Analyse des données : tableaux de données, variables, représentations, distances; logiciels : ISIS, R ; préparation des données : données manquantes ou anormales; méthodes factorielles : composantes principales, correspondances simple et multiples, analyse des rangs, analyse factorielle ; méthodes explicatives : régressions, analyse de la variance et de la covariance,... ; méthodes de classement : analyse discriminante, arbres de décision et de segmentation ; méthodes de classification hiérarchique et de partitionnement ; réseaux de neurones artificiels ; représentativité d'un base de données.
- Titulaire: Xavier SIEBERT