SPSS

internes, contributeurs occasionnels, responsables, administrateurs… Gestion filiales/partenaires : Gérée Mobilité : - Utilisation offline : Gérée Personnalisation : - Autres logiciels : Connexion avec des logiciels de datamining spécialisés (SPSS Clementine, SAS Miner, BO…) 7. Sage CRM (3 versions) Vente Gestion contacts (clients, prospect) : Gérée. Repérage des clients inactifs (fiche non modifiée depuis une certaine date) Gestion doublon : Assistant de recherche des fiches en doublon

découvrir les liens qui n’étaient pas toujours évidents ou existants. Il faut donc traiter les informations ou les faits pour les transformer en données analysables. Ces traitements sont en général assistés par ordinateur à l’aide de logiciels tels que: SPSS, MODALISA, EXCEL, NUMBERS, SHINX, etc. TECHNIQUES D'ECHANTILLONNAGE NON PROBABILISTE Echantillonnage de commodité. L'échantillon est principalement identifié par commodité. Par exemple : un professeur qui mène une expérience à l'Université, peut

et comparer pour décider » via une étude quantitative. Nous soumettrons un questionnaire de 20 questions à notre échantillon, composé de 100 personnes. L’ensemble des données statistiques sera soumis à une analyse via le logiciel de statistiques : SPSS. La collecte d’informations secondaires : La recherche d’informations secondaire sera divisée également en deux parties : la revue de papier et la revue électronique. Cela n’est qu’une étape préliminaire à une étude plus spécialisée. De plus

et de doctorants qui ont déjà commencé leurs thèses dans le but de les aider à résoudre les problèmes de recherche qu'ils confrontent. L'assistance inclut, entre autres, une aide au niveau de la manipulation des logiciels économétriques (EVIEWS, SPSS, STATA, SAS, GAUSS, RATS, …), l'interprétation et l'analyse des données, les problèmes de modélisation, et les logiciels de traitement scientifique de texte (Scientific Word, LaTeX). Les réunions auront lieu une fois toutes les semaines ou toutes

d’autres anciens diplômés inactifs et disponibles. Analyse des données. Le traitement des données recueillies par questionnaire est fait ici selon une méthode manuelle ; toutefois, au terme de l’étude, elle sera effectuée à l’aide du logiciel SPSS. La forme et la taille de la communication entre le monde académique et le monde du travail seront étudiées. Deux groupes de diplômés seront examinés selon le secteur qui les emploie (public, privé formel et informel), et selon la qualification et

leur besoins …). Il faut également faire des analyses concurrentielles et technologiques pour surveiller les concurrents et les dernières évolutions technologiques. ❖ Avec quoi? Par des logiciels dédiés à l’infométrie comme SPSS (logiciel de traitement des données) et Orbiscope Observer b. L’Oréal : ❖ Quoi ? L’Oréal est une grande firme qui opère dans le secteur des produits cosmétiques sur l’échelle mondial. Cette entreprise fait une veille stratégique

Statistics 7: 2nd Edition, J.Wiley, 1999. Celeux, G.: Classification et modèles. Revue de Statistique Appliquée, 36, 4, p. 4357, 1988 Chavent, M., Kuentz, V., Saracco,J.: Analyse en facteurs: présentation et comparaison des logiciels SAS, SPAD et SPSS, Revue Modulad, 37, 1-30, 2007 Everitt, B.S.: An Introduction to Latent Variable Models , Chapman & Hall, London, 1984. Fine, J.:Problèmes d'indétermination en analyse en facteurs et analyse en composantes principales optimale. Revue de Statistique

l'identification des cas. Le Fichier de données peut être aussi grand que 2 GB. L'export de données (Export Data) Exporte les variables des données sélectionnées vers des fichiers délimités (tabulation, virgule, le point-virgule), SAS, SPSS, Stata, ou fichiers de données CSPro formatés. Reformater des données (Reformat Data) Reformate les données d'un format de fichier à un autre. Les formats des fichiers d'entrée et de sortie sont définis par des dictionnaires de données. Comparer

variations aléatoires (annexe 3). Pour cela, des techniques de désaisonnalisation et de stationnarisation sont utilisées. 2.1 Désaisonnalisation Afin de désaisonnaliser les séries chronologiques retenues pour l’étude, nous avons utilisé le logiciel SPSS (Statistical Package for Social Science). Cet outil permet de réaliser la désaisonnalisation selon deux modèles, l’un multiplicatif et l’autre additif (annexe 4). 2.2 Stationnarisation Par définition, une série est dite stationnaire si elle fluctue

Etablir un modèle de prévisions (les impacts) • Recueil de données (n>30) • Définir une variable expliquée • Dégager des variables explicatives • Eviter le lien entre variables • Utiliser le matériel informatique (Excel/SPSS) Les paramètres • Le coefficient de détermination • Le F de Fisher Snedecor • Le t statistique de Student (si>2, le modèle est calculé) Excel fait • Analyse des résidus • Les coefficients de corrélation