Introduction à R pour la Data Mining
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Questions and Answers

Quel est l'objectif principal du RGPD ?

  • Faciliter le traitement non consenti des données
  • Offrir une meilleure protection des données personnelles (correct)
  • Simplifier l'accès aux données sans consentement
  • Accroître la collecte de données personnelles

    • Quelles données personnelles sont considérées comme sensibles ?

  • Numéro de téléphone
  • Nom et prénom
  • Adresse électronique
  • Données biométriques et données de santé (correct)

    • Quel droit est renforcé par le RGPD concernant les individus ?

  • Droit à l'ignorance des traitements
  • Droit à l'automatisation complète des décisions
  • Droit à la collecte de données sans consentement
  • Droit à l'effacement des données (correct)

    • Qui est concerné par les dispositions du RGPD ?

    <p>Tous les individus dans l'EEE</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principes que doit respecter chaque traitement de données ?

    <p>Légalité et équité</p> Signup and view all the answers

    Quel nouveau droit est introduit par le RGPD ?

    <p>Droit à la portabilité des données</p> Signup and view all the answers

    Quel traitement des données doit être évité selon le RGPD ?

    <p>Traitement sans consentement préalable</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qu'un traitement de données selon le RGPD ?

    <p>Une opération sur des données personnelles</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principe d'accountability selon le RGPD ?

    <p>Démontrer le respect des règles à tout moment.</p> Signup and view all the answers

    Quelle fonctionnalité permet à R de garantir la reproductibilité des résultats ?

    <p>L'exécution de scripts.</p> Signup and view all the answers

    Quel outil de RStudio permet d'interagir directement avec le logiciel ?

    <p>La Console.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la première chose que fait RStudio lors de son lancement ?

    <p>Lancer une nouvelle session de R.</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode R utilise-t-il pour naviguer dans l'historique des commandes ?

    <p>Les flèches du clavier.</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les conséquences du non-respect du RGPD ?

    <p>Des sanctions graduées et parfois lourdes.</p> Signup and view all the answers

    Quels éléments doivent être communiqués aux individus selon le RGPD ?

    <p>La durée de stockage des données.</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'analyse est utilisé pour la présentation statistique dans R ?

    <p>Analyse univariée et représentation graphique de base.</p> Signup and view all the answers

    Comment se caractérise la corrélation entre deux variables qui s'opposent ?

    <p>Elles présentent une corrélation négative.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui se passe lorsque toutes les variables sont corrélées positivement entre elles dans une analysis de données ?

    <p>Les variables peuvent se retrouver d'un même côté d'un axe.</p> Signup and view all the answers

    Quelle transformation est effectuée dans l'espace Rp lors de l'ACP normée ?

    <p>Une translation du barycentre à l'origine.</p> Signup and view all the answers

    Quelle modalité qualitative est utilisée pour classifier le positionnement géographique des villes en Europe ?

    <p>Europe du Sud</p> Signup and view all the answers

    Quelle information est nécessaire pour l'étude du climat des différents pays d'Europe ?

    <p>Les températures moyennes mensuelles des principales capitales.</p> Signup and view all the answers

    Qu'indique une disposition d'ensemble des variables d'un même côté d'un axe lors d'une ACP ?

    <p>Les variables sont toutes corrélées positivement.</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif de l'étude des villes dans cette analyse ?

    <p>Comprendre la variabilité des températures mensuelles d'un pays</p> Signup and view all the answers

    Comment sont définies les villes similaires dans cette étude ?

    <p>Par leurs températures mensuelles</p> Signup and view all the answers

    Quelle est l'amplitude thermique dans le contexte des données de température ?

    <p>La différence entre la moyenne mensuelle maximum et minimum.</p> Signup and view all the answers

    Quels types de variables sont considérés comme actifs dans l'étude des variables ?

    <p>Températures mensuelles</p> Signup and view all the answers

    Comment les individus se répartissent-ils autour des axes dans l'espace Rp ?

    <p>De deux côtés des axes.</p> Signup and view all the answers

    Quel serait un bon raisonnement pour standardiser les variables dans cette analyse ?

    <p>Cela facilite la comparaison des différentes villes</p> Signup and view all the answers

    Quel est un critère pour qu'une liaison entre deux variables soit considérée comme positive ?

    <p>Les villes les plus chaudes selon l'une sont les plus chaudes selon l'autre</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle des individus supplémentaires dans cette étude ?

