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Indicateurs de couleur

Imaginons que l’entreprise de vélos en libre-service vise à avoir deux tiers de ses trajets en moins de 10 minutes afin de maximiser la disponibilité des vélos. Nous pouvons indiquer leur niveau de réussite en fonction de la couleur de la jauge.

Cet exercice fait partie du cours

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Instructions

  • Ajoutez des secteurs à la jauge "% Short Trips" où 67 et plus correspond à success, 32 et moins à danger, et warning couvre l’intervalle entre les deux.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

{"my_document.Rmd":"---\ntitle: \"Bike Shares Daily\"\noutput: \n  flexdashboard::flex_dashboard:\n    orientation: columns\n    vertical_layout: fill\n---\n\n```{r setup, include=FALSE}\nlibrary(flexdashboard)\nlibrary(readr)\nlibrary(tidyverse)\nlibrary(lubridate)\n\ntrips_df <- read_csv('https://assets.datacamp.com/production/course_6355/datasets/sanfran_bikeshare_joined_oneday.csv')\n```\n\nColumn {data-width=650}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Origins\n\n\nColumn {data-width=350}\n-----------------------------------------------------------------------\n\n### Median Trip Length\n\n\n### % Short Trips\n\n```{r}\n\nnum_trips <- nrow(trips_df)\nshort_trips <- sum(trips_df$duration_sec < 600) # under 10 min\npct_short_trips <- round(100 * short_trips / num_trips, 0)\n\ngauge(value = pct_short_trips,\n      min = 0,\n      max = 100)\n\n```\n\n### Trips by Start Time\n\n\n"}
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