Introduction à l’analyse de données

Sophie BAUDET-MICHEL
Maîtresse de conférences en géographie, Université Paris Cité

Objectifs pédagogiques

Les techniques d’analyses multivariées sont des outils statistiques permettant de mettre en valeur et d’analyser des informations quantitatives et qualitatives relatives à un grand nombre d’individus statistiques ; elles sont fréquemment utilisées dans les bureaux d’études, dans les services d’études des collectivités ou des administrations. Il s’agit ici de s’initier à leur utilisation. Elles font partie des outils de l’analyse statistique descriptive. Vous appliquerez ces techniques d’analyse descriptive de manière guidée en TD sur l’analyse des différences entre les quartiers d’une commune de la banlieue parisienne. Vous manipulerez des données statistiques sur les indicateurs démographiques et sociaux d’une ou plusieurs communes. Vous utiliserez pour cela R studio.

Plan de cours

  1. Construire une information quantitative pour répondre à une question géographique
  2. Premières analyses : comment se différencie l’espace (analyses univariées) ?
  3. Quelles relations entre des phénomènes dans l’espace (analyses bivariées) ?
  4. La structure cachée de l’information géographique : l’analyse en composante principale
  5. Les types d’espaces : la classification ascendante hiérarchique

Evaluation

Le contrôle des connaissances est en contrôle continu à 100% :

  • 80% de la note d’UE : un rapport à remettre en fin de semestre.
  • 20% : 2 courtes interrogations sur table dans le cadre des séances.

Cette UE ne peut être prise en contrôle terminal.

Références bibliographiques

  • Benzécri J.P, L’analyse des données, Paris, Dunod, 1973.
  • Dumolard P., Dubus N., Charleux L., 2008, Les statistiques en géographie, Col Géographie Atouts, Paris, Belin, 239 p.
  • Groupe ElementR, 2014, R et espace, traitement de l’information géographique. Framabook, , 244 p.
  • Husson Fr, Le S., Pagès J., 2019, Analyse de données avec R. Rennes, Col Pratique de la statistique, Presses Universitaires de Rennes, 239 p.
  • Lambert N., Zanin C., 2016, Manuel de cartographie, Paris, Armand Colin, Col Cursus, 1973.
  • Sanders L., 1989, L’analyse statistique des données en géographie, Montpellier, RECLUS, Col Alidade, 267 p.