import dash_html_components as html

introduction = html.Div([
    html.H4("Présentation du projet"),
    html.Div([
        html.P(
            "Bonjour à tous, nous sommes un groupe de 4 composé de TEROITIN Marine, COUPRIE Aymeric, DUFOUR Guillaume "
            "et TRIBOT Mathilde.",
            style={'marginBottom': 20}),
        html.P("Pour réaliser ce projet, nous avons récupéré les mails échangés par les employés de la société Enron.",
               style={'marginBottom': 20}),
        html.P("Ces données vont nous permettre d’analyser la dynamique des échanges entre les différentes personnes.",
               style={'marginBottom': 20}),
        html.P(
            "Nous avons décidé de recentrer notre étude sur les postes des employés afin de traiter le sujet plus en "
            "profondeur. Nous nous sommes demandés si le poste avait une influence sur le temps de réponse et s’ils "
            "avaient une influence sur les personnes avec qui ils communiquent.",
            style={'marginBottom': 20})
    ]),
    html.Br(),
    html.H4("Méthodologie appliquée durant le projet"
            ),
    html.Div([
        html.P(
            "Dans cette partie, nous allons présenter les méthodes générales utilisées pour analyser ce projet ainsi "
            "que notre organisation globale.",
            style={'marginBottom': 30}
        ),

        html.H5("Découverte des données"),

        html.P(
            "Nous avons dans un premier temps récupéré le csv contenant les données incomplètes et nous avons essayé "
            "de nous familiariser avec le nom des variables. Certaines nous ont posé problème: cat_level et "
            "cat_weight. Nous avons ensuite récupéré les données brutes complètes et créé un algorithme pour pouvoir "
            "créer un csv avec ces données. Après de longues recherches, nous avons trouvé une librairie R contenant "
            "le job des employés.",
            style={'marginBottom': 20}
        ),

        html.H5("Nettoyage des données"),

        html.P(
            "Une fois que nous avons créé le csv à partir de tous les dossiers de tous les employés d’Enron (mails "
            "bruts), nous avons remarqué qu’il y avait des doublons dans les mails. En effet, certains étaient en "
            "plusieurs exemplaires car ils étaient présents dans plusieurs dossiers d’un employé. Nous avons donc "
            "supprimé tous ces doublons en fonction de trois champs : l’expéditeur (from), le destinataire (to) et la "
            "date d’envoi du mail (date). ",
            style={'marginBottom': 20}
        ),
        html.P(
            "Ensuite lorsque nous avons commencé notre analyse, nous avons remarqué que les mails avant 1999 ou après "
            "2003 étaient très rares et souvent des mails automatiques. Nous avons donc choisi de les ignorer lors "
            "des analyses.",
            style={'marginBottom': 20}
        ),
        html.P(
            "Lorsque nous avons calculé le temps de réponse, nous avons trouvé que certaines réponses étaient "
            "envoyées avant le mail d’origine, probablement dû au décalage horaire qui n’est pas noté dans l'horaire "
            "du mail de réponse. Nous avons donc supprimé ces mails pour réaliser les analyses. Nous avons également "
            "supprimé toutes les données pour lesquelles les dates avaient un format atypique que nous ne pouvions "
            "pas traiter. Il nous restait donc 8 235 mails à analyser sur les 57 306 mails ayant une réponse.",
            style={'marginBottom': 30}
        ),

        html.H5("Création de données supplémentaires"),

        html.P(
            "Afin de réaliser nos analyses, nous avions besoin de rajouter de nouvelles données dans le csv. Nous "
            "avons donc rajouté les colonnes suivantes : year, month, weekDay et hour en utilisant le champ ‘date’ "
            "déjà existant afin de pouvoir les regrouper par catégorie.",
            style={'marginBottom': 20}
        ),
        html.P(
            "Nous avons aussi calculé le temps de réponse pour chaque mail qui est une réponse (mail dont le corps "
            "contient le texte suivant : “-Original Message-”) afin de pouvoir l’analyser.",
            style={'marginBottom': 20}
        ),
        html.P(
            "Nous avons aussi trouvé une librairie sur R contenant la description des jobs avec le nom des personnes "
            "correspondant, que nous avons fusionné avec notre csv contenant toutes les données. Pour ce qui est du "
            "job 'externe' nous avons réalisé un algorithme qui récupère tous ceux qui n’ont pas une adresse mail "
            "contenant “@enron”. "
        )
    ])
])
