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Analyse des données textuelles

2018-11-06T14:40:04Z

Analyser les données provenant de questions ouvertes du questionnaire ou d'entretiens enregistrés puis retranscrits. Nous vous proposons de croiser les éléments de langage avec les variables de l'étude pour identifier qui parle comment de quoi et comment !

Ce type d'analyse permet de découvrir l'information essentielle contenue dans un texte.

« De quoi parle-t-on ? » est révélé par l'analyse lexicale. « Comment en parle-t-on », s'apprécie par une analyse linguistique. « Comment est structurée une pensée ? », c'est le domaine de la cartographie cognitive. « Comment interpréter le contenu d'un texte » se réalise à travers l'analyse thématique.

Analyse lexicale
Analyse linguistique
Analyse thématique
Cartographie cognitive

Statistiques et data mining

2018-11-06T14:39:35Z

Analyses factorielles (ACP, ACM, AFC), data mining, machine learning.
Tout un arsenal de méthodes statistiques multidimensionnelles, non supervisées ou supervisées, qui vont vous permettre d'extraire de nouvelles connaissances à partir de vos données !

Analyses factorielles

Les analyses factorielles sont des méthodes statistiques multidimensionnelles qui permettent d'interpréter les individus et les variables dans un espace réduit plus simple, combinaison des variables de départ. Ces techniques de réduction de dimension adaptées aux variables quantitatives (ex : ACP) ou qualitatives (ex : ACM) sont particulièrement appréciées pour la visualisation des résultats d'enquêtes ou autres recueils de données.

Data Mining

La fouille de données, ou data mining, s'est imposée comme un complément naturel des méthodes statistiques traditionnelles pour l'analyse de grandes bases ou entrepôts de données. Nous vous proposons un ensemble de méthodes avancées qui vont extraire de nouvelles connaissances à partir de vos données et vous permettre de prendre des décisions éclairées. Par exemple, le clustering est un exemple de méthode efficace qui vous permet de mettre en évidence des groupes d'individus similaires, sans hypothèse a priori.

Machine Learning

Le machine learning désigne les algorithmes d'apprentissage automatique qui apprennent à prédire, ou prendre des décisions, à partir d'un historique de données. Data mining et Machine Learning sont souvent confondus car intimement liés, ce dernier domaine se distinguant par la présence d'une variable à prédire, binaire (ex : connecté ou non ? Malade ou non ?) ou non (ex : taille de l'entreprise, nombre d'usagers connectés). Les méthodes de régression avancées, les arbres de décision ou le deep learning sont des exemples de techniques de machine learning.

Économétrie

2018-11-06T14:38:45Z

L'objectif de l'économétrie est de traduire les relations entre des phénomènes économiques, mesurés par les statistiques, en modèles permettant de comprendre les déterminants des événements observés.
Grâce à ce type de modèles statistiques, vous pourrez simuler l'impact d'une décision ou d'une mesure.

Les méthodes statistiques les plus souvent utilisées en économétrie sont construites à partir de modèles de régression. C'est-à-dire sur une modélisation mathématique décrivant comment une variable est influencée par d'autres.
Nous sélectionnons la variable à expliquer (Y) et les variables exogènes ou explicatives (Xi) puis nous ajoutons une partie inexplicable, dite résiduelle (ce qui ne peut pas être observé par l'enquête).

Cartographie

2018-11-06T14:37:50Z

La cartographie est un art et une technique qui permet de rendre compte d'une réalité en la simplifiant.
Faire une carte, c'est faire des choix. Quand nous choisissons de faire apparaitre ou non telle ou telle information, nous proposons une vision du monde et en cela proposons un choix politique.

OMNI vous accompagne dans ces choix pour un impact vertueux sur les lecteurs, partenaires et décideurs. Nous croyons en la responsabilité sociale du chercheur et nous vous formons à lire les cartes avec un esprit critique pour que les résultats d'analyses représentés sur les cartes n'aient plus de secret pour vous.

Projections, échelles, sémiologie, noms et délimitations, titres et légende ; chaque élément est pris en compte et optimisé pour que les cartes soient un outil d'aide à la compréhension des résultats et aux décisions fiable.

Data visualisation

2018-11-06T14:37:32Z

Une panoplie de techniques de visualisation des résultats issus des méthodes statistiques. Nous vous permettons d'accéder à la représentation des phénomènes à l'oeuvre dans vos données : nuages de points, heat map, graphiques issus d'analyses factorielles, pyramides, arbres de décision, réseaux, tableaux de bord, etc.

Nuages de points

Fréquemment utilisé pour étudier le lien entre des variables, il permet d'énoncer des hypothèses sur des tendances, des dépendances, des relations (positives, négatives, etc). Ce type de graphique permet également d'identifier des données aberrantes (outsider).

Heat map

Une heat map facilite la visualisation d'un jeu de données, elle permet de comparer vos facteurs ou variables d'intérêt d'un simple regard. Avec cette technique, vous repérer les tendances ou niveaux de performance grâce a un code couleur qui s'échelonne du froid au très chaud. L'un des domaines d' utilisations des heat maps est la mesure des clics sur une page web ou l'attention portée par les internautes sur des parties d'une page web.

Graphiques issus des analyses factorielles

Les méthodes d'analyses factorielles sont complémentaires, aussi nous vous proposerons une solution sur-mesure utilisant une ou plusieurs des techniques existantes : analyse en composantes principales (ACP), analyse factorielle des correspondances (AFC), analyse des correspondances multiples (ACM), analyse factorielle de données mixtes (AFDM), analyse factorielle multiple (AFM), etc. Les graphiques les plus parlants sont sélectionnés par nos soins.

Les 7 différences

2018-11-06T14:37:05Z

Nous observons vos données pour y détecter les différences avec les grandes bases de données nationales : enquêtes sur les pratiques numériques (CDSP), enquête sens du travail (ISSP), recensement, etc.

Avec ce type d'analyse, nous sommes en mesure de vous conseiller sur la portée de vos résultats.

Traitements statistiques descriptifs

2018-11-06T14:36:38Z

Tris à plats, tris croisés, effectifs, proportions, moyennes, test de significativité, etc. Nous réalisons vos tableaux et graphiques pour qu'en un coup d'oeil l'essentiel des résultats de la recherche soient compris.

Avec l'équipe Omni, bénéficiez de conseils en matière d'interprétation pour chaque type de résultats statistiques et chaque type de visualisation de données.