoine sont estimées. Le patrimoine est une quote-part du ménage, pas une propriété personnelle observée. Les lignes sont des groupes pondérés, pas des personnes interrogées.
Une requête portable s'applique aux données de l'espace choisi au moment de la reprise. Un contexte exact conserve la révision et la génération consultées.
Simulation sur cette génération
Choisir une génération nommée. Le calcul porte sur toute sa population, indépendamment des filtres. Charger le JSON exporté par l’éditeur fiscal, ou un ScenarioPatch. Les mesures DATA ne remplacent pas les assiettes CND ; le financement détaillé est exclu.
Aucun patch choisi.
Éditeur de distributions
Choisir une mesure et un périmètre explicites. Les verrous sont conservés lors d’une reventilation.
Créer une distribution manuelle
Importer une distribution sourcée
Importer une commande JSON documentée, avec source, millésime, unité, territoire, définition et classification. Les imports utilisent le même calcul et la même prévisualisation que les actions manuelles.
Télécharger un exemple fictifGénérer et contrôler une population
La génération recale les poids des supports citoyens sur les tranches de la distribution. Une nouvelle catégorie sans support documenté est refusée. Les données françaises des entreprises restent indisponibles.
Prévisualisation et historique
Aucune transformation en attente.