Analyse de données de grandes dimensions avec R

 

Objectif :

 

L’objectif de cette formation est de présenter les bases de l’analyse de données pour donner les moyens de mettre en évidence les tendances prépondérantes d’un jeu de données et pouvoir réaliser une typologie d’individus.

Cette formation aborde, à la fois les aspects théoriques des différentes méthodes d’analyse de données mais également les aspects pratiques par le traitement de jeux de données. Les fondements théoriques sont nécessaires pour donner au stagiaire l’ensemble des clés de compréhension des analyses et lui éviter ainsi les erreurs d’analyse trop souvent commises.

La formation théorique est illustrée d’une large partie pratique réalisée sur les données des participants. Cette partie pratique sera réalisée sur le logiciel libre R (package FactoMineR).

Public :

 

Cette formation est destinée aux professionnels souhaitant réaliser une étude exploratoire de données de grandes dimensions. C’est-à-dire destiné aux personnes devant tirer des informations d’un jeu de données comprenant un très grand nombre de variables à étudier.

 

Pré-requis :

 

Connaissances de base en statistiques (type de variables, moyenne, écart-type…) et en géométrie (produit scalaire, projection…).

 

Programme :

 

  • Analyse en Composantes Principales

Objectifs, construction de la méthode (nuages des individus, nuages des variables, ajustement, dualité), clés d’interprétations, cas des variables qualitatives illustratives, exemples sur le logiciel R

  • Analyse Factorielle des correspondances

Objectifs, données et transformation des données (profils et ressemblance entre profils), construction de la méthode (nuages, ajustement, dualité), clés d’interprétations, éléments illustratifs, exemples sur le logiciel R

  • Analyse des Correspondances Multiples

Objectifs, construction de la méthode, cas du traitement de variables quantitatives, aides à l’interprétation, exemples sur le logiciel R

  • Analyse Factorielle Multiple

Objectifs, aspects théoriques et techniques, clés d’interprétation, exemples sur le logiciel R

  • Classification

Présentation des méthodes de classification, permettant la mise en évidence de typologie (CAH,k-means…), exemples sur le logiciel R

 

Durée :

3 jours

 

 

 

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