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Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)

Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)

Qualiopi
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Objectifs
Programme

Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants 

Rappels de notions utiles

  • Notions de statistique
  • Panorama des méthodes
  • Quelques rappels pour les visualisations
  • Tronc commun des concepts

- Analyse en composantes principales (ACP)

  • Représentations approchées optimales
  • Interprétation des axes factoriels
  • Variables actives et illustratives

- Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)

  • Tableaux de fréquences
  • Comparaisons de profils et distances
  • Représentation des lignes et des colonnes
  • Points supplémentaires

- Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (ACM)

  • Type de données concernées
  • Transformation des données : le tableau disjonctif complet
  • Les variables actives et illustratives : le « thémascope »
  • Les représentations graphiques et les indicateurs d’aide à l’analyse
  • Analyses et interprétations

- Méthodes de classification

  • Méthodes hiérarchiques
  • Méthodes des centres mobiles
  • Classifications mixtes
  • Affectation des individus à des classes
  • Typologies et description des classes obtenues

- Complémentarité des méthodes

- Panorama des logiciels

Public visé

Toute personne travaillant sur des données de toute nature et désirant exploiter au mieux les méthodes statistiques exploratoires. 

Prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent.

Méthodes pédagogiques

La présentation alterne exposés et illustrations par des applications en grandeur réelle, choisies dans des domaines divers, industriels et socio-économiques. On insistera plus sur le principe des méthodes et les règles d’interprétation des résultats qui en découlent, plutôt que sur les développements techniques ou mathématiques. Si une fonctionnalité n'est pas présente dans le logiciel à votre disposition, elle sera présentée assortie d'un exemple sans mise en œuvre informatique.
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi Minitab, JMP, StatGraphics, Spad ou R. 

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation. 

Informations complémentaires

Cette formation fait partie du cycle Data Analyst.
Nous vous recommandons la formation Analyse des données : méthodes décisionnelles 

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