Formation Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)

Objectifs

Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

Compétences visées

- Consolider les prérequis en statistiques et représentations visuelles
- Elaborer un panorama des méthodes d'Analyse de Données Multidimensionnelles
- Mettre en œuvre l'Analyse en Composantes Principales (ACP) afin de simplifier les données pour en faciliter la visualisation, de détecter des structures sous-jacentes, d'identifier les variables les plus influentes, de réduire la multicolinéarité
- Mettre en œuvre l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) pour analyser des tableaux de fréquences, visualiser des associations entre différentes catégories de variables, comparer des profils de catégories.
- Mettre en œuvre l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (ACM) pour explorer et visualiser des relations complexes dans des données qualitatives multiples, identifier des associations entre différentes catégories
- Mettre en œuvre la Classification pour regrouper des observations en classes ou segments homogènes.
- Comprendre la complémentarité des méthodes
- Disposer d’un panorama des logiciels

Public

Toute personne travaillant sur des données de toute nature et désirant exploiter au mieux les méthodes statistiques exploratoires.

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Statistique descriptive (exploratoire) : savoir décrire des observations ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Méthode pédagogique

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.

Programme

- Rappels de notions utiles

Notions de statistique
Panorama des méthodes
Quelques rappels pour les visualisations
Tronc commun des concepts

- Analyse en composantes principales (ACP)

Représentations approchées optimales
Interprétation des axes factoriels
Variables actives et illustratives

- Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)

Tableaux de fréquences
Comparaisons de profils et distances
Représentation des lignes et des colonnes
Points supplémentaires

- Analyse Factorielle des Correspondances Multiples (ACM)

Type de données concernées
Transformation des données : le tableau disjonctif complet
Les variables actives et illustratives : le « thémascope »
Les représentations graphiques et les indicateurs d’aide à l’analyse
Analyses et interprétations

- Méthodes de classification

Méthodes hiérarchiques
Méthodes des centres mobiles
Classifications mixtes
Affectation des individus à des classes
Typologies et description des classes obtenues

- Complémentarité des méthodes

- Panorama des logiciels

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Pour aller plus loin

Cette formation fait partie du cycle Data Analyst.
Nous vous recommandons la formation Analyse des données : méthodes décisionnelles

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par France Travail dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification) et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage

Ce que pensent nos clients de la formation Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)

Mme Christine F., Responsable R&D de la société BIO RAD
Formation très instructive et très bien menée dans un temps qui permet une vue d'ensemble complète et adaptée

M. Marc T., Responsable R&D de la société BIO RAD
Bonne formation avec excellent compromis temps passé / acquis

Mme Sandrine C., ingénieur de recherche en géochimie
Formation de qualité. Data Value à l'écoute de nos besoins

M. Fabrice M., Ingénieur à l'Institut de Recherche Biomédicale des Armées
Formation très enrichissante et complète. Animateur à l'écoute et disponible, explications très claires et nombreux exemples représentatifs

Mme Laura L., Ingénieur R&D chez HÜTTENES ALBERTUS
Formation tout à fait accessible pour des personnes connaissant déjà les bases en statistiques. Le cours présenté sur support PPT est accompagné d'exemples concrets mis en œuvre via le logiciel R et des fichiers de données préparés au préalable. Ces éléments ont permis de rendre la formation intéractive et directement valorisable en Entreprise.

Mme Alicia L., Responsable secteur laboratoire Analyses Fines chez LAITA
Très bonne formation, cela va au-delà de ce à quoi je m'attendais