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

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

Qualiopi

En centre

Non éligible CPF

Presentiel

distanciel

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Visio :

24 mars 18 juin 24 sept.

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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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