R - Analyses multivariées

Formation Langage R Analyses Multivariées
Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d'enquêtes ponctuelles ou d'exploitations de bases de données ; l'accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.

DEBUT

7 février 2019

FIN

8 février 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Categories

Langage R

Formation R – Analyses multivariées

OBJECTIFS

Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d’enquêtes ponctuelles ou d’exploitations de bases de données ; l’accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Toute personne souhaitant utiliser le langage R afin de réaliser des analyses statistiques descriptives.

Pré-requis

Ce stage s’adresse à toute personne ayant suivi le ou les stages R – Initiation , R – Intermédiaire ou ayant atteint par la pratique un niveau équivalent.

Méthode

Alternance d’exposés, de manipulations et d’exercices pratiques.

Durée : 2 jours (14 heures)

Référence  : F-R-08

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
07/02/2019 08/02/2019
Paris 06/06/2019 07/06/2019
Paris 14/10/2019 15/10/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1000€ HT
900€ HT
800€ HT

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

PROGRAMME

Panorama des principales méthodes en Data Mining

Les statistiques descriptives

Analyse en Composantes Principales (ACP)

Analyse des Correspondances Multiples (ACM)

    Ces deux méthodes décrivent une population sur un ensemble de variables et définissent des variables synthétiques qui discriminent de façon optimale les individus constituant cette population.

Classification par analyse typologique (CAH)

    Des classes d’individus sont formées, de manière à ce que les individus d’une même classe soient les plus ressemblants possible sur un certain nombre de variables et que les classes construites soient les plus différentes possible .

Segmentation par arbre (CART et Random Forest)

    Les arbres de décision (régression) permettent de caractériser les classes (variations) d’une variable à expliquer et de la prédire pour de nouvelles observations. La méthode des forêts aléatoires permet de hiérarchiser l’importance des variables explicatives.

NOUS CONTACTER

Vous souhaitez plus d'informations ou vous inscrire à  la formation R – Analyses multivariées ?

Contactez-nous au +33 (0) 1 44 17 80 09 ou envoyez vos demandes inter ou intra en précisant les dates de sessions qui vous intéressent en remplissant le formulaire ci-dessous.

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