Méthodes préalables d'analyse de données (Classification, ACM, ACP, AFC) (visio/présentiel)

• Découvrir les différentes méthodes d’analyse de données : classification, ACM, ACP, AFC ;
• Percevoir les paramètres de chaque méthode ;
• Visualiser les points communs et les différences entre les méthodes ;
• Comprendre les résultats graphiques et numériques ;
• Interpréter les résultats afin de résumer l’information ;
• Communiquer l’information.

Découverte des notions

• S’initier aux statistiques ;
• Découvrir les différentes méthodes d’analyse de données ;
• Comprendre les visualisations et les différents concepts.

Méthodes de classification

• Appréhender les méthodes hiérarchiques ;
• Découvrir les méthodes des centres mobiles ;
• Saisir les classifications mixtes ;
• Affectation des individus dans des classes ;
• Comprendre les typologies et les descriptions des classes obtenues.

Méthode d’Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (ACM)

• Connaître type de données concernées ;
• Comprendre la transformation des données au travers du tableau disjonctif ;
• S’initier aux variables actives et illustratives ;
• Visualiser les représentations graphiques et les différents indicateurs d’aide à l’analyse ;
• Analyser et interpréter les résultats.

Méthode d’Analyse en Composantes Principales (ACP)

• Percevoir les représentations d’approche optimale ;
• Interpréter les axes factoriels ;
• Visualiser les variables actives et illustratives.

Méthode d’Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)

• Réaliser des tableaux de fréquences ;
• Comparer les profils et les distances ;
• Appréhender la représentation des lignes et des colonnes.

Panorama des logiciels

• XLSTAT ;
• Logiciel R.

La complémentarité des méthodes

Aucun