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Author: Daniel Caumont Publisher: Dunod ISBN: 2100768204 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 300
Book Description
Les données, foisonnantes et de plus en plus facilement accessibles, sont aujourd'hui au coeur de la démarche marketing. Mais comment les trier? Comment les analyser? Comment les utiliser? Cet ouvrage aborde les outils statistiques dans une perspective de prise de décision marketing. Chaque outil est présenté selon sa finalité et ses conditions d'utilisation, à partir d'un exemple concret. De manière pédagogique et progressive, l'ouvrage explique comment bien définir sa problématique, choisir la méthode et les outils adaptés pour récolter les bonnes données, et finalement prendre une décision.
Author: Daniel Caumont Publisher: Dunod ISBN: 2100768204 Category : Business & Economics Languages : fr Pages : 300
Book Description
Les données, foisonnantes et de plus en plus facilement accessibles, sont aujourd'hui au coeur de la démarche marketing. Mais comment les trier? Comment les analyser? Comment les utiliser? Cet ouvrage aborde les outils statistiques dans une perspective de prise de décision marketing. Chaque outil est présenté selon sa finalité et ses conditions d'utilisation, à partir d'un exemple concret. De manière pédagogique et progressive, l'ouvrage explique comment bien définir sa problématique, choisir la méthode et les outils adaptés pour récolter les bonnes données, et finalement prendre une décision.
Book Description
"Les progrès de l'informatique et le développement des ordinateurs conduisent de plus en plus à l'accumulation d'informations de différentes sortes. La forme la plus répandue et la plus classique de stockage est celle correspondant à des tableaux de données. Dans de nombreux domaines on est ensuite conduit à tirer parti de cette information pourla synthétiser, pour servir de base à un processus de décision, de reconnaissance ou, plus généralement, pour appréhender d'une certaine manière la nature des phénomènes sous-jacents aux données. L'analyse de données répond à un bon nombre de ces questions. Cet ouvrage développe l'ensemble des principales méthodes de cette discipline : classification automatique, analyse factorielle, analyse discriminante, méthodes ordinales. Les principaux résultats théoriques utiles y sont démontrés et des exemples d'applications illustrent chaque méthode.[...]" (source : 4ème de couverture)
Author: Charles M. Judd Publisher: De Boeck Supérieur ISBN: 9782804108090 Category : Social Science Languages : fr Pages : 424
Book Description
Grâce à son approche par comparaison de modèles ainsi que sa perspective unifiée basée sur le modèle linéaire général, Analyse des données offre véritablement au lecteur l’occasion de mieux comprendre toute une gamme de procédures statistiques. Cette perspective cohérente, tant au niveau de la terminologie que de la notation, est exploitée tout au long de l’ouvrage pour présenter des techniques de construction de modèles limitées en nombre mais beaucoup plus puissantes. Cet ouvrage fera l’unanimité pour son traitement détaillé de l’ANOVA, de la régression multiple, des observations non-indépendantes, des modèles d’interaction et non-linéaires, et pour ses conseils dans les démarches qu’il convient d’adopter, tant à l’égard des données déviantes que face à toute une série d’autres difficultés dans l’analyse des données. L’approche par comparaison de modèles ici présentée offre plusieurs avantages : - elle augmente la compréhension intuitive de la matière, et accroit dès lors la capacité future à analyser les données de manière correcte - elle procure davantage de contrôle dans l’analyse des données de manière telle que les lecteurs peuvent ensuite appliquer les techniques à un plus grand spectre de questions de recherche - elle réduit le nombre de techniques statistiques qui doivent être mémorisées - elle enseigne aux lecteurs à devenir des « analyseurs de données » plutôt que des statisticiens Analyse des données s’avère idéal pour des enseignements avancés du premier cycle universitaire ainsi que pour les cours dispensés aux second et troisième cycles. Les cours prioritairement visés concernent l’analyse des données, les statistiques ainsi que les méthodes quantitatives en psychologie, en éducation, ou dans tout autre cours de sciences sociales et comportementales. L’ouvrage intéressera également les chercheurs chevronnés soucieux d’analyser au mieux leurs données d’expérience ou leurs résultats d’enquête.
