Is there no one that will analyse the data I've posted here?
https://drive.google.com/file/d/1OK83yrPwMW4nefyu-6JsIInu0meK2rW6/view?usp=sharing
or are we just email thread warriors?
On Sat., Jan. 19, 2019, 4:29 p.m. Pierre Béland via Talk-ca
<talk-ca@openstreetmap.org <mailto:talk-ca@openstreetmap.org> wrote:
Voici une compilation statistique à partir des changesets de OSM
pour la grande région de Toronto
(bbox=-80.8951,42.9142,-78.1046,44.3297). Depuis
Pour respecter la politique de confidentialité de OSM, les
contributeurs ne sont identifiés que selon leur uid.
Depuis décembre, on compte 6 contributeurs, 889 changesets et
6,621,124 objets édités (noeuds, chemins ou relations)
1 immeuble = 5 objets minimum
Le fichier de changeset ne fournit que le nombre d'objets édités
(var num_changes). On ne peut donc à cette étape-ci que
grossièrement estimer le nombre d'immeubles, sans doute plus de 1
million déjà. A partir de Overpass, on ne peut facilement extraire
les données. Je vais télécharger dans PostGIS un fichier récent de
l'Ontario et sélectionner les données éditées depuis le 24
décembre (premier jour avec édition ) de ces 6 contributeurs.
Mon script Qualité permettra également d'analyser la géométrie des
bâtiments.
lexique
changeset nombre de changesets (sessions d'édition)
num_changes nombre d'objets édités dans la session
avg_changes moyenne, objets édités par changeset
Tableau 1 - Objets édités par contributeur avec moyenne par changeset
uid changesets num_changes avg_changes % cum
9266764 457 3,439,242 7,526 52.7%
215433 197 1,619,540 8,221 77.6%
5214232 151 815,541 5,401 90.1%
9343732 78 628,032 8,052 99.7%
3016192 3 17,710 5,903 100.0%
1919010 3 1,059 353 100.0%
889 6,521,124 7,335
Tableau 2 - Objets édités par contributeur - jour avec moyenne par
changeset
uid jour changesets num_changes avg_changes
5214232 2018-12-28 3 10,324 3,441
5214232 2019-01-14 11 58,402 5,309
5214232 2019-01-17 9 57,738 6,415
9343732 2019-01-16 7 63,490 9,070
215433 2018-12-29 8 70,562 8,820
5214232 2019-01-16 25 176,942 7,078
5214232 2018-12-23 5 29,279 5,856
9343732 2019-01-14 5 39,000 7,800
5214232 2019-01-12 10 48,329 4,833
5214232 2018-12-24 9 54,888 6,099
215433 2019-01-08 13 77,332 5,949
9266764 2019-01-08 20 156,232 7,812
9266764 2019-01-01 9 67,167 7,463
9266764 2019-01-07 19 154,837 8,149
215433 2019-01-02 30 280,756 9,359
9266764 2018-12-24 11 66,162 6,015
5214232 2019-01-11 2 6,219 3,110
9343732 2019-01-15 10 75,020 7,502
9343732 2019-01-11 11 82,844 7,531
215433 2018-12-30 20 177,602 8,880
9266764 2018-12-31 30 195,300 6,510
9343732 2019-01-12 14 111,821 7,987
215433 2019-01-03 25 200,002 8,000
9266764 2019-01-10 33 260,886 7,906
215433 2019-01-09 17 138,489 8,146
215433 2018-12-31 21 169,903 8,091
5214232 2019-01-09 9 41,664 4,629
9266764 2019-01-13 32 266,247 8,320
9266764 2018-12-29 36 274,357 7,621
9343732 2019-01-10 14 112,606 8,043
1919010 2019-01-17 2 973 487
9266764 2018-12-26 29 216,701 7,472
215433 2019-01-07 12 93,825 7,819
5214232 2019-01-10 2 718 359
9266764 2019-01-09 25 216,885 8,675
5214232 2019-01-08 27 119,761 4,436
5214232 2018-12-25 2 10,528 5,264
9266764 2019-01-06 18 142,007 7,889
215433 2019-01-01 6 58,083 9,681
9266764 2019-01-04 7 39,155 5,594
1919010 2019-01-16 1 86 86
9266764 2019-01-11 22 174,419 7,928
9266764 2018-12-25 29 188,931 6,515
9266764 2018-12-27 10 67,593 6,759
3016192 2018-12-20 3 17,710 5,903
215433 2019-01-04 15 128,047 8,536
9266764 2018-12-30 14 108,068 7,719
9266764 2019-01-15 21 150,419 7,163
5214232 2019-01-15 19 116,812 6,148
9266764 2019-01-14 17 135,021 7,942
9343732 2019-01-13 17 143,251 8,427
9266764 2019-01-12 16 120,488 7,531
215433 2019-01-06 13 103,233 7,941
5214232 2019-01-13 11 57,670 5,243
5214232 2019-01-07 4 7,256 1,814
215433 2019-01-05 13 99,108 7,624
9266764 2019-01-05 4 25,286 6,322
9266764 2019-01-16 24 204,397 8,517
215433 2019-01-17 2 18,589 9,295
215433 2018-12-27 2 4,009 2,005
9266764 2019-01-02 13 71,064 5,466
9266764 2019-01-03 18 137,620 7,646
5214232 2018-12-27 3 19,011 6,337
889 6,521,124 7,335
Pierre
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