    <p>Apporter des informations sur d'autres villes</p> Signup and view all the answers

    Quel type de profil est étudié pour apprécier la liaison entre les variables ?

    <p>Profils de température des villes</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but de la liaison entre les variables dans l'analyse des températures ?

    <p>Simplifier les résultats en utilisant des variables synthétiques</p> Signup and view all the answers

    Que représente la variance d'une composante principale de rang s ?

    <p>L'inertie du nuage projeté sur l'axe s</p> Signup and view all the answers

    Les composantes principales sont caractérisées par le fait qu'elles sont :

    <p>Orthogonales par construction</p> Signup and view all the answers

    Quelle propriété est vraie concernant les variables centrées-réduites ?

    <p>Elles sont situées dans une hypersphère de rayon 1</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'effet de la distance euclidienne sur les vecteurs représentant les variables centrées ?

    <p>Elle leur confère une longueur de 1</p> Signup and view all the answers

    Qu'indique le cosinus de l'angle entre les vecteurs représentant deux variables j et k ?

    <p>Le coefficient de corrélation entre ces variables</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif de l'ACP par rapport au nuage des variables ?

    <p>Réduire les dimensions des données</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique ne s'applique pas aux composantes principales ?

    <p>Elles sont corrélées entre elles</p> Signup and view all the answers

    Quels vecteurs permettent de visualiser le nuage des variables dans l'ACP ?

    <p>Des vecteurs représentant les variables</p> Signup and view all the answers

    Quel énoncé décrit le problème de la représentation simultanée des individus et des variables en ACP ?

    <p>Cela engendre des proximités inexactes.</p> Signup and view all the answers

    En ACP normée, quelle caractéristique ont les variables par rapport à l'origine ?

    <p>Elles sont toutes à une distance de 1 de l'origine.</p> Signup and view all the answers

    Comment est déterminée la coordonnée d'une variable j sur un axe factoriel en ACP ?

    <p>Par le coefficient de corrélation avec la composante principale correspondante.</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il déconseillé d'utiliser une représentation superposée des individus et des variables ?

    <p>Elle peut induire en erreur sur les relations entre les données.</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des risques associés à la présence d'individus et de variables sur le même plan ?

    <p>Cela peut entraîner une surinterprétation des corrélations.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rayon du cercle des corrélations en ACP normée ?

    <p>Un rayon de unité.</p> Signup and view all the answers

    Dans l'analyse en composantes principales, qu'est-ce qui est à l'origine des axes du nuage de variables ?

    <p>Les facteurs principaux du nuage des variables.</p> Signup and view all the answers

    Quel terme désigne la distance des points-variables à l'origine dans l'ACP normée ?

    <p>Distance unitaire.</p> Signup and view all the answers

    Quel pays a la valeur la plus élevée dans la dimension 1 selon les coordonnées des individus?

    <p>Athènes</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a une contribution maximale dans la dimension 2?

    <p>Dublin</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a la cos2 la plus faible dans la dimension 1?

    <p>Londres</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville est la plus éloignée de Stockholm selon les valeurs de distance?

    <p>Reykjavik</p> Signup and view all the answers

    Quel pays a les coordonnées les plus négatives dans la dimension 2?

    <p>Helsinki</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a la contribution la plus élevée dans la dimension 5?

    <p>Madrid</p> Signup and view all the answers

    Parmi ces villes, laquelle a la valeur de cos2 la plus élevée dans la dimension 3?

    <p>Moscou</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a une contribution à la dimension 4 inférieure à 0,1?

    <p>Bruxelles</p> Signup and view all the answers

    Quel pays a le deuxième plus grand coût de cos2 dans la dimension 2 après Athènes?

    <p>Dublin</p> Signup and view all the answers

    Parmi ces options, laquelle a la coordonnée la plus faible dans la dimension 1?

    <p>Copenhague</p> Signup and view all the answers

    Quel pays a la contribution la plus élevée dans la dimension 3, en dehors de Madrid?

    <p>Sofia</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a les coordonnées les plus négatives dans la dimension 5?

    <p>Helsinki</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville présente le plus haut niveau de contribution à la dimension 4?

    <p>Athènes</p> Signup and view all the answers

    Quelle ville a la coordonnée la plus élevée dans la dimension 2?

    <p>Moscou</p> Signup and view all the answers

    Quelles villes représentent deux-tiers du deuxième axe ?

