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Analyser - Analyse quantitative - L'analyse multi-variée - Le datamining

DOSSIER : Analyse quantitative - l'analyse multi-variée - le datamining

Analyser simultanément un grand nombre de variables. Découvrir les principales relations d'un ensemble de données. Les analyses multivariées et le datamining nous offrent de vastes opportunités. Plus techniques mais plus puissantes.

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lundi 23 avril 2007
La matrice Importance-Performance
La matrice importance/performance est une application particulière de l'analyse de régression multiple. Elle est souvent utilisée dans le cadre d'une enquête de satisfaction.

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mardi 17 avril 2007
Les graphes de relation : explorer les liens entre un grand nombre de variables
Indépendamment du type des réponses à croiser (questions fermées ou numériques), les graphes de relation vont nous permettre d'accéder directement à la probabilité d'existence du lien et donc à l'information essentielle : la validation ou non de la relation présumée entre les deux variables croisées[...]

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jeudi 29 mars 2007
Les arbres de décision.
Les « arbres de décision » sont très utiles pour identifier les caractéristiques d'une population-cible. Ils consistent principalement à expliquer une cible en fonction d'un ensemble de variables, afin d'identifier celles qui ont le plus d'impact.

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mercredi 28 mars 2007
L'Analyse Factorielle des Correspondances ou AFC
Sur les mêmes principes de base que l'A.C.P., l'analyse factorielle des correspondances (ou A.F.C.) s'applique quant à elle aux variables nominales (questions fermées).

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mercredi 28 mars 2007
L'Analyse en Composantes Principales
Le principe de l?A.C.P . est assez simple. Il consiste à rechercher la meilleure manière de composer entre elles les évaluations du tableau de départ pour remplacer les n critères par quelques colonnes seulement. On les appelle « composantes principales ».

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