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Cours 1 add CAnalyse De Données Applications au Marketing Ecole des Hautes Etudes Commerciales CObjectifs du Module Les méthodes statistiques sont aujourd ? hui utilisées dans presque tous les secteurs de l ? activité humaine notamment les sciences commer

CAnalyse De Données Applications au Marketing Ecole des Hautes Etudes Commerciales CObjectifs du Module Les méthodes statistiques sont aujourd ? hui utilisées dans presque tous les secteurs de l ? activité humaine notamment les sciences commerciales et font partie des connaissances de base du gestionnaire et du chercheur en marketing ? qui sont confrontés dans leurs travaux aux recueils de données statistiques unidimensionnelles ou multidimensionnelles et multivariées Ces méthodes permettant d ? explorer de décrire et de synthétiser les grandes masses de données Ecole des Hautes Etudes Commerciales CCompétences Recherchées Savoir interpréter les tables et graphiques issus de ces méthodes Comprendre les fondements des méthodes Être capable de mener soi-même une telle étude Ecole des Hautes Etudes Commerciales CApproche pédagogique ? Elle repose sur un cours magistral et des travaux dirigés Le cours magistral est destiné principalement à présenter les concepts et à introduire les méthodes Les TD sont réservés aux séries d ? exercices et aux études de cas Ecole des Hautes Etudes Commerciales CSystème d ? évaluation Examen Final Ecole des Hautes Etudes Commerciales CProgramme Semestriel Aspects Introductifs Modèles de Régression Analyses Factorielles Classi ?cation Hiérarchique Ecole des Hautes Etudes Commerciales CProgramme Semestriel Aspects Introductifs Modèles de Régression Analyses Factorielles Classi ?cation Hiérarchique Ecole des Hautes Etudes Commerciales CChapitre premier Les Fondamentaux Ecole des Hautes Etudes Commerciales CPlan du chapitre Généralités Analyses univariées Statistiques Bivariées Ecole des Hautes Etudes Commerciales C Généralités Ecole des Hautes Etudes Commerciales C Dé ?nitions ??Etude statistique ? décrire et explorer les données avant d ? en tirer de quelconques lois ou modèles prédictifs ??Extraction de l ? information synthèse ou simpli ?cation pdeerstinsetrn ? utcetudraensddeesmbaanseièsredeàdornennéderes volumineuses les données informatives Les techniques d ? ADD répondent à ce besoin Synthétiser structurer l'information contenue dans des données multidimensionnelles n individus p variables Ecole des Hautes Etudes Commerciales ?ADD ensemble de méthodes descriptives ayant pour objectif de résumer et visualiser l ? information pertinente contenue dans un grand tableau de données Ecole des Hautes Etudes Commerciales C Les méthodes ??Deux grandes familles de méthodes Objectif Variables quantitatives Variables qualitatives multiples entre variables Analyse en et ou ressemblances entre composantes individus principales ACP Analyse factorielle des correspondances AFC AFCM Réalisation d ? une typologie des individus Méthodes de AFC ou AFCM et classi ?cation CAH classi ?cation Ecole des Hautes Etudes Commerciales CMéthodes abordées dans ce cours Régression linéaire Analyse en composantes principales ACP Analyse factorielle des correspondances AFC Classi ?cation Hiérarchique Ecole des Hautes Etudes Commerciales C ? Algèbre linéaire Les données sont vues de manière abstraites comme un nuage de points dans un espace vectoriel On utilise ? Des matrices qui permettent de manipuler un ensemble de variables comme un objet mathématique unique ? Des valeurs et vecteurs propres qui permettent de décrire la structure d'une matrice ? Des métriques permettent de dé ?nir la distance entre deux points de l'espace vectoriel ? Théorie des probabilités nécessaire en statistique inférentielle estimation tests modélisation et prévision Ecole des Hautes Etudes Commerciales C Individus et variables