Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques d'analyse des données. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre.
Le cadre statistique
- Introduction
- Le raisonnement statistique et son évolution
Panorama des méthodes dans leur cadre
- Cartographie générale
- Les multiples bourgeonnements « métiers »
Gérer et préparer les données
- Introduction
- Gérer les données. Données manquantes, données aberrantes / atypiques, transformations, codages et recodages de variables, sélection de variables et d'individus
- Discussion : Quelle différence entre pré-traitement et traitement statistique ?
Exploiter les données pour décider
- Présentation
- Estimation et test d'hypothèses
- Modélisation d'un phénomène
- Validation des résultats
La description multidimensionnelle
- Introduction et panorama
- Les analyses factorielles
La synthèse multidimensionnelle
- Classifications et combinaison des méthodes multivariées
- Data mining
Les modèles classiques confrontés à la concurrence
- Les méthodes de régression en lice
Quelques spécialisations « métier »
- Les plans d'expériences
- Le contrôle de qualité
- Les séries chronologiques
Discussions et conclusions
- Connaître le cadre d'applications des méthodes statistiques
- Établir une cartographie des principales méthodes statistiques
- Découvrir les différentes étapes de pré-traitement d'un jeu de données
- Découvrir les méthodes de statistique inférentielle pour la prise de décision
- S'initier aux techniques d'analyses factorielles pour résumer l'information d'un jeu de données
- Connaître les techniques permettant de créer des groupes homogènes
- Découvrir la modélisation statistique au travers des techniques de régression
- Découvrir des méthodes statistiques plus spécifiques
Non certificiante
Sans niveau spécifique
