Traitement automatique des données Chapitre 4 – Le logiciel SPSSteachingpurpose.e-monsite.com/medias/files/traitement-de... · 2018-01-03 · 03/01/2018 5 Analyse des données

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Traitement automatique des données

Chapitre 4 – Le logiciel SPSS –

Dr. Bouaziz A. 2017/2018

Faculté des Sciences Economiques Commerciales et de Gestion

Département des Sciences Commerciales

MASTER2 -Finance et Commerce International- (S3)

Introduction

Analyse des données

Le traitement des données par ordinateur

Logiciels appropriés

SPSS Software Définition et caractéristiques

Installation

Démarrer SPSS

Personnalisation du logiciel

Survol sur l’interface

Travaux pratiques: méthodes d’analyse TP0

TP00

TP1 TP5

TP2 TP6

TP3 TP7

TP4 TP8

Plan

10/06/2016 Bouaziz Amira 2 Informatique 2 2 2016/2017 Traitement automatique des données Chap4 2 2017/2018

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Introduction

● Analyse des données

● Le traitement des données par ordinateur

● Logiciels appropriés

● SPSS Software ● Définition et caractéristiques

● Installation

● Démarrer SPSS

● Personnalisation du logiciel

● Survol sur l’interface

● Travaux pratiques: méthodes d’analyse ● TP0

● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8…

Agenda


Introduction (1/1)


∑ Données

Analyse de données

Découverte de l’information

Extraction de l’information

Analyse des caractéristiques

Intelligence commerciale

∑ Décisions

Data analysis / analytics

Knowledge discovry/ mining

Knowledge extraction

Pattern analysis

Business intelligence

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● Introduction

Analyse des données

● Le traitement des données par ordinateur



● Installation

● Démarrer SPSS



● Travaux pratiques: ● TP0

● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8

Agenda


Analyse des données (1/7)


Pourquoi l’analyse des données

Que peut-on

apprendre à

partir de ces

données ? Comment extraire les phénomènes, les lois, les connaissances que recèlent ces données que nous ne pouvons appréhender directement? Sachant que: le monde est

fondu dans les données: «

tout est données »

- Projeter les points de données sur X-Y ou Y-z, que pouvons nous apprendre?

- Le taux de la création de données accélère chaque année!

- Comment transférer des grandes masses de données en information … connaissance … intérêt?

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- Ensemble de méthodes descriptives ayant pour objectif de résumer et

visualiser l’information pertinente contenue dans un grand tableau de

données

Ou

- Synthétiser, structurer l’information contenue dans des données

multidimensionnelles (n individus, p variables).

Ou

- Extraction des caractéristiques ou informations pertinentes depuis

une masse de données, où ces informations:

- implicites,

- antérieurement inconnue,

- potentiellement utiles,

- non triviales

Définitions



- Télécommunication

- Études de développement de société

- Détection d’intrusion

- Le monde de business

- L’intelligence artificielle

- L’analyse de données biologiques

- Sciences et apprentissage

Différentes utilisations de l’ADD

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- Fournir la prédiction de payement et la politique de l’analyse de crédit

des clients

- Classification et regroupement des consommateurs pour un marketing

ciblé

- Détection de de l’action de blanchir l’argent et d’autres crimes

financières

Utilisation en Business – exemple 1 : Finance –

- Analyse multidimensionnel des ventes, consommateurs, produits,

époque, et région

- Analyse de l’efficacité des opérations de ventes

- Rétention des consommateurs / analyse de la fidélité du consommateur

- Recommandation et comparaison de produits

Utilisation en Business – exemple 2 : Ventes en détail –



Point de rencontre de plusieurs disciplines

Statistique Visualisation

Algorithmique

Applications Technologie BDs

Computation évoluée

Apprentissage de la maching

Reconnaissance des

caractéristiques

- Quantité explosive de données; Giga à Tera à Petabits

- Dimensionnalité élevée de données: micro-tableaux à 1000 dimensions

- Différence des types de données: web, documents, transactions, classes…

- Complexité élevée de données: multimédia, programmes parallèles, détecteur de

données, …

- Différence des domaines de données: business, science, société…

- Nouvelles applications sophistiquées

Pourquoi?

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Objectif: depuis les données à la décision (exemple illustratif)

Données

Information

Connaissance

Décision/Compétence

- Client - Stock - Ventes - Démographie - Géographie

- X habite à la région R - Y a A ans - Z gâche de l’argent à

la cité V situé à R

- Une quantité du produit P est vendue à la région R

- Les familles ayant le profile F utilisent M% du produit p à la période N

- Faire des promotions sur P à R durant N

- Envoyer de la pub à propos du P à F



Prise de décision

Présentation de l’info

Extraction /

découverte de l’information

Exploration des données

Résumés statistiques, requêtes, rapports

Prétraitement/ intégration des données

Sources de données Papiers, Fichiers, Documents web, Expérimentations scientifiques, SGBD

Administrateur de BD

Analyste de données

Analyste de business

Utilisateur final

Processus de la prise de décision en Business: découverte de l’information

Techniques de visualisation

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● Introduction


Traitement des données par ordinateur



● Installation

● Démarrer SPSS




● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8

Agenda


Traitement de données par ordinateur (1/2)


- Machine: mémoire, processeur, périphériques d’entrées, afficheurs, détecteurs…

- Ensemble de logiciels: système d’exploitation, logiciels d’application (Analyse et

traitement de données: SPSS),

- Autres: services Internet, services du cloud computing, big data (BDs), …

Boite noire:

Résultat

Données

Format brut caractères alphanumériques, …

Format interprétable Graphiques, taux,

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Traitement de données par ordinateur (2/2)


Tableaux alphanumériques, … Graphiques interprétables

● Introduction


● Traitement des données par ordinateur

Logiciels appropriés


● Installation

● Démarrer SPSS




● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8

Agenda


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Logiciels appropriés (1/1)


- Des logiciels spécialisés pour l’analyse de données en statistique et

économétrie: open source, domaine publique, propriétaires, ...

