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Avant de commencer Approche quantitative ou qualitative ? Que veut-on mesurer ? Quels sont les objectifs ? Quels sont les moyens ? Les différents logiciels de statistiques. Les limites de la quantification. Les sources de données Les données : définitions La population de l'étude. Les données d'entreprise. Le questionnaire : les questions. Le questionnaire : les biais. Les données externes. Combiner différentes sources. Transformer les données en indicateurs Les différents types de variables. Les différents types d'indicateurs. Définir un indicateur. Utiliser les indicateurs. Construire un tableau de bord. Analyser les données en bivarié Deux variables quantitatives : les nuages de points. Le coefficient de corrélation. Deux variables qualitatives : tableaux et graphiques. Le test du chi-deux. Deux types de variables : tableaux et graphiques. L'analyse de la variance. Interprétation et analyse. Analyser les données en multivarié L'analyse factorielle. L'analyse typologique. La régression linéaire simple. La régression linéaire multiple. La régression logistique multiple. Mesurer les effets des politiques mises en place Définir des objectifs chiffrés. Les effets de conjoncture et de structure. Pourquoi isoler les effets d'une politique ? L'approche par les projections. L'approche expérimentale. L'approche « toutes choses égales par ailleurs ». Visualiser les données Enjeux de la data visualisation. Objectifs de la data visualisation. Adapter les graphiques aux objectifs. Quelques règles clés. La data visualisation interactive. Limites et risques de la data visualisation. Présenter les résultats Structurer sa présentation. Spécifier les objectifs. S'adapter à la situation. Privilégier la pédagogie. Interpréter collectivement. Tirer les conclusions pour l'action. Évolutions récentes dans l'analyse de données Définitions : big data, intelligence artificielle. Données structurées et non structurées. L'analyse textuelle. Les algorithmes et la notion d'apprentissage. L'apprentissage supervisé ou non supervisé. L'approche prédictive. L'automatisation. Les enjeux juridiques et éthiques.

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