Analyse de Données

Apprendre les méthodes statistiques d'analyse de données pour l'exploration, la description et la classification de données multidimensionnelles quantitatives et qualitatives.

Régression multiple

Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.

Modèle linéaire généralisé (GLM)

Etude des principaux modèles relevant du modèle linéaire généralisé et permettant d'évaluer les effets d'une ou plusieurs variables explicatives sur une variable réponse qualitative.

Modéliser une variable qualitative

Modéliser une variable qualitative (défaillance / non défaillance, client actif / occasionnel / passif, appartenance à un groupe A/B/C ...) nécessite des méthodes adaptées. Différentes méthodes sont présentées : Analyse Factorielle Discriminante, Scoring, Régression logistique, Réseaux de neurones, Segmentation par arbre binaire. 

Séries Chronologiques

Savoir choisir la méthode d'analyse adaptée à la nature des données, effectuer des prévisions à l'aide des différents types de modélisation pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel

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