- open source: R software, JASP, Orange, …

- domaine publique: CSPro, Epi Info

- Propriétaires: Analytica, Matlab, Mathematica, SPSS Statistics, MedCalc, SAS,

Statistica, …

Logiciels statistiques:

- Contexte et domaine d’étude (étudiant/ expert, publique/ spécialisé)

- Convenance avec les systèmes d’exploitations

- Supporter les différentes méthodes d’analyse et structures de données:

régression, séries de temps, [ANOVA!], …

- Interface, visualisation, contrôle de données, langage de développement/

programmation

- …

Choix?

● Introduction




SPSS Statistics Software ● Définition et caractéristiques

● Installation

● Démarrer SPSS




● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8…

Agenda


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SPSS Software (1/7)


- Statistical Package for Social Sciences (SPSS): un logiciel utilisé pour

l’analyse statistique (écrit en Java)

- Première version: 1968 par SPSS

- Dernière version: 2017 (25)

- Licence: propriété d’IBM Cor. (acheté en 2009) (www.ibm.com/us-

en/marketplace/spss-statistics)

- Supporte les systèmes d’exploitation: Windows, Linux, Mac, Unix

- Plusieurs versions: 22

- Interface graphique conviviale

- Séparation des fichiers des données

- Fonctionnalités accessibles à travers des menus déroulants organisés et

regroupés: plusieurs fonctions statistiques

- Possibilité d’ajouter des modules pour augmenter les fonctionnalités

Définition et caractéristiques:

SPSS Software (2/7)


Afin d’installer SPSS 22, suivre les instructions sur le guide de

l’installation joint en annexe

[guide installation SPSS 22]

Installation:

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SPSS Software (3/7)


Démarrer SPSS 22:

SPSS Software (4/7)


Démarrer SPSS 22:

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SPSS Software (5/7)


Démarrer SPSS 22:

SPSS Software (6/7)


Survol sur l’interface (1/2): présentation des différentes parties Boutons de

redimensionnement

Barre de menus de commandes

Nom du fichier

Barre d’outils

Afficheur des données

Afficheur des variables

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SPSS Software (7/7)


Survol sur l’interface (2/2): vue de données / vue de variables

Vue des variables

Vue des données

Outils

Analyse

Résultats

Questionnaire établi: - Coder les variables (questions) - Saisir les variables

Réponses recueillies depuis les questionnaires distribués: - Entrer les instances recueillies

Établir la méthode d’analyse la plus convenable (décidée) À valider ou rejeter une (plusieurs ) hypothèse (s)

● Introduction




● SPSS Statistics Software ● Définition et caractéristiques

● Installation

● Démarrer SPSS



Travaux pratiques: méthodes d’analyse ● TP0

● TP00

● TP1 TP5

● TP2 TP6

● TP3 TP7

● TP4 TP8

Agenda


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Travaux pratiques (TP0)


- Se familiariser avec l’environnement du travail SPSS

- Exploiter son premier questionnaire

- Créer son premier fichier de données « .sav »

- Saisie de variables (toutes les questions)

- Personnaliser la vue de variables

TP0 Exploration de la vue des variables



- Saisie de données

- Gestion des fichiers « .sav » et des observations

- Importer des données depuis Excel

TP00 Exploration de la vue des données

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- Calcul et recodage des variables

- Gestion des valeurs manquantes

- Test de normalité: KS

- Test de fiabilité de l’outil de recueil de données: Alpha de crombakh

TP1 Prétraitement + Interprétation



- Analyse descriptive: variables quantitatives

- Analyse des fréquences: variables qualitatives

- Tableaux d’effectifs et de fréquences, histogrammes, Tukey box plot

- Diagrammes à bâtons, diagrammes à secteurs

TP2 Analyse descriptive + Interprétation

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- Récupérations des fichiers échantillons depuis SPSS

- Test T à échantillon uniques (v. quant)

- Test T à échantillons indépendants (v. quant)

- Test T à échantillons appariés (v. quant)

- Test Anova: analyse des variances, test d’indépendance (v. quant/

v.qual) [+ Lecture et interprétation du Test Levene]

TP3 Tests de comparaison de moyennes + Interprétation



- Lecture des tableaux croisés simples/effectifs (v. qual /v. qual)

- Appel aux variables de contrôle: étude de cas et interprétation

TP4 Test de Khi2 + Interprétation

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- Réalisation d’une corrélation linéaire simple « Pearson » (v. quant/ v.

quant)

- Lecture et interprétation des résultats

TP5 Corrélation



- Réalisation d’une régression linéaire simple

- Lecture et interprétation des résultats

TP6 Régression

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Réalisation d’une ACP

Interprétation et considérations

TP7 Analyse des composantes principales (ACP)



- Conseils: Diagrammes, couleurs, et présentations

- Exemples

TP8 Rapports de synthèse