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[PDF] Plan du cours analyse des données - FSEGN Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Nabeul

Introduction à l"analyse des données

Contenu du cours

Avec les développements de l"informatique, les entreprises mais aussi les institutions économiques et sociales, nationales et internationales, engrangent actuellement dans tous les

domaines (économie, finance, marketing, industrie, distribution, etc) des quantités énormes de

données (informations financières, bases de données clients, suivis de procédés industriels,

résultats de programmes de recherche...). Ces données sont d"abord organisées et stockées dans des bases de données, c"est le data

warehousing, spécialité du data manager. Le statisticien peut alors intervenir pour répondre

aux questions stratégiques de sa société ou de son institution à l"aide de méthodes statistiques

adaptées. L"analyse de données multidimensionnelles lui fournira en particulier des outils performants pour extraire des informations pertinentes des nombreuses données disponibles.

Ce cours d"analyse de données entend donc préparer l"étudiant à utiliser les techniques

statistiques vues au cours dans le cadre futur de sa situation professionnelle. Toutefois, dans le

court terme, un tel cours se veut aussi une précieuse aide pour l"étudiant qui réalise un

mémoire de fin d"études qui fait intervenir une analyse plus approfondie de données. A cet effet, le cours couvrira les aspects suivants : Rappels de statistique, d"algèbre et de géométrie ; Principes de base des méthodes factorielles ; Analyse en composantes principales ; Analyse factorielle des correspondances ; Méthodes de classification ; Introduction à d"autres méthodes.

Objectifs généraux du cours

L"ensemble de méthodes présentées dans le cadre du cours analyse des données est une nouvelle

manière d"être face à un tableau statistique. L"analyse des données constituât bien la partie rentable de

la statistique.

Objectifs spécifiques du cours

Le cours présente les techniques modernes de l"analyse de grands ensembles de données et

développe les outils de base de l"analyse de données. A l"issue de ce cours, l"étudiant sera

capable de : Traiter et décrire l"information contenue dans des grands ensembles de données ; Comprendre les mécanismes qui justifient l"emploi de telle ou telle méthode ; Interpréter correctement les graphiques et résultats fournis par les logiciels ; Résoudre des problèmes avec données réelles.

Enseignement/Méthode

Cours magistral + travaux pratiques réalisés avec le support du logiciel R.

Plan du cours

1. Introduction

2. L"Analyse en composantes principales

2.1. Les données - Les objectifs

2.2. La méthode

2.2.1. Le tableau de données

2.2.2. Analyse des points i de

)(INjdanspR

2.2.3. Analyse des points j de )(JN

idansnR

2.2.4. Relation entre les points i de )(IN

jet les points j de )(JNi

2.2.5. Eléments supplémentaires

2.3. Interprétation de l"analyse en composantes principales

2.3.1. Tableau de données de base

2.3.2. Matrice de corrélations des variables

2.3.3. Vecteur et valeurs propres de la matrice de corrélations

2.3.4. Tableau des facteurs sur I

2.3.5. Tableau des facteurs sur J

2.3.6. Représentations graphiques

L"Analyse factorielle des correspondances

3.1. Les données - Les objectifs

3.2. La méthode

3.2.1. Le tableau de données

3.2.2. Analyse des points i de )(IN

jdanspR

3.2.3. Analyse des points j de )(JN

idansnR

3.2.4. Relation entre les points i de )(IN

jet les points j de )(JNi

3.2.5. Eléments supplémentaires

3.3. Interprétation d"une analyse factorielle des correspondances

3.3.1. Tableau de données de base

3.3.2. Matrice de corrélations des variables

3.3.3. Vecteur et valeurs propres de la matrice de corrélations

3.3.4. Tableau des facteurs sur I et sur J : aide à l"interprétation

3.3.5. Représentations graphiques

3.4.

Analyse des correspondances multiples

3.4.1. Tableau disjoint complet

3.4.2. Tableau de Burt

3.4.3. Equivalence entre les deux analyses précédentes

3.4.4. Calcul de contributions dans le tableau disjoint complet

3.4.5. Interprétation d"une analyse des correspondances multiples

4. Classification ascendante hiérarchique

4.1. Principes généraux

4.1.1. Partition et hiérarchie

4.1.2. Classification ascendante et classification descendante

4.1.3. Construction d"une classification ascendante hiérarchique

4.1.4. Critères d"agrégation

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