Business Analytics & Intelligence Basics
Fundamental principles and concepts
Analyse de données statistiques avec SPSS
Devenez un expert en analyse statistique univariées et multivariées avec SPSS
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Course Insight
Suitable for all experience levels. This course fits into the Business Analytics & Intelligence learning path as a practical resource to build targeted capabilities.
Certification FocusedSelf-Paced Learning
SKILLS TO
MASTER
Practical ApplicationTrending
Real-world project implementationBest Practices
Industry standard workflows and guidelinesCareers:Relevant for professionals pursuing roles within Business Analytics & Intelligence.
Quick Facts
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What You’ll Learn
- Analyser les données pour les statistiques univariées, bivariées et multivariées avec SPSS .
- Examen des principes statistiques essentiels et introduction à SPSS .
- Analyser de données exploratoire, statistiques de base et affichages visuels (Fréquences, fonction d'exploration, les valeurs aberrantes) .
- Gestion des données dans SPSS (Calcul d'une nouvelle variable, Sélection des cas, Recodage de variables dans des variables identiques ou différentes, Trier les cas, Transposition des données) .
- Tests inférentiels sur les corrélations, les comptes et les moyennes (Calcul des z-Scores dans SPSS, Coefficients de corrélation, Une mesure de la fiabilité: le Kappa de Cohen, Tests binomiaux, Test de qualité de l'ajustement, Chi-carré, Test t à un échantillon pour une moyenne, Test t à deux échantillons pour les moyennes) .
- Analyse de puissance et estimation de la taille de l'échantillon (Exemple d'utilisation de G .
- Power: estimation de la taille d'échantillon requise pour détecter la corrélation de population, Puissance pour la qualité de l'ajustement khi-carré, Alimentation pour échantillons indépendants t-Test, t-test des échantillons appariés) .
- Analyse de la variance (effets fixes et aléatoires, Exécution de l'ANOVA dans SPSS, Le test F pour ANOVA, Taille de l'effet, Contrastes et tests post-hoc, Tests et comparaisons post-hoc alternatifs, ANOVA à effets aléatoires, ANOVA factorielle à effets fixes et interactions, Effets principaux simples, Analyse de la covariance (ANCOVA), Puissance pour l'analyse de la variance) et ANOVA à Mesures Répétées (Mesures répétées unidirectionnelles, Mesures répétées dans les deux sens: une entre et une dans le facteur) .
- Régression linéaire simple et multiple et Régression logistique .
- Exemple de MANOVA (Taille de l’effet, Test M de Box, Analyse de la fonction discriminante, Hypothèses des matrices d'égalité de covariance, MANOVA et analyse discriminante de trois populations, Statistiques de classification, Visualisation des résultats, Analyse de puissance pour MANOVA) .
- Analyse en composantes principales (Exemple de PCA, Données 1901 de Pearson, Scores de composants, Visualisation des principaux composants, PCA de matrice de corrélation) et Analyse factorielle exploratoire (Le modèle d'analyse factorielle commune, Le problème de l'analyse factorielle exploratoire, Analyse factorielle des données de la CPA, Scree Plot, Rotation de la solution factorielle, Analyse par grappe, Comment valider des clusters) .
- Tests non paramétriques (Échantillons indépendants: Mann-Whitney U, Plusieurs échantillons indépendants: test de Kruskal-Wallis, Données de mesures répétées: test de Wilcoxon et test de Friedman, Le test du signe) Show moreShow less.
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Description
Les objectifs de ce cours sont de présenter une introduction liminaire très concise et facile à utiliser d'une multitude d'outils de calcul utiles pour donner un sens aux données, qu'elles proviennent des sciences sociales ou fondamentale. L'accent mis sur ce cours est l'analyse des données et tirer des conclusions à partir d'observations empiriques. L'objectif n'est pas sur la théorie. Les formules sont données là où cela est nécessaire dans de nombreux endroits, mais le cours se concentre sur les concepts plutôt que sur l'abstraction mathématique. Nous mettons l'accent sur les outils de calcul utilisés dans la découverte de modèles empiriques et proposons une variété d'analyses statistiques et de tâches de gestion des données populaires que vous pouvez immédiatement appliquer au besoin à vos propres recherches. Le cours présente des analyses et des démonstrations utilisant SPSS. La plupart des ensembles de données analysés sont très petits et pratiques, donc leur entrée dans SPSS devrait être facile.
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Course Curriculum
13 sections • 79 lectures • 12h 19m total length
FAQs
Instructor
EC
Elie Chancelin Keukoua, Emilienne Nina Leudjeu
3.7 Rating42 Reviews486 Students2 Courses
s
Elie Chancelin Keukoua
Coordonnateur du projet
Je suis le directeur général de bureau d'étude CESTAD (cabinet d'enquete statistique, de traitement et d'analyse de données statistiques) et du cabinet ExcelCorpo (spécialisé dans les prestations des services Microsoft Excel). Avec plus de 12 ans expérience comme enseignant en mathématique et en analyse des données statistiques, et ayant travailler dans plusieurs instituts de formation, je mets à votre service une formation de qualité pour une apprentissage rapide et efficace.
Emilienne Nina Leudjeu
Informaticienne et statisticienne
Informaticienne et statisticienne de formation, j'ai 6 années expérience comme expert en analyse de données qualitatives et quantitatives au sein du bureau CESTAD (Cabinet d’enquête statistique, de traitement et d'analyse de données) et du cabinet Excelcorpo (prestation des services Microsoft Excel). En plus du logiciel Microsoft Excel, j'ai d'autres compétences très avancées des logiciels comme SPSS, STATA, SAS, R...
Reviews
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