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title: "Evolution CA"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: columns
    vertical_layout: fill
    source_code: "prog-stat-r-tp7-correction.Rmd"
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```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
load("../donnees/ca/ca.RData")
```

# Synthèse

Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### Evolution mois par mois

```{r}
d = setNames(aggregate(ca / 1000000 ~ mois_no, ca_tout, sum), c("mois", "ca"))
par(mar = c(4, 4, 0, 0) + .1)
plot(ca ~ mois, d, type = "b",
     xlab = "Mois", ylab = "Chiffre d'affaires (M€)")
abline(h = mean(d$ca), lty = 3, col = "gray50")
```

Column {data-width=350}
-----------------------------------------------------------------------

### Comparaison mois par mois (en k€)

```{r}
d = aggregate(cbind(ca2003, ca2004, evolution) / 1000 ~ mois + mois_numero, 
              ca_evol, sum)
d = subset(d, select = -mois_numero)
names(d) = c("Mois", "2003", "2004", "Evolution")
knitr::kable(d, digits = 0)
```


### Augmentation entre 2003 et 2004

```{r}
d = aggregate(ca ~ annee, ca_tout, sum)
v = paste(round((d$ca[2] / d$ca[1] - 1) * 100, 2), "%")
valueBox(v, icon = "fa-arrow-circle-up", color = "green")
```

# Détail {data-orientation=rows}

## Ligne 1

### Par département (en k€)

```{r}
evol.dpt = aggregate(cbind(ca2003, ca2004, evolution) / 1000 ~ departement, 
                     ca_evol, sum)
names(evol.dpt) = c("Département", "2003", "2004", "Evolution")
knitr::kable(evol.dpt, digits = 0)
```

### Par provenance (en k€)

```{r}
evol.prov = aggregate(cbind(ca2003, ca2004, evolution) / 1000 ~ provenance, 
                      ca_evol, sum)
names(evol.prov) = c("Provenance", "2003", "2004", "Evolution")
knitr::kable(evol.prov, digits = 0)
```

## Ligne 2

### Nombre de département en hausse

```{r}
gauge(sum(evol.dpt$Evolution > 0), 0, nrow(evol.dpt))
```

### Département avec la plus grosse évolution

```{r}
valueBox(evol.dpt$Département[which.max(evol.dpt$Evolution)], icon = "fa-level-up")
```

### Nombre de provenance en hausse

```{r}
gauge(sum(evol.prov$Evolution > 0), 0, nrow(evol.prov))
```

### Provenance avec la plus grosse évolution

```{r}
valueBox(evol.prov$Provenance[which.max(evol.prov$Evolution)], icon = "fa-level-up")
```

# Performance {data-orientation=rows}

```{r, include=FALSE}
agg.dpt = aggregate(ca ~ departement, ca_tout, sum)
top3.dpt = head(agg.dpt[order(agg.dpt$ca, decreasing = TRUE),], 3)
best.dpt = top3.dpt$departement[1]
part.dpt = top3.dpt$ca[1]

agg.prov = aggregate(ca ~ provenance, ca_tout, sum)
top3.prov = head(agg.prov[order(agg.prov$ca, decreasing = TRUE),], 3)
best.prov = top3.prov$provenance[1]
part.prov = top3.prov$ca[1]

agg.mois = aggregate(ca ~ mois + annee, ca_tout, sum)
top3.mois = head(agg.mois[order(agg.mois$ca, decreasing = TRUE),], 3)
best.mois = paste(top3.mois$mois[1], top3.mois$annee[1])
part.mois = top3.mois$ca[1]
```

## Ligne 1 - Département {data-height=200}

### Meilleur département sur la période

```{r}
valueBox(best.dpt)
```

### Part du meilleur département

```{r}
gauge(part.dpt, 0, sum(ca_tout$ca))
```

### Top 3 départements

```{r}
knitr::kable(top3.dpt, row.names = F)
```

## Ligne 2 - Provenance {data-height=200}

### Meilleur provenance sur la période

```{r}
valueBox(best.prov)
```

### Part de la meilleure provenance

```{r}
gauge(part.prov, 0, sum(ca_tout$ca))
```

### Top 3 provenance

```{r}
knitr::kable(top3.prov, row.names = F)
```

## Ligne 3 - Mois {data-height=200}

### Meilleur mois sur la période

```{r}
valueBox(best.mois)
```

### Part du meilleur mois

```{r}
gauge(part.mois, 0, sum(ca_tout$ca))
```

### Top 3 mois

```{r}
knitr::kable(top3.mois, row.names = F)
```