Analyse des données : méthodes descriptives
Code UE : STA101-PAR01
- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Vincent AUDIGIER
Public, conditions d’accès et prérequis
Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant :
- analyser des données statistiques multidimensionnelles (chargé d'études, ingénieur, chercheur, technicien, etc)
- se spécialiser par la suite dans le traitement de données massives.
Elle nécessite des connaissances de base en statistique descriptive (univariée et bivariée) et des notions de calcul matriciel.
- analyser des données statistiques multidimensionnelles (chargé d'études, ingénieur, chercheur, technicien, etc)
- se spécialiser par la suite dans le traitement de données massives.
Elle nécessite des connaissances de base en statistique descriptive (univariée et bivariée) et des notions de calcul matriciel.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Présence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2021-2022 :
- Nombre d'inscrits : 96
- Taux de présence à l'évaluation : 31%
- Taux de réussite à l'évaluation : 70%
Objectifs pédagogiques
Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Le cours s'appuiera sur la pratique du logiciel R.
Compétences visées
Etre en mesure à l'issue de l'enseignement de produire des études statistiques (rédaction d'un rapport) mettant en jeu les techniques d'analyse factorielle et de classification.
Traitements préalables à une analyse factorielle
Analyses bivariées (analyses univariées supposées maîtrisées)
Outils mathématiques de l'analyse des données
Rappels d'algèbre linéaire
Notion de métrique, projecteur
L'analyse en composantes principales
Principe de l'ACP
Calcul des facteurs principaux et des composantes principales
Mesure de qualité des résultats, techniques d'interprétation
Utilisation de variables illustratives
Gestion des données manquantes
L'analyse des correspondances simples
Principe et métrique associée
Représentation des profils-lignes et des profils-colonnes, représentation simultanée
Règle d'interprétation des résultats
L'analyse des correspondances multiples
Principes de mise en oeuvre et interprétation
Application au dépouillement d'enquêtes
L'Analyse factorielle des données mixtes
Equilibre entre variables de natures différentes
Principe de mise en oeuvre et interprétation
Les méthodes de classification automatique
Méthodes non hiérarchiques : centres mobiles, nuées dynamiques
Méthodes hiérarchiques : méthode de Ward, construction et lecture du dendrogramme
Aspects pratiques de la classification : méthodes mixtes
Interprétation d'une partition à l'aide des variables initiales, en liaison avec une analyse factorielle
Analyses bivariées (analyses univariées supposées maîtrisées)
Outils mathématiques de l'analyse des données
Rappels d'algèbre linéaire
Notion de métrique, projecteur
L'analyse en composantes principales
Principe de l'ACP
Calcul des facteurs principaux et des composantes principales
Mesure de qualité des résultats, techniques d'interprétation
Utilisation de variables illustratives
Gestion des données manquantes
L'analyse des correspondances simples
Principe et métrique associée
Représentation des profils-lignes et des profils-colonnes, représentation simultanée
Règle d'interprétation des résultats
L'analyse des correspondances multiples
Principes de mise en oeuvre et interprétation
Application au dépouillement d'enquêtes
L'Analyse factorielle des données mixtes
Equilibre entre variables de natures différentes
Principe de mise en oeuvre et interprétation
Les méthodes de classification automatique
Méthodes non hiérarchiques : centres mobiles, nuées dynamiques
Méthodes hiérarchiques : méthode de Ward, construction et lecture du dendrogramme
Aspects pratiques de la classification : méthodes mixtes
Interprétation d'une partition à l'aide des variables initiales, en liaison avec une analyse factorielle
Le contrôle des connaissances est basé uniquement sur une étude de cas donnant lieu à la rédaction d'un rapport.
- SAPORTA G. : Probabilités, analyse des données et statistique. 3 ème édition (Technip, 2011)
- TENENHAUS M. : Statistique. Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir (Dunod, 2010)
- LEBART L., MORINEAU A., PIRON M. : Statistique exploratoire multidimensionnelle (Dunod, 4ème édition, 2006)
- BRY X. : Analyses factorielles simples (Economica, 1995)
- BOUROCHE J.M., G. SAPORTA : L'analyse des données (Que-Sais-Je ? PUF, 9ème édition, 2006)
- NAKACHE J.-P., CONFAIS J. : Approche pragmatique de la classification. Technip 2005
- Pierre-André Cornillon, Arnaud Guyader, Julie Josse .... : Statistiques avec R. Presses universitaires de Rennes 2012
- François Husson, Sébastien Lê et Jérôme Pagès : Analyse de données avec R. Presses universitaires de Rennes 2009
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
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75003 Paris
Sabine Glodkowski
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Centre Cnam Paris
- 2024-2025 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
- 2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2025-2026 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
- 2025-2026 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2026-2027 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
- 2026-2027 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 1er semestre : Formation en présentiel soir ou samedi
Dates importantes
- Période des séances du 16/09/2024 au 18/01/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 18/10/2024 à 23:59
- 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).
2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 23:59
- 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 ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- Regroupements physiques facultatifs : Aucun
Organisation du déploiement de l'unité
- Nombre d'élèves maximum à distance par classe : 80
- Nombre d'heures d'enseignement par élève : 55
- Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)
Modes d'animation de la formation
- Forum
- Organisation d'une séance de démarrage
- Evaluation de la satisfaction
- Hot line technique
Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)
- Projet(s) individuel(s)
Code UE : STA101-PAR01
- Cours
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Vincent AUDIGIER
Semestre 2
