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

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

Attestation de formation

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommande d avoir suivi en amont la formation "Statistique descriptive (exploratoire)" : savoir decrire des observations ou d avoir atteint par la pratique un niveau equivalent