SPAD - Prise en main- analyses statistiques et graphiques

Data Value

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Tout public
Présentiel
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Entreprise
Étudiant
Prix
1980 €
Durée
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Connaître le logiciel SPAD pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques.

Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives, inférentielles, Anova, régression, analyse de données multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text Mining dans le logiciel SPAD.


Compétences visées

- Réaliser des analyses statistiques descriptives univariées avec SPAD

- Mettre en œuvre l'inférence statistique (intervalles de confiance et tests) dans le logiciel

- Étudier les liaisons des variables deux à deux dans SPAD à l'aide d'indicateurs numériques et de graphiques adéquats selon la nature des données (quantitatives, qualitatives ou les deux)

- Maîtriser les techniques de modélisation (analyse de la variance et régressions) dans le logiciel

- Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, ACM et Classification)

- Découvrir le Data Mining et Text Mining avec SPAD
Programme
Programme

- Traitements statistiques de base avec SPAD

  • Introduction - Prise en main du logiciel SPAD

  • Notions de base

  • Population, échantillon, individus, variables

  • Recodage de variables

  • Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...

  • Préparation et gestion des données

  • Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...

  • Statistiques descriptives univariées

  • Résumés graphiques et numériques


- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD

  • Intervalle de confiance

  • Tests paramétriques usuels

  • Conformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variances, de deux proportions

  • Test de normalité

  • Principaux tests non paramétriques

  • Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran


- Liaisons entre deux variables avec SPAD

  • Étude d'une corrélation linéaire

  • Nuage de points – Le coefficient de Pearson - Significativité d'une corrélation

  • Liaison entre deux variables qualitatives

  • Le tableau de contingence – Coefficients d'association – Le test du Khi 2

  • Liaison entre une variable qualitative et quantitative

  • Caractérisation automatique de variables par d'autres variables


- Principales techniques de modélisation avec SPAD

  • L'analyse de la variance à un facteur

  • L'analyse de la variance à deux facteurs

  • La régression linéaire simple

  • La régression linéaire multiple


- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD

  • ACP – Analyse en Composantes Principales

  • AFC – Analyse Factorielle des Correspondances

  • ACM – Analyse des Correspondances Multiples

  • CAH – Classification Ascendante Hiérarchique

  • La classification mixte


- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD

  • Les arbres de décision

  • Le marquage sémantique

  • Les réseaux de neurones

  • Le Text Mining
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