Analyse des données

Introduction aux analyses multidimensionnelles Présentation de l'enseignement EC PSR83B : Introduction aux analyses multidimensionnelles EC PSR83C : Informatique. Applications Horaires : mardi 8h15-10h15 - Salle A204 Contrôle des connaissances : (contrôle continu) PSR83B : Examen écrit (3 heures) PSR83C : Evaluation de TD 1 Bibliographie Cibois P. : L'analyse factorielle, 2000, PUF, Coll. Que sais-je N° 2095 Escoffier B., Pagès J.C. : Analyses factorielles simples et multiples

positionnement épistémologique explique une part des choix méthodologiques, l’analyse montre que certaines explications sont techniques et d’autres psychologiques. Les premières correspondent au développement de techniques formalisées pour traiter les données qualitatives et les secondes tiennent à la valeur symbolique des chiffres. Au final, les techniques quantitatives apportent un soutien au chercheur dans ses travaux et jouent le rôle d’objet-frontière dans la communauté scientifique en facilitant

Thierry Foucart 1 http://foucart.thierry.free.fr Chapitre 9 ANALYSE FACTORIELLE DES CORRESPONDANCES 1. NATURE DES DONNÉES ÉTUDIÉES. 1.1 Données initiales. • Tableaux de contingence obtenus par tri croisé d’un échantillon ou assimilés • Tableaux de mesures positives • Tableaux disjonctifs complets (analyse des correspondances multiples) Exemple de tableau de contingence: X : 3 modalités brunes : fumeur de brunes blondes : fumeur de blondes non fumeur brunes X blondes non

Platefo r me BioStatistique Analyse statistique des données biologiques à haut débit. Développement de méthodologies adaptées. Accompagnement au montage de projets. Formation au traitement et à l’analyse statistique. Analyse statistique des ´ donnees d’expression ´ ´ A LAIN BACCINI1 , P HILIPPE B ESSE1 , S E BASTIEN D E JEAN1 , 2 comLa plateforme BioStatistique mutualise les C HRIST E LE ROBERT-G RANI E3 & M AGALI S AN C RISTOBAL4 ` ´ PASCAL M ARTIN , Les outils développés (publications

I. Concept de Base : 1. L’analyse : Analyser les résultats d’une recherche consiste à «faire parler» les données recueillies en vue de confirmer ou d’infirmer l’hypothèse de recherche. Pour cela, il importe que le chercheur examine longuement et minutieusement ses données. Les données doivent être saisies, vérifiées et vérifiées au moins deux fois avant de pouvoir être considérées comme fiables. Ensuite, on doit se familiariser avec ses données: ne pas précipiter l’analyse et l’interprétation

Adil 2011/2012 1 Chapitre I : Analyser pour décider Les bonnes décisions sont celles qui produisent les conséquences les plus favorables. Mais elles sont rarement prises par hasard: elles doivent être fondées sur des informations fiables et valides. Tour à tour, les outils d'études de marchés et les techniques d'analyse se sont enrichis. Les potentialités d'Internet, la sophistication des données de panel, la montée en puissance des bases de données clients et du data mining ont repoussé

assignées par son tuteur : participation à l’inclusion des patients dans une cohorte prospective, participation au laboratoire de Biochimie au dosage de divers biomarqueurs, revue de la littérature sur les exacerbations aiguës de BPCO, analyse statistique de la base de données aidée de son tuteur. Elle a commencé à participer à l’écriture de l’article dont elle sera co-auteur. - Ses interactions avec vous et votre groupe a un relationnel très agréable qui a facilité son intégration dans

historique : L’analyse de données apparait au cours des années trente à l’époque des travaux du psychologue américain HOTELLING, prolongeant les travaux, au début du siècle, des psychométriciens SPEARMAN et PEARSON. Ces travaux visaient à expliquer un facteur sous-jacent d’aptitude à partir d’autres paramètres observés chez un groupe de patients. Cette première méthode sera plus tard appelée l’analyse factorielle des psychologues Comme la statistique, l’analyse de données « réfrénant son vol mathématique

Cours d’Analyse des données Analyse en composantes principales A.C.P. Plan • Présentations d’exemples • Représentation multidimensionnelle des données • Analyse des données – Analyse des lignes – Analyse des colonnes – Analyse conjointe lignes / colonnes • Valeurs caractéristiques – Inertie – Valeurs propres, vecteurs propres, … – Cosinus carrés, contributions, … • Traitement d’exemples Exemple : Production agricole dans l’union européenne Collecte de lait de vache Pêche : captures

visualisation de données multidimensionnelles, modélisation, prédiction, etc. 3 Mining Data warehouse : définition Entrepôt de données Ensemble de données historisées avec leur variation dans le temps, organisé par sujets, consolidé dans une base de données unique, géré dans un environnement de stockage particulier, aidant à la prise de décision dans l’entreprise. Trois fonctions essentielles : collecte de données de bases