Analyse de données et décisions dans l'entreprise I

Code UE : EAR206

  • Cours
  • 4 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 40 heures

Responsable(s)

Héloïse PETIT

Public, conditions d’accès et prérequis

Avoir suivi un cours de statistique descriptive.
Pour faire une demande d'inscription sur agrément (hors candidature Master), rendez-vous sur le site de l'EFAB: http://efab.cnam.fr/

Objectifs pédagogiques

L'objectif de ce cours est de permettre la gestion et l'analyse statistique de grandes bases de données, en mettant l'accent sur l'interprétation des résultats qui en sont issus. Les développements mathématiques sont limités et les exemples empiriques sont tirés de la vie économique. Après des rappels statistiques, le logiciel SAS est présenté et est mobilisé tout au long du cours pour la gestion et l'analyse des bases.
Cet enseignement de troisième cycle constitue un enseignement obligatoire pour les élèves préparant le Master Stratégies Economique, Numérique et Données. Plus généralement, il peut intéresser toute personne possédant les notions élémentaires de statistique descriptive et confrontée à l'analyse de bases de données.

Compétences visées

  • Comprendre et utiliser les principales statistiques descriptives pour analyser une base de données (sur une variable, relation entre deux variables, comparaison de groupes etc.) et fournir des interprétations des phénomènes observés.
  • Savoir réaliser une typologie d'individus et l'interpréter.
  • Savoir réaliser une analyse factorielle (analyse en composante principale et analyse des correspondances multiples) et l'interpréter
  • Maîtriser les procédures de base du logiciel R (manipuler des bases, appliquer les procédures de statistique descriptive et d'analyse exploratoire).

Contenu

Calcul et interprétation de statistiques descriptives sur des variables quantitatives et qualitatives
  • Statistiques descriptives univariées (types de variables, moyennes, variances, écarts-types, quartiles, fréquence, tris à plat...)
  • Statistiques descriptives bivariées (covariance, coefficient de corrélation linéaire, tris croisés, Chi-deux…)
  • Analyse de sous-échantillons, comparaison de moyennes, tests d'hypothèses
Introduction à R
  • Prise en main du logiciel
  • Calcul de statistiques descriptives (variables quantitatives et qualitatives)
  • Graphiques
  • Manipulation de bases
Construction de typologies par classification
  • Décomposition de la variance
  • Présentation des méthodes de classification ascendante hiérarchique
  • Application sous R
Principes et mise en oeuvre des analyses factorielles multivariées (ACP, ACM): résumer l'information contenue dans une grande base de données
  • Identifier les données se prêtant à l'analyse exploratoire
  • Analyse en composantes principales (variables quantitatives): distinguer les dimensions structurantes dans une base de données
  • Analyse croisée ACP et classification
  • Analyse des correspondances multiples (variables qualitatives)

Modalité d'évaluation

La note finale est la moyenne entre une note de contrôle continue et un examen écrit en fin de semestre.
 

Bibliographie

  • C.Hahn , S.Macé : Méthodes statistiques appliquées au management (Pearson)

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN09 - EFAB
40 rue des jeuneurs Bureau C 256
75002 Paris
Tel :01 40 27 23 66
Virginie Moreau
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UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2022-2023 1er semestre : Présentiel soir ou samedi