Statistiques exploratoires : ACP, ACM, AFC
10 oct. 2023
Voici trois projets illustrant l'utilisation de l'analyse en composantes principales (ACP), de l'analyse des correspondances multiples (ACM) et de l'analyse factorielle des correspondances (AFC).
L'Analyse en Composantes Principales (ACP), l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) et l'Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) sont trois techniques d'analyse multivariée utilisées pour explorer et réduire la complexité des ensembles de données.
L'ACP est idéale pour des données quantitatives, comme dans un projet analysant les tendances de consommation énergétique à partir de multiples variables comme la consommation d'électricité et de gaz. L'ACM, adaptée aux données catégorielles, pourrait être utilisée pour étudier les préférences des consommateurs en analysant des enquêtes de satisfaction.
Enfin, l'AFC, combinant les approches de l'ACP et de l'ACM, conviendrait à un projet analysant des correspondances entre différentes catégories de produits et les profils de clients, offrant une compréhension approfondie des habitudes de consommation.
Ces méthodes permettent de synthétiser et d'interpréter des informations complexes, facilitant la prise de décisions basée sur des données.