Classification Hiérarchique Spad

représentation des individus 18 IV. Classification 21 V. Conclusion 28 VI. ANNEXES 29 I. Introduction 1. L’objectif de cette étude L’objectif de cette étude est de comparer des départements du territoire français en fonction de certaines variables servant à représenter des indicateurs économiques. Nous allons donc synthétiser l’ensemble des données et proposer une interprétation de celles-ci. Pour ce faire nous nous appuierons sur l’outil d’analyse SPAD. Tout au long de notre analyse nous

carres des individus sur les facteurs 1 et 2 21 3.2.6 Contribution des pays en pourcentage 23 3.2.7 Coordonnées, contributions, cosinus carres et corrélation variables-facteurs: 24 3.2.8 Cercle des corrélations : 28 3.2.9 Classification hiérarchique : 30 4.ANALYSE Factorielle des correspondances 33 4.1 Description des Individus et des Variables actifs et illustratifs 34 4.1.1 Description des variables actives et illustratives : 34 4.1.3 Description des individus

valeurs continues à partir des valeurs d’autres attributs Exemple: estimer ou prévoir la quantité vendue d’un produit Affecter un élément à une classe d’un ensemble prédéfini Exemple: Classer des clients d’une banc en bon ou mauvais payeurs  Classification © A. EL OUARDIGHI Data warehouse Introduction Datamining 20 Tâches du Datamining  Segmentation (Clustering)   Consiste à segmenter une population hétérogène en sous-populations homogènes Exemple: Découvrir un profil de clients

permettent de réaliser diverses analyses factorielles (ACP, AFC, ACM), quelques techniques de classification (Classification hiérarchique, K moyennes) ainsi que les techniques de prévision classiques. Les données sont gérées à partir du logiciel Microsoft Excel et les sorties s’effectuent dans des feuilles de calculs. Globalement, ils offrent un bon rapport qualité/prix Les logiciels de statistique (SPSS, SPAD, SAS, …). Conçus pour manipuler et analyser de grands tableaux de données, ils sont très complets

Nouvelles Technologies de l'Information Sous la direction de Djamel A. Zighed et Gilles Venturini n°1 : Entreposage fouille de données E1 : Mesures de qualité pour la fouille de données E2 : Extraction et gestion des connaissances EGC 2004 C1 : Classification et fouille de données E3 : Extraction et gestion des connaissances EGC 2005 B1 : 1re Journée Francophone sur les Entrepôts de Données et l’Analyse en ligne EDA 2005 E4 : Fouille de données complexes E5 : Extraction des connaissances : Etat et

contributions ............................................................................................. 26 C. Analyse des valeurs test ................................................................................................ 27 IV. Classification ................................................................................................................... 29 A. Le nombre de classe.....................................................................................................

disparu. Un traitement préalable des données textuelles pour la compréhension des formes soumises à l’analyse est nécessaire tout comme un retour constant aux textes pour l’interprétation des résultats. Dans le cadre de cette recherche, c’est le logiciel SPAD-T (mis au point en 1985 par Lebart et Morineau) qui a été utilisé en raison de ses nombreux avantages (Helme-Guizon et Gavard-Perret, 2004). 2.2. Les données de la recherche La recherche menée vise à dégager des tendances dans la production scientifique

....................................................... 22 La méthode SOE (Symbolic Object Editor)................................................................................... 24 5.2.1.1 5.2.1.2 5.2.2 La méthode DIV (Divisive Classification)..................................................................................... 33 5.2.2.1 5.2.2.2 5.2.3 Présentation de la méthode...............................................................................................

De manière plus complète, une revue de la littérature permet de constater que le budget est présenté comme un moyen d’évaluer la performance des managers, de motiver les responsables opérationnels, de communiquer entre les différents niveaux hiérarchiques, de déployer la stratégie, de prévoir les besoins financiers, de gérer les risques, de coordonner les diverses activités, de piloter les différentes activités de l'entreprise, d’autoriser les dépenses, d’allouer les ressources et de communiquer

des profils de compétences. Celle -ci avait pour objectif d'identifier les métiers définis de façon voisine en fonction des énoncés des compétences. Elle a été réalisée au moyen d’une analyse factorielle des correspondances (AFC) et de classifications hiérarchiques. L'AFC en particulier a permis de relever les dimensions essentielles à l'ensemble des métiers, dimensions représentant certaines activités de la chaîne de valeur. Au cours de cette dernière phase, des entretiens et des études complémentaires