Logiciel de statistiques

formation en classe entière, et les logiciels de qualité, désormais disponibles pour nos disciplines, sont des supports appréciables pour l'apprentissage de maintes capacités (maîtrise du langage cartographique, de la recherche documentaire...). Cependant certaines caractéristiques de l'informatique nous permettent de l'exploiter plus facilement dans le cadre des activités d'enseignement modulaire et ceci pour diverses raisons. Et d'autre part, des logiciels peuvent être exploités autrement

l’information - La nom de l’information peut être : « contact »,  « utile ». - Il est important pour s’organiser et comprendre. - Il faut un nom unique pour un type d’info pour faciliter son stockage, sa consultation et son traitement futur. - Les logiciels de CRM ou GRC = Customer Relation Management b) Le statut de l’information Il correspond au degrès d’accéssibilité de l’information par les individus. Ex : Confidentiel = Cercle restreint Information diffusable au statut urgent/info décisive

intelligence artificielle 3 IFT 703 Informatique cognitive 3 IFT 704 Sujet choisi en intelligence artificielle 3 IFT 715 Interfaces personne-machine 3 IFT 720 Outils fondamentaux pour le génie logiciel 3 IFT 721 Métriques des logiciels 3 IFT 722 Génie logiciel 3 IFT 723 Sujets approfondis en bases de données 3 IFT 724 Systèmes à base de connaissances 3 IFT 725 Réseaux neuronaux 3 IFT 729 Conception de systèmes temps réel 3 IFT 737 Conception

groupe de travail sur l’inférence statistique (Wilkinson and the Task Force on Statistical Inference, 1999). Des réactions similaires proviennent également du monde francophone (Giguère, Hélie et Cousineau, 2004 ; Lecoutre, 1982 ; Lecoutre et Poitevineau, 2000 ; Lecoutre, Poitevineau et Lecoutre, 2005 ; Michel, Ollivier-Gay, Spiegel et Boutin, 2002 ; Poitevineau, 2004 ; Rouanet, 1991). Au Québec, en 1991, Blais proposait une réflexion sur la pratique de la statistique en éducation. Ce texte s’avère

Ann´e universitaire : 2009-2010 e Universit´ du 7 novembere ` Carthage e a Ecole Sup´rieure de la Statistique et de l’Analyse de e l’Information RAPPORT de Projet de Fin d’Etudes Pr´sent´ en vue de l’obtention du diplˆme e e o ´ D’INGENIEUR EN STATISTIQUE ET EN ANALYSE D’INFORMATION Par : Bouzid Wassef SUJET : Mesure de la productivit´ des agences bancaires e d’Attijari bank a l’aide des outils de data mining ` Organisme d’accueil : Attijari bank Directeur : Mr.Mohamed Mohsen Gammoudi

17 Figure 8 : page de statistiques du jour 18 Figure 9 : page de statistiques du semaine 19 Figure 10 : page des statistiques du mois 20 Introduction L’observation de la météo n’a pas uniquement un intérêt général : l’analyse des données météorologiques peut aussi répondre à des besoins plus localisés : cela peut aller de la simple observation de la météo par les passionnés au suivi très professionnel de mesures enregistrées dans un but statistique ou économique ; par exemple

classer. Le statisticien et le data-manager travaillent ensemble à la préparation de cette réunion. Lorsque l’ensemble des questions a été traité, l’équipe rédige un compte-rendu de Blind Review et le statisticien finalise le Plan d’Analyse Statistique. Une fois ces documents validés et signés par les membres du comité, les données sont gelées, autrement dit, elles ne pourront plus être modifiées. La base de données est alors mise à disposition du statisticien

et sur lesquelles nous pouvons appliquer les hypothèses posées lors de la justification. 2. Déterminer à la population source : elle présente la population pour laquelle nous pouvons recueillir les informations. 3. Arriver aux unités statistiques : elles composent la population source, elles capitulent les éléments qui feront l’objet de mesure pour l’enquête. 4. Préciser un échantillon : il se constitue de l’ensemble des individus choisis pour présenter la population cible. Prenant

UNIVERSITÉ DE CAEN UFR de Psychologie LICENCE 3ième année Unité d’enseignements méthodologiques 1er semestre Année Universitaire 2012-2013 STATISTIQUES : ANOVA I 1ère partie : Bibliographie Données utilisées en Cours Magistral Formulaires et tables statistiques 2nde partie : Exercices Ce cahier vous est utile pour le Cours Magistral et les Travaux Dirigés. Vous devez l’avoir avec vous à chaque séance (CM et TD). Conception Mme Sandrine Rossi, Maître de Conférences en Psychologie Cognitive

appels : 10 3.1.8 Objectifs de temps de traitement des appels par l’assistance logicielle IBM 13 3.1.9 Schéma d’organisation du traitement des incidents logiciels : 14 4 Description du support software Casanet 15 4.1 Récapitulatif des services offerts 15 4.2 Centre d’appels CASANET 16 4.3 Service relation clientèle 17 4.4 Ressources Humaines : 18 4.5 Couverture de la maintenance 21 4.6 Prestations liées aux Logiciels 22 4.6.1 Correction des anomalies détectées par le client 22 4.6.2 Correction