Ce projet consiste en l'analyse des données de consommations et habitudes alimentaires de l'étude INCA 3. Il est composé de trois parties : une analyse exploratoire des données et visualisations, un clustering d'individus à l'aide de méthodes telles que l'ACP, les K-moyennes et le Clustering Ascendant Hiérarchique, et une prédiction de l'IMC en utilisant des méthodes de Machine Learning supervisé en Python.