Statistiques Durex

enquêteurs) Etude documentaire exploratoire Etude documentaire exploratoire Identification du problème à résoudre Identification du problème à résoudre Analyse des données (Analyse de contenu / analyse statistique) Analyse des données (Analyse de contenu / analyse statistique) Rapport d’étude et recommandations Rapport d’étude et recommandations * Problématique marketing et d’étude * Problématique marketing : quelle décision prendre ? Que faire ? (ex : carte de fidélité)

Cartes de contrôle aux mesures 1 Une introduction à la maîtrise statistique des processus Deux objets ne sont jamais rigoureusement identiques. Quelles que soient les techniques utilisées pour fabriquer ces objets, si précis soient les outils, il existe une variabilité dans tout processus de production. L’objectif de tout industriel est que cette « variabilité naturelle » demeure dans des bornes acceptables. C’est une préoccupation majeure dans l’amélioration de la qualité industrielle.

points, on peut utiliser la méthode des moindres carrés, afin d’obtenir une droite de la forme : y = ax+ b ou a = charges variables unitaires x = activités (le chiffre d’affaires par exemple) b = charges fixes Rappel des formules de statistique descriptive a = Cov (x,y) V(x) Covariance de (x,y) = Moyenne des produits – produit des moyennes [pic] V(x) = Moyenne des carrés – Carré de la moyenne [pic] Exemple : [pic] Pour les charges semi-variables unitaires, l’équation

un tel contexte, et la batterie des critères micro-économiques retenus pour mesurer le degré d’insolvabilité des exploitations agricoles. L’information fournie par cette batterie de ratios financiers est ensuite analysée aux moyens de techniques statistiques multidimensionnelles telle que l’analyse en composantes principales, les nuées dynamiques et l’analyse discriminante. Les résultats fournis par ces techniques d’analyse factorielle, de classification et de classement permettent de montrer l’intérêt

suivante consiste à analyser ces données avec les techniques les plus évoluées. Le Datamining, analyse statistique et à rendre les résultats accessibles à tous les canaux d'interaction avec les clients. Le Datamining permet d'analyser et d'interpréter un gros volume de données, de différentes sources afin de dégager des tendances, de rassembler les éléments similaires en catégories statistiques et de formuler des hypothèses. A partir des informations collectées, l'entreprise pourra obtenir des réponses

maladie, la durée de la maladie, le nombre des cas, la cause probable, traitement reçue. - Effectuer des prélèvements sur les malades, au niveau du milieu 3- phase statistique : Les renseignements recueillis doivent permettre l’établissement des fiches statistiques en vue de les exploiter et en dégager les mesures prophylactiques nécessaires. Pour cela il faut l’exploitation rapide des éléments recueillis. 4- les mesures à prendre : Sont

Selon ce principe, 1er recensement en France en 1801, dernier en 1999. Bon fonctionnement dépend de la volonté de répondre et des capacités de compréhension des questions. Ce principe a été abandonné. Aujourd’hui, les sondages. Progrès de la statistique au cours du XXème siècle, théorie des probabilités … Permet d’extrapoler à l’ensemble de la population des enseignements issus d’un échantillon de la population. Tout le problème des sondages repose sur la représentativité de l’échantillon qui peut

agrégats permettant les calculs des ratios représentatifs de la performance économique d’un pays. Conclusion : Il y a néanmoins des limites à l’analyse de la performance des états. En effet la comptabilité nationale étant la principale source statistique dont ils disposent, il faut quand même noter quelle a sa part d’incertitude comme l’économie souterraine qui rend le calcul du PIB plus difficile et donc la comparaison entre état aussi. De plus ces indicateurs ne tiennent pas compte de paramètres

Cours Classification Dhafer Malouche Ecole Sup´rieure de la Statistique et de l’Analyse de l’Information e D´cembre 2010 e ` TABLE DES MATIERES 1. Transparents du cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2. Examens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1 2.2 Examen 2009-2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . DS 2010-2011 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

Chapitre 2 M´thodes d’analyse statistique multivari´e e e La plupart des ph´nom`nes abord´s dans ce manuscrit font intervenir de grands volumes e e e de donn´es mesur´es suivant plusieurs variables (le temps, l’espace, et ´ventuellement la e e e fr´quence). Il est donc normal de recourir ` des m´thodes d’analyse statistique multivari´e e a e e pour r´duire d’une part et caract´riser les r´sultats obtenus d’autre part. e e e Nous aborderons dans ce chapitre deux types de techniques, utiles