Analyse des données et data mining		Crédits ECTS 2
		Jérôme Pagès

Objectif : Dans tous les domaines, des données chaque jour plus volumineuses sont recueillies. Aujourd'hui, les expérimentations se font dans des conditions diverses et donnent lieu à des mesures nombreuses ; les chaînes de fabrications sont contrôlées par de nombreux capteurs ; les études consommateurs sont internationales et s 'appuient sur plusieurs échantillons ; des données commerciales individuelles sont accumulées en vue de gérer efficacement les relations entreprise-clients.L'analyse statistique exploratoire de tels fichiers nécessite des méthodes spécifiques pour prendre en compte simultanément l'ensemble des variables disponibles. Ce sont ces méthodes, usuellement regroupées sous le terme d'analyse des données multidimensionnelles, que nous présenterons et illustrerons par des exemples.

Programme d'enseignement :

• Analyse en composantes principales,
• Analyse factorielle des correspondances,
• Analyse des correspondances multiples,
• Classification ascendante hiérarchique,

Les méthodes seront présentées de façon essentiellement géométrique, en limitant les exposés théoriques aux aspects nécessaires à leur utilisation. Une importance particulière sera accordée aux problématiques dans lesquelles ces méthodes sont particulièrement précieuses. La mise en oeuvre pratique se fera à l'aide des logiciels SPAD et R.

Méthode d'évaluation : analyse d'un listage en temps limité.

Prérequis : Cours de Statistique Générale et Modèle linéaire et analyse des données

Public : ENSA 2ème année

Horaires : 28 h de cours

Intervenants : J. Pagès

Bibliographie : 

F. Husson, S. Lê & J. Pagès. (2009) Analyse de données avec R. Presses Universitaire de Rennes.

Escofier B., Pagès J. (2008) : Analyses Factorielles Simples et Multiples

Laboratoire de Mathématiques Appliquées

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