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Voici la fiche descriptive complète pour le script Python onizuka_12rzaerj4qbf24uj_333.py que vous avez fourni.

J’ai analysé la logique de simulation multidomaine (finance, physique, social) pour remplir chaque section de manière cohérente.

📄 Template de Fiche Descriptive — Script Python

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_12rzaerj4qbf24uj_333.py

Version 1.0.0

Date de création 11/03/2026

Auteur / Demandeur IA Générée (Gemini)

Objectif principal Générer un jeu de données synthétiques corrélées temporellement combinant des indicateurs financiers, physiques et sociaux.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script génère de manière aléatoire 1000 scénarios de données. Il calcule un rendement financier cumulé, simule des variables environnementales (température/pression) et des événements sociaux (interventions), puis exporte le tout dans un fichier CSV structuré.

📌 Problème résolu

Il permet de créer rapidement des bases de données de test pour des modèles d’analyse de données ou de machine learning sans dépendre de données réelles sensibles ou coûteuses.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.8+

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI / Script autonome

📦 Dépendances / Librairies

# Librairies externes (pip install)

numpy (Calcul numérique et distributions aléatoires)

pandas (Manipulation de données et export CSV)

📥 ENTRÉES (INPUTS)

Le script actuel ne prend pas d’entrées utilisateur directes (paramètres codés en dur).

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Néant (Génération de données ex-nihilo).

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

CSV ./simulation_result.csv Tableau contenant les 1000 scénarios avec colonnes : Date, Retour_Portfolio, Temperature, Pression, Intervention_Sociale, Durée_Intervention.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_12rzaerj4qbf24uj_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (numpy, pandas)

├── 📌 PARAMÈTRES (nb_scenarios, dates)

├── 📌 SIMULATION FINANCIÈRE (Loi normale + cumprod)

├── 📌 SIMULATION PHYSIQUE (Loi normale)

├── 📌 SIMULATION SOCIALE (Loi binomiale + exponentielle)

└── 📌 EXPORT (Création DataFrame + .to_csv)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Étape 1 : Initialisation d’une plage temporelle de 1000 jours à partir du 01/01/2022.

Étape 2 : Génération des rendements financiers via une distribution normale N(μ=0.05,σ=0.1) et calcul de la valeur du portefeuille par produit cumulé.

Étape 3 : Échantillonnage des données physiques (Température ≈20°C, Pression ≈1013 hPa).

Étape 4 : Simulation de la probabilité d’intervention sociale (5% de chance par jour) et de leur durée (moyenne de 7 jours).

Étape 5 : Agrégation dans un DataFrame Pandas et écriture disque.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : La continuité temporelle est assurée par pd.date_range.

Règle 2 : Les rendements financiers sont cumulatifs (dépendance au pas de temps précédent).

Règle 3 : Les interventions sociales suivent une loi de Bernoulli (présent/absent).

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Génération nominale Exécution standard Fichier de 1001 lignes (header inclus) ⬜ À tester

2 Validité statistique Analyse CSV Moyenne Température ≈20 ⬜ À tester

3 Type de données Colonnes CSV Date au format YYYY-MM-DD ⬜ À tester

📊 PERFORMANCES ATTENDUES

Métrique Valeur cible

Temps d’exécution < 1 seconde Volumétrie 1000 lignes / ~50 Ko Consommation mémoire < 100 Mo 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_12rzaerj4qbf24uj_333.py 📋 Exemple de sortie attendue (simulation_result.csv) Extrait de code Date,Retour_Portfolio,Temperature,Pression,Intervention_Sociale,Durée_Intervention 2022-01-01,1.045,22.1,1012.5,0,4.2 2022-01-02,1.120,18.5,1015.2,1,12.8 ...