Conjoncture dans l’industrie

Data - Insee

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theme	Title	.html
industrie	Données sur l'industrie	2024-11-10
industry	Data on industry	2024-11-09

Données sur l’industrie

Title	source	dataset	.html	.RData
Country level - volume (in TEUs) of containers handled in main ports, by loading status - mar_mg_am_cvh	eurostat	mar_mg_am_cvh	2024-11-08	2024-10-09
Gross value added and income A*10 industry breakdowns	eurostat	namq_10_a10	2024-11-05	2024-11-09
Emploi intérieur, durée effective travaillée et productivité horaire	insee	CNA-2014-EMPLOI	2024-06-07	2024-11-09
Comptes des branches	insee	CNT-2014-CB	2024-11-09	2024-11-09
Opérations sur biens et services	insee	CNT-2014-OPERATIONS	2024-11-09	2024-11-09
Conjoncture dans l’industrie	insee	ENQ-CONJ-ACT-IND	2024-11-10	2024-11-09
Indices de chiffre d'affaires dans l'industrie et la construction	insee	ICA-2015-IND-CONS	2024-11-09	2024-11-09
Indice de la production industrielle	insee	IPI-2021	2024-11-09	2024-10-25
Indices de prix de production et d'importation dans l'industrie	insee	IPPI-2015	2024-11-09	2024-11-09
5.407 – Solde extérieur de biens et de services par produit à prix courants (En milliards d'euros) - t_5407	insee	t_5407	2024-11-09	2021-08-01
Estimations d'emploi salarié par secteur d'activité et par département	insee	TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM	2024-11-09	2024-11-09
Employment by activities and status (ALFS)	oecd	ALFS_EMP	2024-04-16	2024-05-12
Population and employment by main activity	oecd	SNA_TABLE3	2024-09-15	2024-04-16

LAST_COMPILE

LAST_COMPILE
2024-11-10

Last

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  head(1) %>%
  print_table_conditional()

TIME_PERIOD	Nobs
2024-Q4	608

TITLE_FR

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

INDICATEUR

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

NATURE

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  left_join(NATURE, by = "NATURE") %>%
  group_by(NATURE, Nature) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) print_table(.) else .}

NATURE	Nature	Nobs
SOLDE_PROPORTION	Solde d'opinions	190859
PROPORTION	Proportion	87220
TAUX	Taux	11820
INDICE	Indice	9496
VALEUR_ABSOLUE	Valeur absolue	1904

UNIT_MEASURE

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  group_by(UNIT_MEASURE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  {if (is_html_output()) print_table(.) else .}

UNIT_MEASURE	Nobs
POURCENT	289899
SEMAINES	1904
SO	9496

NAF2

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  group_by(NAF2) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

TIME_PERIOD / date

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  {if (is_html_output()) datatable(., filter = 'top', rownames = F) else .}

Demande insuffisante - ECAI_DIFCOM

Indicateur synthétique du climat des affaires

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  filter(INDICATEUR == "CLIMAT_AFFAIRES",
         NAF2 == "A10-CZ") %>%
  month_to_date %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE / 100) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2022, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-500, 200, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))

001586737 - Taux d’utilisation des capacités de production

Tous

Code

`ENQ-CONJ-ACT-IND` %>%
  filter(IDBANK == "001586737") %>%
  quarter_to_date %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE / 100) %>%
  ggplot + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) + theme_minimal() +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2022, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank()) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-500, 200, 5),
                     labels = percent_format(accuracy = 1))