Analyse des données
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- Nombre de pages362
- PrésentationRelié
- FormatGrand Format
- Poids0.74 kg
- Dimensions16,0 cm × 24,0 cm × 1,8 cm
- ISBN2-7462-0643-9
- EAN9782746206434
- Date de parution24/03/2003
- CollectionIC2 signal et image
- ÉditeurHermes Science Publications
Résumé
Schématiquement, la démarche statistique est scindée en deux étapes : une étape exploratoire, mobilisant des techniques descriptives et graphiques, et une étape décisionnelle, s'appuyant sur des modèles probabilistes. Les outils du moment exploratoire peuvent à leur tour être compris en deux familles : la statistique descriptive et l'analyse des données. Cette dernière, constituée de méthodes exploratoires plus élaborées, fait l'objet de cet ouvrage. La première partie du livre est consacrée aux méthodes recherchant les dimensions pertinentes d'un ensemble de données : en fonction de leur type et de l'objectif poursuivi, de nombreuses méthodes ont en effet été développées. Analyse des composantes principales, des correspondances, des données textuelles ou fonctionnelles, analyse sensorielle, projections révélatrices, méthodes de positionnement multidimensionnel sont ainsi étudiées dans les six premiers chapitres. La seconde partie est consacrée aux méthodes de classification automatique dont l'objectif est l'organisation des données en classes homogènes. Celles-ci sont souvent complémentaires des méthodes décrites dans la première partie. Enfin, compte tenu de son importance actuelle, le data mining occupe la dernière partie de cet ouvrage qui en précise les contours, montre ses liens avec l'analyse des données et décrit quelques méthodes spécifiques.
Schématiquement, la démarche statistique est scindée en deux étapes : une étape exploratoire, mobilisant des techniques descriptives et graphiques, et une étape décisionnelle, s'appuyant sur des modèles probabilistes. Les outils du moment exploratoire peuvent à leur tour être compris en deux familles : la statistique descriptive et l'analyse des données. Cette dernière, constituée de méthodes exploratoires plus élaborées, fait l'objet de cet ouvrage. La première partie du livre est consacrée aux méthodes recherchant les dimensions pertinentes d'un ensemble de données : en fonction de leur type et de l'objectif poursuivi, de nombreuses méthodes ont en effet été développées. Analyse des composantes principales, des correspondances, des données textuelles ou fonctionnelles, analyse sensorielle, projections révélatrices, méthodes de positionnement multidimensionnel sont ainsi étudiées dans les six premiers chapitres. La seconde partie est consacrée aux méthodes de classification automatique dont l'objectif est l'organisation des données en classes homogènes. Celles-ci sont souvent complémentaires des méthodes décrites dans la première partie. Enfin, compte tenu de son importance actuelle, le data mining occupe la dernière partie de cet ouvrage qui en précise les contours, montre ses liens avec l'analyse des données et décrit quelques méthodes spécifiques.