SPAD - Prise en main, analyses statistiques et graphiques par Data Value
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En centre (69)
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Description générale
Traitements statistiques de base avec SPAD Introduction
- Prise en main du logiciel SPAD
- Notions de base
- Population, échantillon, individus, variables
- Recodage de variables
- Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...
- Préparation et gestion des données
- Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...
- Statistiques descriptives univariées
- Résumés graphiques et numériques
- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD
- Intervalle de confiance
- Tests paramétriques usuels
- Conformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions
- Test de normalité
- Principaux tests non paramétriques
- Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran
- Liaisons entre deux variables avec SPAD
- Étude d'une corrélation linéaire
- Nuage de points
- Le coefficient de Pearson
- Significativité d'une corrélation
- Liaison entre deux variables qualitatives
- Le tableau de contingence
- Coefficients d'association
- Le test du Khi 2
- Liaison entre une variable qualitative et quantitative
- Caractérisation automatique de variables par d'autres variables
- Principales techniques de modélisation avec SPAD
- L'analyse de la variance à un facteur
- L'analyse de la variance à deux facteurs
- La régression linéaire simple
- La régression linéaire multiple
- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD
- ACP
- Analyse en Composantes Principales
- AFC
- Analyse Factorielle des Correspondances
- ACM
- Analyse des Correspondances Multiples
- CAH
- Classification Ascendante Hiérarchique
- La classification mixte
- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD
- Les arbres de décision
- Le marquage sémantique
- Les réseaux de neurones
- Le Text Mining
- Prise en main du logiciel SPAD
- Notions de base
- Population, échantillon, individus, variables
- Recodage de variables
- Mise en classes, regroupement de modalités, croisements, ...
- Préparation et gestion des données
- Construction de nouveaux tableaux : empilé, juxtaposé, ...
- Statistiques descriptives univariées
- Résumés graphiques et numériques
- Raisonnement à partir d'un échantillon avec SPAD
- Intervalle de confiance
- Tests paramétriques usuels
- Conformité d'une moyenne. Comparaison de deux moyennes, de deux variance, de deux proportions
- Test de normalité
- Principaux tests non paramétriques
- Tests de Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman, McNemar, Cochran
- Liaisons entre deux variables avec SPAD
- Étude d'une corrélation linéaire
- Nuage de points
- Le coefficient de Pearson
- Significativité d'une corrélation
- Liaison entre deux variables qualitatives
- Le tableau de contingence
- Coefficients d'association
- Le test du Khi 2
- Liaison entre une variable qualitative et quantitative
- Caractérisation automatique de variables par d'autres variables
- Principales techniques de modélisation avec SPAD
- L'analyse de la variance à un facteur
- L'analyse de la variance à deux facteurs
- La régression linéaire simple
- La régression linéaire multiple
- L'analyse de données multidimensionnelles avec SPAD
- ACP
- Analyse en Composantes Principales
- AFC
- Analyse Factorielle des Correspondances
- ACM
- Analyse des Correspondances Multiples
- CAH
- Classification Ascendante Hiérarchique
- La classification mixte
- Introduction au Data Mining et au Text Mining avec SPAD
- Les arbres de décision
- Le marquage sémantique
- Les réseaux de neurones
- Le Text Mining
Objectifs
Connaître le logiciel SPAD de manière approfondie pour gérer les données, réaliser des analyses statistiques et graphiques.
Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives, inférentielles, Anova, régression, analyse de données multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text Mining dans le logiciel SPAD.
Apprendre à mettre en oeuvre les méthodes de statistiques descriptives, inférentielles, Anova, régression, analyse de données multidimensionnelles (ACP, AFC, classification), Data Mining et Text Mining dans le logiciel SPAD.
Centre(s)
- Lyon - 2ème (69)
Métier(s)
- Analyste en intelligence économique
- Analyste prix / pricing
- Assistant chargé / Assistante chargée d'études socio-économiques
- Attaché / Attachée d'études statistiques
- Chargé / Chargée d'études commerciales
- Chargé / Chargée d'études de marché
- Chargé / Chargée d'études en marketing
- Chargé / Chargée d'études financières
- Chargé / Chargée d'études prospectives
- Chargé / Chargée d'études satisfaction
- Chargé / Chargée d'études socio-économiques
- Chargé / Chargée d'études statistiques
- Chargé / Chargée d'études économiques
- Chargé / Chargée d'études économiques et sociales
- Chargé / Chargée d'études économiques et statistiques
- Chef de groupe études socio-économiques
- Chef de projet études socio-économiques
- Chef de service études socio-économiques
- Data analyst
- Data miner
- Data scientist
- Directeur / Directrice d'études socio-économiques
- Directeur / Directrice d'études économiques
- Ingénieur / Ingénieure économiste en entreprise
- Ingénieur statisticien / Ingénieure statisticienne
- Responsable d'études socio-économiques
- Responsable d'études économiques
- Responsable de veille stratégique
- Responsable prévision des ventes
- Statisticien / Statisticienne
- Économiste d'entreprise
- Économètre
Compétence(s)
- Algorithmique
- Aménagement du territoire
- Analyse financière
- Analyse statistique
- Big data analytics
- Développement économique
- Gestion budgétaire
- Gestion commerciale, relation clients
- Gestion de projet
- Gestion des Ressources Humaines
- Insights marketing
- Intelligence économique
- Langages de programmation informatique
- Logiciel de conception et analyse d'enquête
- Logiciels de gestion de base de données
- Logiciels de modélisation et simulation
- Logiciels de statistiques
- Management
- Marché de l'emploi
- Marketing / Mercatique
- Modélisation statistique
- Modélisation économique
- Méthodes d'enquête
- Méthodes de prospective
- Outils bureautiques
- Outils de Business Intelligence (BI)
- Sciences économiques et sociales
- Techniques commerciales
- Techniques de benchmarking
- Techniques de conduite d'entretien
- Techniques de mesure d'audience
- Techniques de sondage d'opinions
- Urbanisme
- Économie du développement durable
- Économétrie
Formation proposée par : Data Value
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