Module de formation dédié à l'analyse de données multidimensionnelles pour les professionnels. Il propose une méthodologie pour choisir les méthodes statistiques adaptées (ACP, AFC, ACM, CAH) en fonction des données. Le module inclut des mises en œuvre pratiques avec R, des sorties graphiques et des interprétations pour faciliter l'apprentissage et l'application des techniques d'analyse.

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.

Dépôt de code source pour l'analyse de gènes 16S utilisant les bibliothèques phyloseq et ACP dans R. Il contient des exemples de scripts pour l'importation et l'analyse de données, ainsi que des données d'exemple au format biom, xlsx, fasta et txt.

Ce projet implémente des méthodes avancées d'analyse en composantes principales (ACP) pour traiter des matrices de données. Il permet de calculer les valeurs propres et vecteurs propres d'une matrice de covariance, ainsi que sa décomposition en valeurs singulières (SVD). Les résultats sont utilisés pour projeter les données dans un espace réduit et faciliter leur interprétation statistique.

Ce projet académique vise à explorer et analyser des données financières et sectorielles à l'aide de méthodes de fouille de données. Il permet d'identifier des groupes homogènes de secteurs d'activité via des techniques comme l'ACP et le clustering, puis de prédire des indicateurs clés comme la capacité d'emprunt ou les prévisions annuelles. Les résultats sont visualisés pour faciliter l'interprétation des tendances et des regroupements.

Ce projet consiste en une étude des données de consommations et habitudes alimentaires de l'étude INCA 3. Il comprend une analyse exploratoire des données, une classification d'individus à l'aide de méthodes telles que l'ACP, les K-moyennes et le clustering ascendant hiérarchique, ainsi qu'une prédiction de l'IMC à l'aide de méthodes de machine learning supervisé.