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Rémi _ BACHELET Maître _ de _ conférences Ecole _ Centrale _ de _ Lille L'analyse de données définie ici au sens large est un ensemble de méthodes ayant pour objectif la modélisation, le recueil et le traitement des données. Son objectif est de rassembler un ensemble d'éléments quantitatifs et qualitatifs pour en extraire l'information utile: par exemple valider une hypothèse ou aider à la prise de décision. - Les chapitres suivants des ces cours de méthodologie sont en ligne sur ma chaîne Youtube Ces cours en diapositives animées, vidéo, pptx, pdf sont distribués sous licence Creative Commons: à condition de me citer et de mettre un lien vers cette page, vous pouvez les réutiliser ou les modifier dans un cadre non-commercial, (à l'exception des images) mais vous devez ensuite les publier aux mêmes conditions. 1. Quel objectif: exploration ou vérification? en pdf et pptx 2. La mesure et le test d'hypothèses en pdf et pptx 3. La v alidité et la fiabilité des données en pdf et pptx 3. Qu'est-ce qu'une théorie scientifique?

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3. Importation des données Les données propres sont ensuite importées dans leur emplacement de destination (par exemple, un système CRM tel que Salesforce ou un data warehouse tel que Redshift), et converties vers un format supporté par cette destination. L'importation des données est la première étape au cours de laquelle les données brutes commencent à se transformer en information exploitable. 4. Traitement des données Pendant cette étape, les données importées dans le système lors de l'étape précédente sont traitées pour interprétation. Le traitement s'effectue par exécution d'algorithmes de machine learning. Toutefois, le processus peut varier légèrement selon la source des données (data lakes, réseaux sociaux, équipements connectés, etc. ) et l'emploi prévu de ces données (analyse de modèles publicitaires, diagnostic médical à partir d'équipements connectés, détermination des besoins des clients, etc. ). 5. Sortie et interprétation des données Lors de l'étape de sortie/interprétation, les données deviennent exploitables par tous les employés, y compris ceux qui n'ont pas les compétences d'un data scientist.

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Résumé: Ce document regroupe les différents cours de traitement des données que j'ai mis depuis plusieurs années à la disposition des étudiants sur ce site web. J'ai pensé que les regrouper dans un document unique faciliterait l'accès à ces éléments. Il me paraît utile de proposer un manuel de base de microéconomie gratuit à tous les étudiants. Vous pouvez librement utiliser ce livre électronique. Je vous serais reconnaissant de m'indiquer les erreurs et les coquilles que vous découvrirez dans ce texte. Vous pouvez me contacter par courriel: ou Contributor: Bardin Bahouayila Connect in order to contact the contributor Submitted on: Tuesday, August 2, 2016 - 1:06:12 PM Last modification on: Friday, June 14, 2019 - 1:25:49 AM Long-term archiving on:: Thursday, November 3, 2016 - 12:33:33 PM

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Les six étapes du traitement des données décrites ci-dessus ne devraient pas changer significativement, mais le cloud a bénéficié d'avancées technologiques considérables et propose dès à présent les méthodes les plus avancées, les plus performantes et les moins coûteuses pour ces opérations. Et ensuite? Il est temps de mettre vos données au service de vos activités. Une fois traitées, les données peuvent être analysées efficacement dans un contexte de Business Intelligence. Grâce à un environnement d'analyse des données efficace, vous pourrez prendre des décisions plus rapides et plus avisées.

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Le logiciel SPSS est un instrument particulièrement adapté à la mise en œuvre de techniques d'analyse des données statistiques. Il favorise la gestion des données dans un environnement graphique convivial associant menu descriptif et boites de dialogue. En plus cet environnement offre un langage de commande qui permet d'écrire des programmes afin d'optimiser des taches de production. Il permet de traiter les données avec efficacité et d'effectuer des analyses sur de grandes bases de données. Il offre plusieurs possibilités pour organiser et synthétiser les informations statistiques. L'exploitation et le traitement statistique des données d'enquête de terrain supposent toujours un travail préalable d'organisation et de restructuration des informations. SPSS présente toutes les fonctionnalités requises pour effectuer ce travail. NB: L'inscription sur la plateforme est gratuite. Après l'inscription vous avez la possibilité d'acheter les différents modules proposés pour les cours payants ou de suivre gratuitement les cours non payants.

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3. Utilisation des feuilles de calcul a) Les tableurs Un tableur est un logiciel qui permet de créer des feuilles de calcul dans laquelle on peut insérer des données, effectuer des calculs (de moyennes, d'effectifs, scientifiques... ) et créer facilement des représentations graphiques: diagrammes en bâton, circulaires... Excel de Windows est le plus connu. Open Office est un logiciel libre équivalent qu'on peut télécharger gratuitement. Il existe aussi maintenant des feuilles de calcul en ligne qu'on ouvre depuis le navigateur internet et qui permettent de travailler à plusieurs sur la même feuille (ex: Google spreadsheets). b) Inscrire une série statistique et des formules Une feuille de calcul est divisée en cellules ou cases, les colonnes sont numérotées par des lettres A à Z puis AA à AZ puis BA à BZ, etc... et les lignes par des nombres 1, 2, 3, 4 etc... Le professeur du paragraphe 2a, a inscrit les notes sur la ligne 1 et les coefficients sur la ligne 2: Il doit calculer la somme des produits des notes par les coefficients.