R - Analyses multivariées (F-R-08)

    

Présentation de méthodes statistiques adaptées à la valorisation de vastes ensembles de données issues d'enquêtes ponctuelles ou d'exploitations de bases de données ; l'accent est mis sur les procédures de type Data Mining permettant de synthétiser, de la manière la plus objective possible, les données à analyser.


Informations
Public : Toute personne amenée à mettre en œuvre des analyses de données multivariées avec le logiciel R.
Pré-requis : Ce stage s'adresse à toute personne ayant suivi le stage initiation au logiciel R ou atteint par la pratique un niveau équivalent. Il est également nécessaire d’avoir des connaissances minimales en statistique.
Méthode : Alternance d'exposés, de manipulations et d'exercices pratiques.
Durée : 2 jour(s)
Prochaine(s) session(s) :
Lieu Du Au
Paris18/06/2018 19/06/2018

Frais d'inscription :
- Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)
1 inscrit2 inscrits 3 inscrits et +
1000€ HT900€ HT800€ HT
- Intra-entreprise : Nous consulter
Programme
Panorama des principales méthodes en Data Mining

Les statistiques descriptives

Analyse en Composantes Principales (ACP)
Analyse des Correspondances Multiples (ACM)

    Ces deux méthodes décrivent une population sur un ensemble de variables et définissent des variables synthétiques qui discriminent de façon optimale les individus constituant cette population.
Classification par analyse typologique (CAH)

    Des classes d'individus sont formées, de manière à ce que les individus d'une même classe soient les plus ressemblants possible sur un certain nombre de variables et que les classes construites soient les plus différentes possible .
Segmentation par arbre (CART et Random Forest)

    Les arbres de décision (régression) permettent de caractériser les classes (variations) d'une variable à expliquer et de la prédire pour de nouvelles observations. La méthode des forêts aléatoires permet de hiérarchiser l'importance des variables explicatives.


Pour plus de renseignements, contactez :

- Tél : +33 (0) 1 72 92 05 58