Data Mining pour l'analyse multivariée et la réalisation de typologies (Réf RANMU) Présentiel
Dernière mise à jour : 30/07/2025
Explorez les méthodes de data mining pour analyser des données complexes, construire des typologies et discriminer des groupes d’individus. Une formation appliquée pour maîtriser les analyses multivariées sous R.
Public
Tout public
Prérequis
Avoir suivi les formations « Découverte de R et Rstudio » et « Explorer ses données sous R » ou équivalent
Objectifs pédagogiques
- Choisir les méthodes de Data Mining appropriées aux questions posées et à la nature des données
- Expliquer l'intérêt et les conditions d'application des méthodes présentées
- Appliquer, à l'aide du logiciel R, les différentes méthodes
- Interpréter les sorties de chaque méthode
Contenu
- Analyses factorielles : méthodes décrivant une population sur un ensemble de variables et définissent des variables synthétiques discriminant de façon optimale les individus constituant cette population.
- Méthodes abordées : Analyse en Composantes Principales (ACP) et l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM), Analyse Factorielle des Données Mixtes (AFDM), Analyse Factorielle Multiple (AFM)
- Typologie : méthodes de classification permettant la formation de classes d'individus, de manière à ce que les individus d'une même classe soient les plus ressemblants possible sur un certain nombre de variables et que les classes construites soient les plus différents possibles.
- Méthodes abordées : Classification Ascendante Hiérarchique (CAH), Méthode des centres mobiles (K-means)
- Analyses discriminantes : méthodes de classement à la fois descriptives afin de décrire l'opposition entre les classes existantes et affecter de nouveaux individus à ces classes.
- Méthodes abordées : Analyse Factorielle Discriminante (AFD)
Méthodes pédagogiques
- Exposés et échanges
- Manipulations, exercices pratiques
Evaluation des acquis
Questionnaire
Responsable pédagogique
BARON Alisson
Diplômée d’un Master Ingénierie Statistique pour les sciences du vivant à l’Université Paris Descartes, Alisson travaille trois ans en tant qu’ingénieure de recherche dans le secteur privé. Elle devient Data Scientist pour le service DATA’STAT d'Idele en 2021, assurant des formations et des appuis statistiques aux projets de recherche.
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Repas et hébergement
Déjeuners offerts. L'hébergement et les repas du soir ne sont ni gérés, ni pris en charge par l'Institut de l'Elevage.