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Les données, foisonnantes et de plus en plus facilement accessibles, sont aujourd'hui au coeur de la démarche marketing. Mais comment les trier? Comment les analyser? Comment les utiliser? Cet ouvrage aborde les outils statistiques dans une perspective de prise de décision marketing. Chaque outil est présenté selon sa finalité et ses conditions d'utilisation, à partir d'un exemple concret. De manière pédagogique et progressive, l'ouvrage explique comment bien définir sa problématique, choisir la méthode et les outils adaptés pour récolter les bonnes données, et finalement prendre une décision.
"Les progrès de l'informatique et le développement des ordinateurs conduisent de plus en plus à l'accumulation d'informations de différentes sortes. La forme la plus répandue et la plus classique de stockage est celle correspondant à des tableaux de données. Dans de nombreux domaines on est ensuite conduit à tirer parti de cette information pourla synthétiser, pour servir de base à un processus de décision, de reconnaissance ou, plus généralement, pour appréhender d'une certaine manière la nature des phénomènes sous-jacents aux données. L'analyse de données répond à un bon nombre de ces questions. Cet ouvrage développe l'ensemble des principales méthodes de cette discipline : classification automatique, analyse factorielle, analyse discriminante, méthodes ordinales. Les principaux résultats théoriques utiles y sont démontrés et des exemples d'applications illustrent chaque méthode.[...]" (source : 4ème de couverture)
Le développement spectaculaire d’internet, des réseaux sociaux, de la technologie mobile et la multiplication des capteurs provoquent une croissance exponentielle des données à laquelle les entreprises doivent faire face : c’est le phénomène du Big Data. Ses enjeux sont considérables. Au-delà de la simple question technique du stockage, il offre la possibilité de tirer profit du contenu de ces nouvelles sources d’information. Les solutions décisionnelles classiques laissent progressivement place au Business Analytics et aux méthodes prédictives, transformant l’avalanche de données en valeur ajoutée. La technologie est aujourd’hui disponible, les bases de données traditionnelles ont évolué et les solutions dédiées à l’exploitation des données massives, telles que Hadoop, sont désormais opérationnelles. S’appuyant sur différents cas pratiques, Enjeux et usages du Big Data met l’accent sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’entrer avec succès dans l’ère de l’information à grande échelle.
An overview on factor analysis; Multiple correspondence analysis as a method for processing survey data; Multilinear and geometrical models: overview and relationships; Path models; Discriminants analysis; Classification: an overview; On the assessment and comparison of classifications; Methods of constrained classification; Clustering by density estimation; Simultaneous clustering of objects and variables; Fuzzy clustering procedures; Canonical analysis from the automatic classification point of view; Pattern recognition by a piecewise polynomial approximation with variable joints; Biased estimation in the linear model; Least squares fitting and robust regression.
This series of books collects a diverse array of work that provides the reader with theoretical and applied information on data analysis methods, models, and techniques, along with appropriate applications. Volume 1 begins with an introductory chapter by Gilbert Saporta, a leading expert in the field, who summarizes the developments in data analysis over the last 50 years. The book is then divided into three parts: Part 1 presents clustering and regression cases; Part 2 examines grouping and decomposition, GARCH and threshold models, structural equations, and SME modeling; and Part 3 presents symbolic data analysis, time series and multiple choice models, modeling in demography, and data mining.
The scientific field of data analysis is constantly expanding due to the rapid growth of the computer industry and the wide applicability of computational and algorithmic techniques, in conjunction with new advances in statistical, stochastic and analytic tools. There is a constant need for new, high-quality publications to cover the recent advances in all fields of science and engineering. This book is a collective work by a number of leading scientists, computer experts, analysts, engineers, mathematicians, probabilists and statisticians who have been working at the forefront of data analysis and related applications. The chapters of this collaborative work represent a cross-section of current concerns, developments and research interests in the above scientific areas. The collected material has been divided into appropriate sections to provide the reader with both theoretical and applied information on data analysis methods, models and techniques, along with related applications.
Tout domaine souhaitant faire progresser ses connaissances et trouver des réponses à ses préoccupations est amené à recueillir des données (scores numériques, dénombrements de comportements, dessins, productions verbales, etc.). L'analyse statistique vise à synthétiser ces données, sous forme de résumés numériques, de tableaux, de représentations graphiques, pour répondre à des questions, tester des hypothèses, évaluer ou construire des modèles. À partir de problèmes concrets, ce livre présente les concepts clefs de l'Analyse Statistique des Données en Psychologie (ASDP) en privilégiant les interprétations et la compréhension des résultats issus de logiciels plutôt que les exposés théoriques. Il prend en compte les dernières recommandations de l'American Psychological Association, concernant la taille des effets en particulier, de l'étape descriptive à l'inférence bayésienne. Cet ouvrage est conçu pour les étudiants, praticiens, enseignants-chercheurs et chercheurs en Psychologie, et pour tous ceux qui, dans leur secteur d'activité, sont confrontés à des données à analyser.