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# 🚗 Jeu de données Getaround - Analyse des retards

Ce jeu de données contient les historiques de location de voitures via Getaround. Il permet d’analyser les retards lors des restitutions de véhicules et d’en mesurer l’impact sur les locations suivantes. L’objectif est de déterminer un **délai optimal à instaurer entre deux locations** pour limiter les problèmes de planification sans nuire aux revenus.

## 📁 Fichier de données

- `get_around_delay_analysis.csv` — fichier nettoyé contenant les données utilisées pour l’analyse (issu initialement d’un fichier Excel avec une deuxième feuille de documentation).

## 📊 Description des colonnes

| Nom du champ                                | Description |
|---------------------------------------------|-------------|
| `rental_id`                                 | Identifiant unique de la location |
| `car_id`                                    | Identifiant unique de la voiture |
| `checkin_type`                              | Type de check-in/check-out : <br>• `mobile` : signature du contrat sur le smartphone du propriétaire<br>• `connect` : ouverture via smartphone sans rencontre.<br>Les contrats papier ont été exclus. |
| `state`                                     | Statut de la location. `canceled` signifie que la location n’a pas eu lieu (annulation par le locataire ou le propriétaire). |
| `delay_at_checkout_in_minutes`              | Différence (en minutes) entre l’heure de fin prévue et l’heure réelle de restitution. Valeurs négatives = restitution anticipée. |
| `previous_ended_rental_id`                  | ID de la location précédente du même véhicule (si existante et à moins de 12h) |
| `time_delta_with_previous_rental_in_minutes`| Délai (en minutes) entre l’heure de début prévue de la location actuelle et l’heure de fin prévue de la précédente (NULL si > 12h) |

## 🎯 Objectif

Ce jeu de données permet à Getaround de répondre aux questions suivantes :
- Quelle est la fréquence des retards au moment du retour du véhicule ?
- Quels impacts ces retards ont-ils sur les locations suivantes ?
- Combien de locations seraient concernées si l’on imposait un **délai minimal entre deux réservations** ?
- Quel compromis entre satisfaction client et revenu peut-on trouver ?

## 💡 Cas d’usage

- Visualiser les frictions liées aux retards
- Simuler l’effet de différents seuils de délai
- Aider à la prise de décision produit pour la planification des réservations

## 📦 Source

Ces données ont été fournies par **Getaround** dans le cadre d’un défi analytique proposé par [Jedha Bootcamp](https://www.jedha.co/).

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