🏗️Exemple concret
Un assureur habitation analyse la corrélation entre les sinistres et la topographie. En croisant les adresses des sinistres avec les données de zones inondables (données gouvernementales), il identifie un sur-risque de ×4.5 dans certains codes postaux. Résultat : tarification dynamique par zone et recommandation de sur-cotation pour 15% du portefeuille.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Retail : analyse de zone de chalandise et sélection de sites
✓Logistique : optimisation des tournées et entrepôts
✓Assurance / banque : scoring géographique du risque
✓Urbanisme et services publics : distribution de ressources
✅ Avantages
+Révèle des patterns invisibles dans les données tabulaires classiques
+Visualisation intuitive (cartes) pour les présentations
+De nombreuses données géographiques publiques enrichissent l'analyse
⚠️ Limites
−Précision des coordonnées variables (adresse → lat/lon = géocodage nécessaire)
−Jointures géospatiales coûteuses computationnellement
−Données parfois obsolètes (nouvelles routes, limites administratives)
🛠️ Outils principaux
GeoPandas (Python)
Kepler.gl (visualisation)
PostGIS (PostgreSQL géospatial)
BigQuery GIS
Folium / Plotly Maps
GéospatialCartographieRetailLogistiqueSIG