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Le tableau ci-après présente une vue d’ensemble de chaque fonctionnalité d’analyse non spatiale :
| Fonctionnalité d’analyse | Description | Exemples de questions |
|---|---|---|
La fonctionnalité Calculate Ratio (Calculer le ratio) utilise une équation de division simple pour déterminer la relation entre deux variables numériques. Entrées : deux champs numériques ou de taux/ratio | Quel est le type de relation ? Comment les taux d'obésité diffèrent-ils entre les résidents des zones urbaines et rurales ? | |
La fonctionnalité Calculate % Change (Calculer la variation en %) utilise les valeurs initiales et les valeurs finales pour calculer l’évolution dans le temps. Entrées : deux champs numériques ou de taux/ratio | Quel est le type de modification ? Quel est le pourcentage de pertes ou de gains pour chaque matière première ? | |
La fonctionnalité Calculate Z-Score (Calculer le score Z) renvoie les valeurs de score Z pour chaque entité d’un jeu de données en fonction d’un champ choisi. Le score Z mesure la distance de chaque valeur par rapport à la moyenne, à l’aide de l’écart type. Entrées : un champ numérique | Quel est le type de distribution ? Quel est le résultat de la comparaison du taux de criminalité par rapport à la moyenne ? | |
L’outil Créer un modèle de régression permet de modéliser la relation entre deux variables explicatives ou plus et une variable de réponse en adaptant une équation linéaire aux données observées. Entrées :
| Quel est le type de relation ? Quelles variables ont le plus d’impact sur les ventes totales à chaque point de vente ? | |
L’outil Prédire une variable utilise le modèle linéaire créé au moyen de l’analyse de régression pour prédire de nouvelles valeurs dans un jeu de données. Entrée : un modèle de régression | Quel est le type de relation ? Quels sont les niveaux attendus d’émission de CO2 en tenant compte des modes d’utilisation des véhicules, de l’adoption des énergies renouvelables et de la croissance économique ? | |
La fonction Rechercher des agrégats K-moyennes répartit vos données en groupes (ou agrégats) en veillant à optimiser les similarités à l’intérieur de chaque agrégat et à maximiser les différences entre les différents agrégats. Remarque :Cette fonction peut être utilisée pour créer des agrégats basés sur l’emplacement (analyse spatiale) ou sur des valeurs attributaires (analyse non spatiale). Entrées : un ou plusieurs champs numériques | Quel est le type de distribution ? Comment les clients sont agrégés par niveau de revenu ? Comment les universités et grandes écoles sont agrégées par coût ? |
Etapes suivantes
Utilisez les ressources suivantes pour en savoir plus sur l’analyse :
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