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[ Université Jean Moulin Lyon 3
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Accueil : iaelyon School of Management / Formation

25230021 - Analyse de données

  • Version PDF
Crédits ECTS 6
Volume horaire total 46
Volume horaire CM 30
Volume horaire TD 16

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Objectifs

Ce cours a pour objectif de former les étudiants à l'analyse de données avec d'une part la compréhension mathématique des outils utilisés (comme la régression, l'ACP, etc.) et d'autre part la mise en oeuvre pratique avec un logiciel statistique. La méthodologie à mettre en oeuvre pour analyser un jeu de données et l'analyse critique des résultats est un aspect important de ce cours.

CONNAISSANCES A ACQUERIR
  • Connaître et comprendre les principaux outils d’analyse unidimensionnelle, bidimensionnelle et multidimensionnelle
  • Analyser les données relationnelles (réseaux sociaux)
  • Etudier une série temporelle

COMPETENCES CIBLES
  • Analyser des données réelles
  • Maîtriser un logiciel de traitement statistique
  • Restituer des résultats d’analyse

Contenu

Chapitre 1 : Rappels de statistique descriptive unidimensionnelle
1.1 Variables quantitatives
1.1.1 Mesures de valeur centrale
1.1.2 Mesures de dispersion
1.1.3 Graphiques
1.2 Variables qualitatives
1.2.1 Graphiques
1.3 Tests statistiques
1.3.1 Généralités sur les tests d'hypothèses
1.3.2 Tests de normalité
1.3.3 Test de Student

Chapitre 2 : Analyse en composantes principales
2.1 But d'une analyse en composantes principales
2.2 Rappels d'algèbre linéaire
2.3 Nuage de points dans un espace de dimension p
2.4 Bases d'une ACP
2.5 Résultats et interprétation d'une analyse en composantes principales
2.5.1 Biplot
2.5.2 Rotation
2.6 Individus et variables supplémentaires

Chapitre 3 : Analyse Factorielle des Correspondances
3.1 Rappels sur le test du Khi²
3.2 ACP des profils lignes
3.3 ACP des profils colonnes
3.4 ACP simultanée
3.5 Indices et graphiques pour l'interprétation d'une AFC

Chapitre 4 : Modèles de régressions
4.1 La régression linéaire simple
4.1.1 Préambule
4.1.2 La régression linéaire : objectif
4.1.3 Évaluation du modèle
4.2 La régression linéaire multiple
4.2.1 La colinéarité
4.2.2 Les coeficients de détermination
4.3 Régression logistique
4.3.1 Objectif
4.3.2 Limites de la régression linéaire usuelle
4.3.3 Interprétation en termes de cote
4.3.4 La regression logistique pour la classification supervisée
4.3.5 Mesure de la qualité du modèle
4.4 Cas de variables explicatives qualitatives
4.5 Régression logistique multinomiale
4.5.1 Objectifs
4.5.2 Modèle
4.5.3 Évaluation du modèle

Chapitre 5 : Analyse de la Variance

Chapitre 6 : Classification automatique non supervisée
4.1 Introduction : partitions, inerties et distances
4.2 Centres mobiles (k-means)
4.3 Classification hiérarchique ascendante (CAH)

Chapitre 7 : Graphes et réseaux
5.1 Graphes et réseaux : définitions de base
5.2 Centralités
5.2.1 Centralité de degré
5.2.2 Centralité d'intermediarité
5.2.3 Centralité de proximité
5.3 Les propriétés fréquemment rencontrées
5.3.1 La faible densité
5.3.2 La composante connexe géante
5.3.3 L'effet petit-monde
5.3.4 Le club-huppé
5.4 La recherche de communautés
5.4.1 Dissimilarités entre sommets
5.4.2 Méthode de Clauset-Newman-Moore

Chapitre 8 : Séries temporelles
6.0 Introduction
6.1 Partie I : Analyse historique
6.1.1 Les graphiques
6.1.2 Les modèles
6.1.3 Modélisation
6.2 Partie II : prévisions

Contrôles des connaissances

Examen Terminal
Nature de l'épreuve : Ecrit, 3h, Etude de cas

Contrôle continu

Notation pendant les enseignements
Partiel de mi-semestre sur ordinateur : coef 0.6
Devoir maison : coef 0.3
QCM lors des TD : coef 0.1

Bibliographie

OUVRAGES DE REFERENCE :
  • Corinne Hahn et Sandrine Macé, Méthodes statistiques appliquées au management, Pearson.
  • L. Lebart, A. Morineau, M. Piron, Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod ed.
  • J.M. Martel, R. Nadeau, Statistique en gestion et en économie, Gaëtan Morin ed.

OUVRAGES COMPLEMENTAIRES :
  • B. Coutrot et F. Droesbeke, Les méthodes de prévision, PUF, Que sais-je ?, 1995.
  • J.M. Bouroche et G. Saporta, L'analyse des données, PUF Que sais-je ?, 1980.
  • Jean de Lagarde, Initiation à l'analyse des données, Dunod, 1998.
  • Michel Volle, Analyse des données, Economica, 1980

Informations complémentaires

MODALITES PEDAGOGIQUES / NATURE DES SUPPORTS
Modalités pédagogiques :
Devoir maison (plusieurs rendus dans le semestre) : 30% de la note de contrôle continu
Partiel de mi-semestre sur ordinateur (1h15) : 60% de la note de contrôle continu

QCM lors des TD : 10% de la note de contrôle continu
Supports : polycopié de cours, fascicule de TD et poycopié d'annales (sujets et corrigés). Des documents complémentaires sont fournis sous moodle.
Les TD sont fait en salle machine avec le logiciel XLSTAT. Une licence du logiciel est fournie aux étudiants pendant le semestre.

INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE NOUVELLES TECHNOLOGIES
Utilisation des boitiers de vote électronique pour une autoévaluation (deux fois par semestre)
Utilisation de vote / autoévaluation par smartphone (système socrative)
Utilisation de tablette graphique pour les cours magistraux

PRE-REQUIS EN TERMES DE CONNAISSANCES
Cours de calcul matriciel et la diagonalisation de matrices (cours de "Matrices et Applications" du semestre 5)
Statistiques descriptives (moyennes, variances, coefficient de corrélation)
Statistiques inférentielles (cours du semestre 3) : tests d'hypothèses
Connaissances basiques de Excel.

Ce cours fait partie des formations suivantes :

Licence Gestion, parcours Techniques Quantitatives et Management - TQM

Niveau d'entrée : Bac, Bac + 1, Bac + 2  |  Niveau de sortie : Bac + 3
Semestre :  -  UFR : iaelyon School of management


Renseignements pratiques

iaelyon School of management
Université Jean Moulin
6 cours Albert Thomas
BP 8242
69355 Lyon cedex 08

Tél. : (33) 04 78 78 70 66Site web

Equipe pédagogique

Responsable

M. Boulet Romain

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Mise à jour : 2 mars 2017