DATA MINING – ANALYSE DES DONNEES
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BOITE A OUTILS QUALITE DATA MINING – ANALYSE DES DONNEES Pré-analyse des tableaux de données Introduction aux méthodes factorielles Niveau : Initiation Durée : 2 jours OBJECTIF DE L’ ANALYSE DES DONNEES : Résumer les données en mettant en évidence les affinités susceptibles d’exister entre certaines variables d’un tableau de données en vue de faciliter leur interprétation. OBJECTIF PEDAGOGIQUE : Donner les connaissances suffisantes à chaque participant pour lui permettre d’effectuer un pré-traitement des tableaux de données en vue de la mise en œuvre d’une méthode d’analyse approfondie PRE-REQUIS : Niveau général Bac + 2 et pratique d’EXCEL PROGRAMME DU MODULE ANIMATEUR : J.C. SISSON 1. L’EXPLOITATION DES BASES DE DONNEES • Objectif de l’exploitation des bases de données • Les tableaux d’analyse et le codage des données • Synoptique des principales méthodes d’analyse des données 2. PRE-ANALYSE DES TABLEAUX DE DONNEES • Techniques univariées • Techniques bi-variées • Techniques multivariées simples • Matrices de corrélation • Exercices 3. INTRODUCTION AUX ANALYSES FACTORIELLES • Objectif et principe des analyses factorielles i. La décomposition factorielle ii. La signification des facteurs iii. Les aides graphiques à l’interprétation • L’analyse en composantes principales • L’analyse factorielle des correspondance • Exercices avec EXCEL 4. COMPLEMENTS • Bibliographie, Logiciels Edition 1 : © Copyright 2004- Jean-Claude SISSON – Tous droits réservés BOITE A OUTILS QUALITE DATA MINING – ANALYSE DES DONNEES Mise en œuvre des méthodes factorielles Niveau : Pratique Durée : 2 jours OBJECTIF DE L’ANALYSE DES DONNEES : Résumer les données en mettant en évidence les liaisons susceptibles d’exister entre certaines variables d’un tableau de données en vue de faciliter leur interprétation. OBJECTIF PEDAGOGIQUE : Donner les connaissances suffisantes à chaque participant pour lui permettre de mettre en œuvre ces méthode, avec une bonne autonomie PRE-REQUIS : Niveau général Bac + 2 et pratique d’EXCEL PROGRAMME DU MODULE ANIMATEUR : J.C. SISSON 1. INTRODUCTION • Les tableaux de données concernés • L’orientation vers une méthode d’analyse • Rappel des principes de l’analyse 2. L’ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (ACP) • La nature des données à traiter et le choix d’une variante d’ACP • La décomposition factorielle • Les tableaux et graphiques d’aide à l’interprétation • L’ interprétation des facteurs • La mise en évidence des liaisons • Exercices avec EXCEL 3. L’ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDACES (AFC) • Les tableaux de contingence • Les écarts à l’indépendance et les taux de liaison • La décomposition factorielle • Les tableaux et graphiques d’aide à l’interprétation • L’ interprétation des facteurs • La mise en évidence des liaisons • L’analyse des correspodances multiples • Exercices avec EXCEL 4. COMPLEMENTS • Bibliographie, Logiciels Edition 1 : © Copyright 2004- Jean-Claude SISSON – Tous droits réservés BOITE A OUTILS QUALITE DATA MINING – ANALYSE DES DONNEES La régression multiple Niveau : Pratique Durée : 2 jours OBJECTIF DE LA REGRESSION MULTIPLE : Comprendre, prévoir et maîtriser le comportement des systèmes les plus divers en modélisant les relations causes-effets susceptibles d’exister dans des bases de données. OBJECTIF PEDAGOGIQUE : Donner les connaissances suffisantes à chaque participant pour lui permettre de mettre en œuvre cette méthode, avec une bonne autonomie PRE-REQUIS : Niveau général Bac + 2 et pratique d’EXCEL PROGRAMME DU MODULE ANIMATEUR : J.C. SISSON 1. INTRODUCTION • Notion de relation de causalité • Hypothèses de base • Le recueil des données • Le choix des modèles pour variables quantitatives et qualitatives 2. LE TRAITEMENT DES DONNEES • Mise en équation • L’ajustement et la solution des moindres carrés • L’estimation ponctuelle des coefficients des modèles • Intervalles de confiance pour les estimations • Prévisions ponctuelles et par intervalles • Mesure de la qualité d’un modèle • Croissance de la qualité d’un modèle • Exemples 3. VALIDATION DES MODELES • Hypothèses à valider • Croissance de la qualité d’un modèle • Exemples 4. ETUDES DE CAS AVEC EXCEL • Traitement de données éventuellement proposées par les stagiaires • Bibliographie, Logiciels Edition 1 : © Copyright 2004- Jean-Claude SISSON – Tous droits réservés Edition 1 : © Copyright 2004- Jean-Claude SISSON – Tous droits réservés
