Statistiques Decriptives
Explorez le monde de l'analyse descriptive et donnez du sens à vos données !
Cette formation de 2 jours vous permettra d'acquérir les bases de la statistique descriptive et de développer les compétences nécessaires pour analyser et interpréter des données quantitatives. Vous apprendrez à utiliser les outils et les techniques statistiques pour extraire des informations pertinentes, identifier des tendances et prendre des décisions éclairées.
Les contenus techniques de cette formation sont :
- Les mesures de tendance
- Les mesures de dispersion
- Les tests de normalité
- Les mesures de corrélation
Durée de la formation
Début de la formation
Objectifs de la formation
Les objectifs visés par la formation sont :
- Comprendre les principes de base de la statistique descriptive et la différencier de la statistique inférentielle
- Acquérir une connaissance approfondie des mesures de tendance centrale et de dispersion, ainsi que de leur utilisation pour décrire les données
- Apprendre à visualiser les données à l'aide d'outils graphiques tels que les histogrammes et les boxplot
- Comprendre les tests de normalité et les mesures de corrélation et leur utilisation pour évaluer les relations entre les variables
- Acquérir des compétences pratiques en utilisant les techniques statistiques pour résoudre des problèmes de données réels
- Développer la capacité à communiquer les résultats statistiques de manière claire et concise
- Renforcer les compétences acquises par la révision des concepts clés et la participation à un projet pratique
Public de la formation
Toute personne débutante désireuse de se former aux statistiques descriptives.
Prérequis pour la formation
Bases de la programmation
Programme
de la formation
- Introduction à la statistique descriptive
- Présentation de l'objectif de la statistique descriptive et des différences avec la statistique inférentielle.
- Variables et échantillons
- Comprendre les différences entre les variables quantitatives et qualitatives et comment échantillonner les données.
- Mesures de tendance centrale
- Présentation des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) et comment les utiliser pour décrire les données.
- Mesures de dispersion
- Présentation des mesures de dispersion (écart type, intervalle interquartile) et comment les utiliser pour décrire la variabilité des données.
- Analyse graphique
- Introduction aux graphiques (histogrammes, boxplot) et comment les utiliser pour visualiser les données.
- Test de normalité
- Présentation des tests de normalité et comment les utiliser pour déterminer si les données suivent une distribution normale.
- Mesures de corrélation
- Présentation des mesures de corrélation (coefficient de Pearson, coefficient de Spearman) et comment les utiliser pour déterminer la relation entre deux variables.
- Tests statistiques
- Présentation des tests statistiques (t-test, ANOVA) et comment les utiliser pour effectuer une comparaison entre les groupes.
- Projet pratique
- Les participants seront invités à utiliser les compétences acquises pour résoudre un problème de données réel et à présenter les résultats obtenus.
- Exercices pratiques
- Analyse des données de consommation d'énergie pour les foyers d'une ville à l'aide des mesures de tendance centrale et de dispersion.
- Détermination de la normalité des données de salaires de différentes professions en utilisant le test de normalité de Shapiro-Wilk.
- Examen de la corrélation entre le niveau d'éducation et le salaire moyen d'une population donnée.
- Visualisation de la distribution des notations d'un examen en utilisant un histogramme et un boxplot.
- Détermination de la moyenne et de l'écart type des scores de différents groupes d'étudiants pour évaluer l'efficacité de différentes méthodes d'enseignement.
- Analyses de données de vente de produits pour déterminer les tendances saisonnières et les produits les plus populaires.
-
- Les exercices proposés lors des formations sont centrés sur chaque concept présenté durant la formation. Les exercices abordent les concepts et la difficulté de façon progressive. À la fin de la formation, un exercice récapitulatif d’intégration des concepts est proposé aux participants.
Personne de contact
Formateur :
bstorm est une entreprise belge de services informatiques comptant 50 experts, spécialisée dans la transformation digitale, l’analyse de données et le développement de solutions sur mesure. Son expertise en analyse de données permet de transformer des volumes d’informations complexes en insights exploitables, offrant des outils puissants pour optimiser la prise de décision et les performances des entreprises. En complément, bstorm est un acteur reconnu de la formation professionnelle.
