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Analyse de données et décisions dans l'entreprise I

Code UE : EAR213-PAR

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Héloïse PETIT

École du numérique et de l'IA

Public, conditions d’accès et prérequis

Avoir suivi un cours de statistique descriptive.
Cet enseignement est un enseignement obligatoire pour les élèves du Master SEND (Stratégies Economique, Numérique et Données). Il est ouvert aux autres élèves sous réserve d’une demande d’agrément à faire sur le site de l'EFAB: http://efab.cnam.fr/

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

Objectifs pédagogiques

L'objectif de ce cours est de permettre la gestion et l'analyse de grandes bases de données, en mettant l'accent sur l'interprétation des résultats statistiques.
Les développements mathématiques sont limités et les exemples empiriques sont tirés de la vie économique. 
Après des rappels statistiques, le logiciel R est présenté et est mobilisé tout au long du cours pour la gestion et l'analyse des bases.

Compétences visées

  • Savoir mener une analyse de données quantitative de façon entièrement autonome.
  • Savoir nettoyer une base de données et faire des statistiques exploratoires simples (univariées et bivariés).
  • Savoir mener une analyse exploratoire multi-dimensionnelle via l'analyse factorielle ou de classification.
  • Savoir utiliser le logiciel R

Mots-clés

Contenu

Calcul et interprétation de statistiques descriptives sur des variables quantitatives et qualitatives
  • Statistiques descriptives univariées (types de variables, moyennes, variances, écarts-types, quartiles, fréquence, tris à plat...)
  • Statistiques descriptives bivariées (covariance, coefficient de corrélation linéaire, tris croisés,…)
  • Analyse de sous-échantillons, comparaison de moyennes, tests d'hypothèses
Initiation à R
  • Prise en main du logiciel et manipulation de bases de données
  • Calcul de statistiques descriptives (variables quantitatives et qualitatives) et tests d'hypothèses
Principes et mise en oeuvre des analyses factorielles multivariées
  • Identifier les données se prêtant à l'analyse exploratoire
  • Analyse en composantes principales (ACP; variables quantitatives)
  • Analyse des correspondances multiples (ACM; variables qualitatives)
  • Applications sous R
Construction de typologies par classification
  • Présentation des méthodes de classification ascendante hiérarchique (CAH) et k-means
  • Analyse croisée analyse factorielle et classification
  • Applications sous R 

Modalité d'évaluation

  • Contrôle continu
  • Examen final

Bibliographie

  • Cornillon P-A, Guyader A., Husson F., Jégou N., Matzner-Lober E. Rouvière L., Josse J., Thieurmel B., Klutchnikoff N. : R pour la statistique et la science des données
  • Tuffery S. : Data science, Statistique, Machine Learning

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN09 - EFAB
292 rue Saint-Martin Accès 3
75003 Paris
Tel :01 40 27 23 66
Virginie Moreau
Voir le site

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Centre Cnam Paris
    • 2025-2026 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2026-2027 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    • 2027-2028 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
    Comment est organisée cette formation ?
    2025-2026 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi

    Dates importantes

    • Période des séances du 15/09/2025 au 17/01/2026
    • Période d'inscription : du 02/06/2025 à 10:00 au 17/10/2025 à 18:00
    • Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
    • Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Une formation en présentiel est dispensée dans un lieu identifié (salle, amphi ...) selon un planning défini (date et horaire).