Analyse factorielle des correspondances

AFC: Le principe de ces méthodes est de partir sans a priori sur les données et de les décrire en analysant la hiérarchisation de l'information présente dans les données. Pour ce faire, les analyses factorielles étudient l'inertie du nuage de points ayant pour coordonnées les valeurs présentes sur les lignes du tableau de données. La "morphologie du nuage" et la répartition des points sur chacun de ces axes d'inertie permettent alors, de rendre lisible et hiérarchisée l'information contenue dans

Analyse Factorielle de correspondances simple L’analyse factorielle des correspondances (AFC) L’objectif est identique à L’ACP ; les variables exigées sont nominatives avec des tableaux de contingences. Cette méthode complète les tris croisés et les tests de CHI-DEUX, lorsque les variables ont un grand nombre de modalités. PRINCIPES DE L'AFC Analyse du nuage des profils en ligne A partir du tableau de contingence: K, on passe au tableau: X, des profils en ligne, c'est à dire des fréquences conditionnelles

questions clés. 3. Homogénéité des strates ainsi découpées. 4. Taille suffisante des strates. 5. Fiabilité de l’information exogène (précise et actuelle) (ex. : sources INSEE). 6. Limiter les poids à 4 (sauf cas particuliers). Les analyses : * Description des données Univariée Description univariée = par rapport à une seule variable. La plus simple : les ‘Tris à plat’ (ou tris marginaux/tris simples) = comptage des réponses aux questions prises une par une, en absolu (effectifs)

Analyse des données Module 1 : Présentation de l’analyse de données M1 Présentation de l’analyse de données « L’analyse des données a pour but de fournir grâce à l’ordinateur un outil permettant d’appréhender le contenu de tableaux de taille importante à l’aide de représentations accessibles par l’utilisateur », Edwin Diday. L’analyse des données c’est aujourd’hui l’expression consacrée pour désigner les analyses statistiques descriptives multidimensionnelles L’analyse des données rassemble

TRAVAUX PRATIQUES ISE 1ère ANNEE Chargé du cours : M. DIONE Analyse des caractéristiques sociodémographiques d’un ensemble de pays Analyse des correspondances multiples et construction d’une typologie de pays On dispose sur un ensemble de 132 pays des données relatives à la situation sociodémographique et économique des populations. Le fichier des données est intitulé caractéristiques _socio_éco.xls. On cherche à analyser cette base de données à l’aide des méthodes exploratoires

de l’analyse factorielle…………………. p. 61 Figure 24 : Exemple d’une matrice de classification, Selon Llosa……………………………… p. 62 Figure 25 : Différences et ressemblances entre la matrice importance / satisfaction et les catégories du modèle tétraclasse………………. p. 65 Figure 26 : Différences et ressemblances entre la matrice importance révélée / importance dérivée et les catégories du modèle tétraclasse……………………… p. 65 6 LISTE DES ABRÉVIATIONS ET ACRONYMES AFC : Analyse factorielle des correspondances

données. Analyse en composantes principales Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle Résumé Justifier le choix de dimension, interprétation des axes et donc des comporExploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimentements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, sionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH. que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ? 1 Présentation Analyse factorielle des correspondances

Analyse en composantes principales Rappel théorique L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique multivariée dite d’interdépendance, car il n’y a pas de variable dépendante ou indépendante d’identifiée au préalable. Une autre caractéristique importante de l'ACP est qu’il n’y a pas d’hypothèse nulle à tester ou à vérifier. Les techniques d’analyse factorielle, telles que l'ACP, visent trois objectifs principaux: Étape 1: Déterminer l’approche selon le type de problème

ANALYSE DES DONNEES Syllabus MATIERE : Analyse des données NIVEAU : 3ème année PRE-REQUIS : Statistique descriptive Notions d’estimation Notions d’algèbre linéaire PROFESSEUR : M. Rachid JAHIDI OBJECTIF Le traitement des tableaux de données multidimensionnelles exige des méthodes de description statistique élaborées. L’objectif de ce cours est de présenter les principales méthodes d’Analyse Des Données (ADD) utiles dans les études marketing à base d’enquêtes et sondages. Ce cours propose

bancaires et segmentation de clientèle Analyse en composantes principales Justifier le choix de dimension, interprétation des axes et donc des comportements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ? Résumé Exploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimensionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH. Analyse factorielle des correspondances Explicitez, justifiez les choix qui ont