Analyse de données multidimensionnelles

 

Responsable du cours :  Pierre DESMET

Français – 21 heures – 3 ECTS

 

Objectifs

L’étudiant doit être capable, à l’issue du cours, de choisir et de mettre en oeuvre la méthode adaptée pour traiter des données multidimensionnelles dans le cadre d’études descriptives et explicatives.

Evaluation

  • 50% Cas « Fleur de beauté » (A, B et C seulement) (à rendre pour le 12/11)
  • 50% Travail de groupe : réalisation d’une analyse factorielle et construction d’une typologie sur le cas « Carrefour Discount » (à rendre le 16/12)

Lecture

Cette lecture est OBLIGATOIRE et sera éventuellement contrôlée par une interrogation inopinée.

 

Planning

  1. Plan commercial, LTV et attrition
  2. Régression
  3. Analyses factorielles (1/2)
  4. Analyses factorielles (2/2)
  5. Typologies (1/2)
  6. Typologies (2/2)
  7. SQL

 

Plan de cours détaillé

1. Plan commercial, LTV

  • Valeur client (LTV)
  • Elaboration d’un plan commercial (Modèle markovien)

Présentation PPT

2. Régression (Chap 13, 426-436, Chap 14, 481-492)

Expliquer la variance d’une variable quantitative par une/plusieurs variables quantitatives et discrètes

 

3-4. Analyses factorielles (Chap 14, 439-462)

Synthétiser les informations contenues dans une matrice de Variance-Covariance ou de corrélations

 

5. Typologies et segmentation (Chap 14, 462- 480)

Regrouper des individus pour réduire l’hétérogénéité autour de la moyenne et identifier des groupes cibles. Segmentation a priori, a posteriori, concomittante

6. Régression logistique

7. Traitement de fichiers multiples

 

Analyse conjointe (Chap 15, 534-545)

 

Prévision des ventes d’un nouveau produit

Présentation modèles intégrés

Excel : Map_Ind.xls

 

Echelles de mesure

Mesurer une variable latente.

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