Vous êtes ici : Accueil > Statistique > Formation > Analyse des données (4) > Analyse des données : méthodes décisionnelles

Formation Analyse des données : méthodes décisionnelles


Objectifs

Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

Public

Toute personne devant aborder le domaine de l’analyse des données avec pour objectif de modéliser et quantifier les relations plus ou moins complexes découvertes grâce à l'analyse exploratoire préalable.

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)

Méthode

La présentation alterne exposés et illustrations par des applications en grandeur réelle, choisies dans des domaines divers, industriels et socio-économiques. On insistera plus sur le principe des méthodes et les règles d’interprétation des résultats qui en découlent, plutôt que sur les développements techniques ou mathématiques. Si une fonctionnalité n'est pas présente dans le logiciel à votre disposition, elle sera présentée assortie d'un exemple sans mise en œuvre informatique.
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi Minitab, JMP, StatGraphics, Spad ou R.

Pour aller plus loin

Cette formation fait partie du cycle Data Analyst.

Programme

- Arbres de Décision
  • Principe et algorithmes de construction
  • Identification des variables discriminantes
  • Arbre de régression et arbre de classement (discriminant)

- Règles d’association
  • Recherche des règles d’association pertinentes dans une base de données
  • Sélection des meilleures règles et leur utilisation
  • Utilisation en Data Mining

- Modèle linéaire et régression multiple
  • Modélisation de la relation entre la variable cible et les variables explicatives
  • Interprétation des résultats et pièges à éviter

- Analyse Discriminante
  • Analyse linéaire discriminante
  • Qualité d’une discrimination
  • Probabilité d'appartenance à un groupe

- Comparaisons, domaines d’application, conditions d’utilisation
  • Comparaisons des propriétés, qualités et conditions d’application des familles de méthodes et des méthodes elles-mêmes.
  • Complémentarité des méthodes
  • Panorama des logiciels

- Réseaux de Neurones
  • Principes des réseaux de neurones (perceptron)
  • Techniques de calculs
  • Applications à la résolution de nombreux problèmes dont la discrimination et la régression


Ce qu'en pensent nos clients

M. Hiep N., médecin DIM au Centre Hospitalier de Rochefort
J’ai été très satisfait de votre formation aux méthodes décisionnelles de l’analyse des données et de votre intervenant. Elle m’a permis de consolider ce que je connaissais déjà et d’appréhender certains concepts dont j’avais entendu parler sans en connaître les détails comme les réseaux neuronaux.