Atelier sur l'analyse de données multidimensionnelles: Classification

CLU2

Durée : 0.5 jour(s)

:: Description générale

Cet atelier d'une demi-journée offre l'opportunité aux participants d'appliquer leurs connaissances de l'analyse de classification en réalisant les analyses sur leurs ensembles de données avec le logiciel statistique qu'ils utilisent.

:: Objectifs pédagogiques

À la suite de cet atelier, les participants sauront:

Valider les données pour

Formater les données pour réaliser l'analyse de classification avec leur logiciel

Sélectionner la méthode de calcul des distances selon leurs données

Sélectionner la méthode de classification selon leurs objectifs

Produire les graphiques - par exemple, le dendogramme

Sélectionner les résultats importants

Interpréter les résultats d'une analyse de classification

:: Public cible

Cet atelier s'adresse aux personnes qui désirent appliquer leurs connaissances concrètement et réaliser les analyses avec leur logiciel statistique sur leurs ensembles de données tout en ayant un support par des instructeurs expérimentés dans l'utilisation des logiciels et de la méthode.

:: Pré-requis

Les participants doivent avoir de bonnes connaissances de l'analyse de classification et de son interprétation, ou doivent avoir suivi la formation L'analyse de classification et ses applications.

:: Notes

Les logiciels supportés sont : SAS, SPSS, XLSTAT. Si vous utilisez un autre logiciel statistique et que vous voulez participer à cet atelier, contactez nous.

Quelques spécifications:

Nous vous invitons à amener votre ordinateur portable avec votre logiciel d'analyses multidimensionnelles de votre choix ainsi que vos propres ensembles de données. Cela vous permettra de tirer le meilleur parti de cet atelier en voyant l'application immédiate des techniques statistiques avec vos données et votre logiciel.
Merci de nous faire savoir quel logiciel statistique vous utilisez afin que nous puissions préparer adéquatement cet atelier.
Nous fournirons des jeux de données pour ceux qui ne préfèrent pas amener les leurs.
Pour ceux qui améneront leur ensemble de données, nous recommandons qu'il contienne au minimum 3 variables et aucune phrase. Le fichier devrait contenir une seule variable par colonne avec une ligne de titre contenant le nom des variables. Cela permettra de réduire le temps dû à la manipulation des données au cours de l'atelier. À votre demande, nous serons heureux de valider votre ensemble de données avant l'atelier.

:: Plan du cours

Cet atelier n'est pas structuré selon un plan de cours, puisque son but est de permettre aux participants de s'exercer à réaliser l'analyse de classification sur leurs données et à en interpréter les résultats.
À travers la demi-journée, les points suivants seront abordés:

Formater l'ensemble de données de manière adéquate pour le logiciel utilisé
Réaliser l'analyse avec le logiciel
Sélectionner les résultats importants parmi l'ensemble de ceux fournis
Produire les graphiques
Interpréter les résultats

:: Thèmes abordés

Cet atelier d'une demi-journée suit la formation sur l'analyse de classification. Il offre aux participants l'opportunité de mettre en pratique les méthodes vues durant la formation et de les appliquer à leur propre ensemble de données en utilisant leur logiciel statistique.

Prochaines sessions publiques

Aucune session publique n'est prévue prochainement. Contactez-nous si vous êtes intéressé.

Rabais disponibles

Obtenez 15% de rabais sur le tarif de base pour les inscriptions jusqu'à 6 semaines avant la date de la session (Affiché ci-dessus si disponible).
Obtenez 10% de rabais si vous inscrivez deux personnes ou plus à une même session (Ce rabais est appliqué lors de votre inscription en ligne).
Bénéficiez de 10% de rabais si vous vous inscrivez à deux sessions ou plus (Ce rabais est appliqué lors de votre inscription en ligne).

Commentaires des participants

Il n'y a pour l'instant aucun commentaire pour cette formation.
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Critiques

Techniques de régression linéaire simple et multiple

Très bon cours, très bien structuré et informatif. -
Merci. ..

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