    <p>Reykjavik, Dublin, Moscou, Kiev, Budapest</p> Signup and view all the answers

    Quel résultat apparaît lorsque l'on examine la qualité de représentation des capitales dans le premier plan factoriel ?

    <p>La proximité des villes reflète une proximité réelle.</p> Signup and view all the answers

    Quelles villes sont considérées comme extrêmes en termes de températures mensuelles ?

    <p>Athènes, Lisbonne, Rome, Reykjavik</p> Signup and view all the answers

    Quelle variable contribue le plus au premier axe en matière de températures mensuelles ?

    <p>Amplitude</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la signification de la distance au point moyen dans le cadre de l'analyse ?

    <p>Elle aide à identifier les individus extrêmes.</p> Signup and view all the answers

    Quel mois a la plus grande contribution au premier axe selon les données fournies ?

    <p>Mai</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique du premier plan factoriel est notable pour les capitales autres que Berlin et Sarajevo ?

    <p>Elles sont toutes très bien représentées.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui n'est pas entièrement expliqué sur le premier plan factoriel ?

    <p>Les températures mensuelles de Berlin et Sarajevo.</p> Signup and view all the answers

    Quelle variable a la plus faible contribution au troisième axe, selon les données fournies ?

    <p>Longitude</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les deux dimensions qui montrent les plus grandes variations des températures ?

    <p>Dim.1 et Dim.3</p> Signup and view all the answers

    Comment est décrite la projection des données dans le plan factoriel ?

    <p>Comme une représentation fidèle de la réalité.</p> Signup and view all the answers

    Quelle analyse est effectuée pour examiner le nuage des variables ?

    <p>Analyse en composantes principales.</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique est associée aux mois d'été selon les données ?

    <p>Ils sont associés à des contributions importantes.</p> Signup and view all the answers

    Quel mois a une contribution notable au premier axe, similaire à Janvier ?

    <p>Novembre</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'effet sur la représentation des villes lorsque l'on examine les coordonnées en ACP ?

    <p>Les villes ont tendance à se regrouper.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Cours d'introduction à R

    • Le cours est une introduction à R, un logiciel gratuit pour le traitement et l'analyse de données.
    • Le cours est dispensé par Florian Landry Sawadogo.
    • Le cours est pour les étudiants de Licence de Génie Logiciel au Burkina Faso en L3 Data Mining.

    RGPD

    • Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) est une réforme de l'UE entrée en vigueur depuis le 25 mai 2018.
    • Le RGPD s'applique à toutes les entités, qu'elles soient dans l'Espace Economique Européen (EEE) ou non, qui traitent les données personnelles des individus résidant dans l'EEE.
    • Le RGPD vise à protéger les droits et libertés des individus concernant leurs données personnelles.
    • Les données personnelles sont des informations relatives à une personne identifiée ou identifiable.
    • Certaines données personnelles sont sensibles, comme les données de santé ou d'origine ethnique, et ne peuvent être collectées sans consentement.
    • Le RGPD exige des entités le respect de règles strictes et le principe d'accountability.
    • Le RGPD renforce les droits existants (information, accès, opposition, rectification) et en crée de nouveaux (limitation du traitement, effacement, absence de décision automatisée et portabilité).
    • Une analyse plus approfondie doit être effectuée lorsqu'il existe un risque élevé pour la vie privée des individus.

    Chapitre 1 : Présentation et Prise en Main du Logiciel R

    • Objectifs :
      • Présentation et prise en main du logiciel R.
      • Concepts de bases et structure des données.
      • Statistiques descriptives :
        • Analyse univariée.
        • Représentation graphique de base.

    Chapitre 2 : Manipulation et Visualisation des Données

    • Objectifs :
      • Manipulation des données et structures de données.
      • Contrôle.
      • Découper une variable numérique en classes.
      • Recoder des variables.
      • Jointures et opérations groupées.

    Manipulation des Données et Structures de Contrôle (1/5)

    • Une fonction en R est structurée selon une syntaxe précise.
    • Les fonctions pure, à l'inverse des fonctions impures, ne dépendent pas du contexte extérieur, leurs résultats dépendent uniquement des arguments.

    Manipulation des Données et Structures de Contrôle (2/5)

    • Les structures de contrôle permettent de gérer le déroulement des instructions.
    • Les instructions if() permettent d'exécuter un bloc d'instructions si une condition est vraie, else permet d'exécuter un bloc différent s'il est faux.
    • Les boucles for() permettent d'exécuter un bloc d'instructions plusieurs fois pour chaque élément d'un vecteur.
    • Les boucles while() permettent d'exécuter un bloc d'instructions tant qu'une condition est vraie.