Author: BRASSEUR Christophe Publisher: Lavoisier ISBN: 2746295202 Category : Big data Languages : en Pages : 226
Book Description
Le développement spectaculaire d’internet, des réseaux sociaux, de la technologie mobile et la multiplication des capteurs provoquent une croissance exponentielle des données à laquelle les entreprises doivent faire face : c’est le phénomène du Big Data. Ses enjeux sont considérables. Au-delà de la simple question technique du stockage, il offre la possibilité de tirer profit du contenu de ces nouvelles sources d’information. Les solutions décisionnelles classiques laissent progressivement place au Business Analytics et aux méthodes prédictives, transformant l’avalanche de données en valeur ajoutée. La technologie est aujourd’hui disponible, les bases de données traditionnelles ont évolué et les solutions dédiées à l’exploitation des données massives, telles que Hadoop, sont désormais opérationnelles. S’appuyant sur différents cas pratiques, Enjeux et usages du Big Data met l’accent sur les méthodes, les techniques et les ressources nécessaires pour permettre aux entreprises d’entrer avec succès dans l’ère de l’information à grande échelle.
Author: Richard Tomassone Publisher: ISBN: 9782726102329 Category : Mathematical statistics Languages : en Pages : 310
Book Description
An overview on factor analysis; Multiple correspondence analysis as a method for processing survey data; Multilinear and geometrical models: overview and relationships; Path models; Discriminants analysis; Classification: an overview; On the assessment and comparison of classifications; Methods of constrained classification; Clustering by density estimation; Simultaneous clustering of objects and variables; Fuzzy clustering procedures; Canonical analysis from the automatic classification point of view; Pattern recognition by a piecewise polynomial approximation with variable joints; Biased estimation in the linear model; Least squares fitting and robust regression.
Author: Ludovic Lebart Publisher: Springer Science & Business Media ISBN: 9780792348405 Category : Mathematics Languages : en Pages : 270
Book Description
Researchers in a number of disciplines deal with large text sets requiring both text management and text analysis. Faced with a large amount of textual data collected in marketing surveys, literary investigations, historical archives and documentary data bases, these researchers require assistance with organizing, describing and comparing texts. Exploring Textual Data demonstrates how exploratory multivariate statistical methods such as correspondence analysis and cluster analysis can be used to help investigate, assimilate and evaluate textual data. The main text does not contain any strictly mathematical demonstrations, making it accessible to a large audience. This book is very user-friendly with proofs abstracted in the appendices. Full definitions of concepts, implementations of procedures and rules for reading and interpreting results are fully explored. A succession of examples is intended to allow the reader to appreciate the variety of actual and potential applications and the complementary processing methods. A glossary of terms is provided.
Author: Christos H. Skiadas Publisher: John Wiley & Sons ISBN: 1786303825 Category : Mathematics Languages : en Pages : 286
Book Description
This series of books collects a diverse array of work that provides the reader with theoretical and applied information on data analysis methods, models, and techniques, along with appropriate applications. Volume 1 begins with an introductory chapter by Gilbert Saporta, a leading expert in the field, who summarizes the developments in data analysis over the last 50 years. The book is then divided into three parts: Part 1 presents clustering and regression cases; Part 2 examines grouping and decomposition, GARCH and threshold models, structural equations, and SME modeling; and Part 3 presents symbolic data analysis, time series and multiple choice models, modeling in demography, and data mining.
Author: Graham Currell Publisher: Oxford University Press (UK) ISBN: 0198712545 Category : Computers Languages : en Pages : 353
Book Description
Drawing on the author's extensive experience of supporting students undertaking projects, Scientific Data Analysis is a guide for any science undergraduate or beginning graduate who needs to analyse their own data, and wants a clear, step-by-step description of how to carry out their analysis in a robust, error-free way.
Author: Daniel Caumont
Author: Daniel Caumont
Author: Edwin Diday
Author: Charles M. Judd
Author: BRASSEUR Christophe
Author: Jean-Pierre Bocquet-Appel
Author: Richard Tomassone
Author: Michel Volle
Author: Ludovic Lebart
Author: Christos H. Skiadas
Author: Graham Currell