Analyse de Données

Formation Analyse de Données
Apprendre les méthodes statistiques d'analyse de données pour l'exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

DEBUT

25 juin 2019

FIN

27 juin 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Categories

Analyse de données

Formation Analyse de Données

OBJECTIFS

Apprendre les méthodes statistiques d’analyse de données pour l’exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Toute personne souhaitant faire appel aux méthodes d’analyse de données multidimensionnelles pour le traitement de données quantitatives et qualitatives ou renforcer ses compétences dans ce domaine.

Pré-requis

Il est conseillé d’avoir participé au préalable au stage Pratique de la Statistique 1 ou d’avoir acquis par la pratique un niveau équivalent

Méthode

Alternance d’exposés, de manipulations et d’exercices pratiques mis en oeuvre dans Statgraphics Centurion et Uniwin Plus (ou tout autre logiciel en intra-entreprise).

Durée : 3 jours (21 heures)

Référence  : F-add-00

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
20/03/2019
22/03/2019
Paris 25/06/2019 27/06/2019
Paris 16/10/2019 18/10/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1800€ HT
-10%
-15%

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)

PROGRAMME

Introduction à l’analyse des données

  • Présentation des diverses techniques et de leurs finalités.

Analyses factorielles

  • Analyse en composantes principales
    • Préparation des données : étude univariée, matrice de nuages de points, étude des corrélations et des liaisons entre variables, traitement des points extrêmes et des données manquantes, transformation des données et recodification : quand, comment et pourquoi faut-il transformer ou recodifier des données ?
    • Description de la méthode : nature des données étudiées, dans quel cas les utiliser, pour quels résultats ?
    • Présentation de la méthode : notions de distances entre deux unités statistiques, composantes principales, éléments actifs (variables ou unités statistiques) et supplémentaires.
    • Analyse et interprétation des résultats : représentation graphique, plans principaux, paramètres d’aide à l’interprétation.
    • Applications : mise en œuvre dans les logiciels Statgraphics Centurion et Uniwin Plus.
  • Analyse des correspondances multiples
    • Préparation des données : étude univariée, tableaux de contingence, test du khi-carré, élimination des modalités rares.
    • Analyse es correspondances simples
    • Description de la méthode : nature des données étudiées, dans quel cas l’utiliser, pour quels résultats, lien avec l’analyse en composantes principales pour l’analyse non linéaire des données.
    • Présentation de la méthode : notion de distances entre profils, description d’un ensemble de profils, éléments actifs et supplémentaires.
    • Analyse et interprétation des résultats : choix des axes, représentation graphique d’un nuage, représentation simultanée, paramètres d’aide à l’interprétation.
    • Applications : mise en œuvre dans les logiciels Statgraphics Centurion et Uniwin Plus.

Techniques de classification

  • Description générale de la démarche
    • Nature des données utilisées
    • Diverses méthodes (CAH, k-means)
  • Agrégation autour de centres mobiles
    • Principes de la méthode.
    • Formes fortes et groupements stables.
    • Analyse et interprétation, applications.
  • Classification ascendante hiérarchique
    • Principes de la méthode, approche hiérarchique.
    • Différentes stratégies d’agrégation.
    • Création d’un dendrogramme.
    • Définition d’un typologie.
    • Représentation graphique, paramètres d’aide à l’interprétation.
    • Applications : mise en œuvre dans les logiciels Statgraphics Centurion et Uniwin Plus.
  • Liens entre classification et analyse factorielle
    • Classification sur données brutes ou données issues d’une analyse factorielle (dans quels cas utiliser l’une ou l’autre).
    • Complémentarité et enrichissement mutuel.
    • Analyse et interprétation des résultats à partir d’exemples traités.

Pour aller plus loin :

  • Analyse factorielle multiple
    • Etude conjointe de plusieurs groupes de variables ou de plusieurs tableaux de données
    • Applications : mise en œuvre dans les logiciels Statgraphics Centurion et Uniwin Plus

NOUS CONTACTER

Vous souhaitez plus d'informations concernant la formation Analyse de Données ?

Contactez-nous au +33 (0) 1 72 92 05 58
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Dynacentrix est un leader Européen dans la formation et la certification Lean Six Sigma à Paris (et province en intra). (Black Belt, Green Belt, Yellow Belt) et méthode Agile. Accrédité Master Black Belt par IASSC. Dynacentrix propose aussi des formations en Machine Learning, formations en Data Mining, formations en Langage R, Formations Python…  Dynacentrix couvre tous les aspects pédagogiques et techniques (Services et logiciels) dans les domaines de l’Excellence Opérationnelle, Data Science / AI et Statistiques.

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92200 Neuilly-sur-Seine
Tél : 01 72 92 05 58

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