    Manipulation des Données et Structures de Contrôle (3/5)

    • L'instruction if/else permet de gérer les différentes conditions possibles selon l'âge de l'utilisateur.

    Manipulation des Données et Structures de Contrôle (4/5)

    • Présentation des boucles for et while.
    • Exemples d'utilisation, avec la boucle while pour trouver et afficher le total d'une partie des entiers.

    Manipulation des Données et Structures de Contrôle (5/5)

    • Instructions break et next pour contrôler le déroulement des boucles.
    • Exemple d'utilisation des instructions break et next pour sortir d'une boucle for.

    Opérations logiques de comparaison (1/1)

    • Les opérateurs de comparaison renvoient Vrai (TRUE) ou Faux (FALSE).
    • Opérateurs: ==, !=, >, <, <=, >=, %in%.
    • Utilisation pour filtrer des données.
    • Fonction is.na() pour tester les valeurs manquantes.

    Découper une variable numérique en classes (1/1)

    • Utilisation de l'instruction cut() pour créer des classes à partir d'une variable numérique.
    • L'instruction breaks définit les intervalles des classes.
    • L'instruction include.lowest = TRUE inclut la borne inférieure dans chaque intervalle.

    Recoder des variables (1/4)

    • La fonction case_when permet de créer des conditions multiples et d'assigner une nouvelle valeur à chaque condition.
    • L'instruction TRUE ~ Autre assigne la valeur "Autre" à toutes les lignes auxquelles aucune autre condition n'est vraie.
    • La fonction freq() permet de générer une table de fréquences.

    Recoder des variables (2/4)

    • Fonctions fct_collapse pour regrouper des modalités d'une variable qualitative.
    • Fonctions fct_explicit_na pour gérer les valeurs manquantes (NA) dans le recodage.

    Recoder des variables (3/4)

    • Exercice de recodage d'une variable.
    • Table de fréquences pour la variable recodée.

    Recoder des variables (4/4)

    • Solution de l'exercice de recodage.
    • Utilisation de fct_collapse et case_when pour recoder la variable, obtenir les fréquences, et les re-trier.

    Jointures et Opérations groupées (1/2)

    • Présentation des jointures de tables.
    • Quatre types de jointures : left_join, right_join, inner_join, full_join.
    • La fonction merge pour combiner des tables en utilisant la clause by.
    • Exemples d'application de la fonction merge.

    Jointures et Opérations groupées (2/2)

    • Fonction merge pour combiner des tables en utilisant l'instruction by.
    • Exemples d'application de la fonction merge avec différents types de jointures.

    Chapitre 3 : Analyse Bivariée

    • Objectifs :
      • Analyse bivariée.
      • Statistique inférentielle.
      • Intervalle de confiance.
      • Tests statistiques (paramétriques / non paramétriques).

    Analyse bivariée (1/2)

    • Le croisement de deux variables qualitatives, avec la fonction table().
    • Exemple d'application utilisant les données 'hdv2003'.

    Analyse bivariée (2/2)

    • Calcul de la corrélation et de la covariance entre deux variables quantitatives avec cor() et cov().
    • Exemple avec les données 'hdv2003'.

    Statistique Inférentielle (1/2)

    • Présentation des intervalles de confiance.
    • Utilisation de la fonction t.test.
    • Exemple d'utilisation de t.test pour estimer un intervalle de confiance à 95% de l'âge en utilisant les données hdv2003.

    Statistique Inférentielle (2/3)

    • Description des tests statistiques paramétriques et non paramétriques.
    • Les tests paramétriques supposent une distribution normale des données.
    • Exemple de test t de Student, ANOVA, etc.
    • Les tests non paramétriques ne font pas d'hypothèses sur la distribution des données.
    • Ex : test de khi-2, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, etc.

    Statistique Inférentielle (3/3)

    • Description de quelques tests statistiques usuels (tests sur la moyenne, proportions, variances, corrélation, distributions).
    • Fonctions correspondantes en R.

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    Ce quiz est une introduction à R, un logiciel utilisé pour le traitement et l'analyse de données, destiné aux étudiants de Licence en Génie Logiciel au Burkina Faso. Il couvre les bases du logiciel et ses applications en Data Mining.

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