Formation

Exploration multidimensionnelle & Data Mining

g

Niveau

Confirmé

Durée

4 jours(s)

Modalités

Présentiel

Public

Tout public

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant maîtriser les concepts et la mise en oeuvre des méthodes d’analyses multidimensionnelles. Ces analyses ont pour objectif d’extraire des informations de données :
• volumineuses en nombre de variables,
• volumineuses en nombre d'individus,
• non structurées,
• comportant des variables redondantes (confusions entre variables).

La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :
• Les concepts des différentes méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle,
• Les contextes d’application de chaque méthode,
• Les fondements mathématiques (méthodologiques) de ces analyses,
• La mise en oeuvre et l’interprétation des résultats des différentes méthodes,
• La compréhension et la mise en oeuvre des méthodes d’analyse multidimensionnelle dans un contexte de petits échantillons (« petit » nombre d’individus, « grand » nombre de variables).

Z

Pré-requis

Bonne connaissance des outils stats de base :corrélation, écart-type, intervalle de confiance, tests d'hypothèses, régression linéaire
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Programme pédagogique simplifié

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant maîtriser les concepts et la mise en œuvre des méthodes d’analyses multidimensionnelles. 

Ces analyses ont pour objectif d’extraire des informations de données :

  • volumineuses en nombre de variables,
  • volumineuses en nombre d’individus,
  • non structurées,
  • comportant des variables redondantes (confusions entre variables).

La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :

  • Les concepts des différentes méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle,
  • Les contextes d’application de chaque méthode,
  • Les fondements mathématiques (méthodologiques) de ces analyses,
  • La mise en œuvre et l’interprétation des résultats des différentes méthodes,
  • La compréhension et la mise en œuvre des méthodes d’analyse multidimensionnelle dans un contexte de petits échantillons (« petit » nombre d’individus, « grand » nombre de variables).

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

  • Identifier quelle méthode d’analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte,
  • Décrire les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
  • Mettre en oeuvre les analyses suivantes : ACP, AFC, AFCM, CAH, K-means AFD, PLS-DA,
  • Interpréter les résultats et les graphiques qui découlent des analyses ci-dessus,
  • Maitriser les coefficients et les paramètres permettant d’estimer la qualité des analyses statistiques ci-dessus,
  • Expliquer la différence entre les notions de contribution et de cosinus carré,
  • Identifier les contextes d’utilisation des différentes versions de la régression PLS,
  • Décrire simplement les concepts mathématiques inhérents à la régression PLS.

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